Text vyšiel pôvodne v agentúre Bloomberg.
Umelá inteligencia je veľkou témou v čase, keď sa svetoví lídri a klimatickí diplomati schádzajú v Dubaji na klimatickom summite OSN. Zástancovia strojového učenia predstavujú umelú inteligenciu ako nástroj na dosiahnutie obrovského zníženia emisií.
Podľa novej správy medzinárodného klimatického fóra Inovácie pre chladnú Zem by z toho mohli profitovať najmä niektoré z najťažšie dekarbonizovateľných odvetví, ako napríklad cementárstvo a oceliarstvo. Konečnú verziu správy predstavia práve na klimatických rokovaniach COP28.
Priemysel zodpovedá približne za tretinu globálnych emisií uhlíka. Modely strojového učenia môžu pomôcť znížiť jeho klimatickú záťaž.
Určením optimálneho množstva surovín potrebných na výrobu napríklad ocele a cementu možno znížiť spotrebu materiálov a príslušné emisie a zároveň udržať kvalitu, uviedol Alp Kucukelbir, spoluzakladateľ a hlavný vedec spoločnosti Fero Labs, ktorá sa podieľala na príprave správy.
Oceliarsky priemysel už umelú inteligenciu na tento účel využíva. V Brazílii výrobca ocele Gerdau použil modely strojového učenia spoločnosti Fero Labs na zlepšenie efektívnosti vo svojich závodoch. Podľa správy sa spoločnosti Gerdau podarilo ušetriť tri doláre na tonu a zároveň znížiť emisnú stopu približne o osem percent. Súčasná cena ocele je pritom približne 900 dolárov za tonu.
„Toto je výhoda používania softvéru na zmiernenie klimatických zmien - vplyv je okamžitý,“ povedal.
V článku sa dočítate:
- ako môže AI pomôcť v priemysle,
- o vývoji nových materiálov,
- koľko elektrickej energie spotrebuje tréning modelu poháňaného AI,
- o novej optimalizácii semaforov.
Klimatické riziko
Model strojového učenia pomohol spoločnosti vypočítať, ako by mohla zvýšiť množstvo recyklovaných surovín a znížiť množstvo materiálov potrebných na udržanie kvality, čo by v konečnom dôsledku eliminovalo potrebu ťažby a rafinácie 500-tisíc kilogramov surovín ročne.
Umelá inteligencia by mohla nájsť využitie aj v priemysle, aby sa neopakovali chyby z minulosti, a to využívaním historických údajov, rýchlym riešením problémov výroby a minimalizovaním spotreby energie, píšu autori správy.
Technológia sa môže použiť aj na vývoj nových materiálov, ktoré sú kľúčové pre prechod na udržateľnú energetiku, ako sú anódy batérií a solárna fotovoltika.
Nové materiály sa zvyčajne vyvíjajú metódou pokusov a omylov. Umelá inteligencia môže pomôcť skrátiť čas potrebný na vývoj materiálov z mesiacov na týždne.
Kombináciou modelu včasnej predpovede, ktorý skrátil množstvo času určeného na jeden experiment, a algoritmu, ktorý znížil počet experimentov, sa v jednej štúdii o maximalizácii životnosti batérie podarilo okresať čas potrebný na identifikáciu techník nabíjania z viac ako 500 dní na 16 dní.
Napriek tomu, že táto technológia sľubuje zníženie emisií, umelá inteligencia predstavuje aj klimatické riziko kvôli svojim veľkým energetickým nárokom. Výskumníci zistili, že tréning jedného modelu poháňaného AI môže spotrebovať viac elektrickej energie, ako spotrebuje sto amerických domácností za celý rok. Nedostatok transparentnosti a rýchly rast tohto odvetvia sťažujú presné určenie, koľko energie AI spotrebuje.
Umelá inteligencia sa však dá využiť aj na predĺženie životnosti fosílnych palív. Ropné spoločnosti už využívajú technológiu strojového učenia na predpovedanie najproduktívnejších miest na ťažbu v čase, keď výskum poukazuje na potrebu ukončiť využívanie fosílnych palív.
Nedávny prieskum spoločnosti EY ukázal, že viac ako 92 percent ropných a plynárenských spoločností buď investuje do umelej inteligencie, alebo do nej plánuje investovať v najbližších dvoch rokoch.
Cesta vpred
V novembri spoločnosť Microsoft Corp. uverejnila dokument o urýchlení riešení udržateľnosti pomocou umelej inteligencie, ktorý sa zaoberal otázkou energie. „S rozširovaním infraštruktúry potrebnej na podporu modelov umelej inteligencie sa bude zvyšovať dopyt po zdrojoch, ako sú energia a voda,“ napísali autori.
„Jednou z vecí, ktorou sa v rámci tohto dokumentu zaoberáme, je skutočné pochopenie toho, odkiaľ pochádza spotreba energie,“ povedala Melanie Nakagawa, riaditeľka pre udržateľnosť, o vyvíjajúcom sa chápaní spoločnosti Microsoft v súvislosti s energetickou problematikou AI.
Popri spotrebe energie je bezpečnosť ďalším rizikom, ktoré treba zvážiť, pokiaľ ide o aplikáciu AI na klimatické problémy. Modely umelej inteligencie sa môžu mýliť, pričom jedna štúdia zistila nepresnosti vo viac ako polovici odpovedí ChatGPT na otázky.
Podľa Juliet Rothenbergovej, produktovej manažérky výskumnej skupiny pre klimatickú umelú inteligenciu v spoločnosti Google, ktorá patrí do skupiny Alphabet Inc, síce nie je možné vždy eliminovať riziko nepresnosti alebo neistoty, ale je dôležité, aby nástroje umelej inteligencie informovali o neistote, a tak by mohli používatelia primerane reagovať.
Pri zmierňovaní rizík môžu byť užitočné aj iné ľudské zásahy, napríklad to, keď sa na prácu vytvorenú umelou inteligenciou pozrie človek, povedala.
Podľa nej projekt spoločnosti zameraný na optimalizáciu semaforov ukazuje jednu z možností, ako sa posunúť vpred. Technológia umelej inteligencie spoločnosti Google v rámci projektu analyzovala dopravné modely v mestách a poskytla plánovačom odporúčania, ako umiestniť semafory v snahe znížiť voľnobeh motora a nadmerné emisie uhlíka.
Konečné slovo pri rozhodovaní o tom, či sa tieto odporúčania prijmú, alebo nie, mali nakoniec dopravní inžinieri.
„Ľudské a kontextové povedomie a naozaj úzka spolupráca so zainteresovanými stranami je niečo, čo považujeme za veľmi dôležité,“ povedala Rothenbergová.
Autor: Michelle Ma
