Business intelligence

Chính sách phát thải nhà kính của Biden: Vai trò của AI trong giải quyết biến đổi khí hậu

Nhấp để tìm hiểu thêm về tác giả Pranay Agrawal. Trong một động thái mang tính bước ngoặt, đầu năm nay, chính quyền Biden và các nhà lãnh đạo toàn cầu khác đã đưa ra những cam kết đầy tham vọng nhằm giảm lượng khí thải trong những thập kỷ tới. Mỹ tuyên bố sẽ giảm 50% phát thải khí nhà kính vào cuối thập kỷ này, trong khi các nước khác cũng công bố các mục tiêu khí hậu tích cực. Và mặc dù những mục tiêu và chỉ tiêu sửa đổi này đã mang lại nhiều thiện chí và tích cực, nhưng chúng ta sẽ dễ bị choáng ngợp khi phải tìm ra cách chính xác chúng ta sẽ đạt được những mục tiêu này trong một thời gian ngắn như thế nào. Do đó, các chính phủ và tập đoàn có khả năng dựa nhiều hơn vào công nghệ để tăng tốc độ đổi mới. Đương nhiên, các công nghệ mới nổi – đặc biệt là AI – đã được coi là một trong những công cụ chính giúp thúc đẩy các nỗ lực giảm phát thải nhanh chóng. Tuy nhiên, bất chấp sự hấp dẫn của các lĩnh vực như học sâu và tự động hóa, sẽ là sai lầm và không hiệu quả nếu sử dụng tài nguyên AI trong cuộc chạy đua xây dựng các giải pháp được cho là “tốt hơn” – chẳng hạn như thu giữ carbon tổng hợp và cơ giới hóa – thay vì sử dụng chúng một cách chiến lược để sửa chữa và các vấn đề bị bỏ qua lâu nay. Khi nhìn về tương lai, chúng ta cần đảm bảo rằng chi phí sử dụng AI để giải quyết vấn đề biến đổi khí hậu không làm lu mờ lợi ích của nó. Có nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như nông nghiệp, năng lượng và giao thông vận tải, cần được trợ giúp về lượng khí thải nghiêm trọng. Nhưng để thực sự sử dụng tất cả tiềm năng của AI để chống lại biến đổi khí hậu, chúng ta cũng phải suy nghĩ về cách chúng ta triển khai AI và đạo đức đằng sau nó – không chỉ là những vấn đề chúng ta cần giải quyết. Với suy nghĩ đó, đây là một số lĩnh vực và trường hợp đã sử dụng để chứng minh việc sử dụng # AI4Good và những gì chúng ta phải làm để suy nghĩ lại cách chúng ta tiếp cận bằng cách sử dụng AI trong tương lai, để chúng ta có thể phát triển mối quan hệ đối tác toàn diện về khí hậu và môi trường. Suy nghĩ lại về đạo đức AI Để thực sự sử dụng AI tốt nhất có thể, các nhà cung cấp công nghệ AI và khách hàng của họ không chỉ cần suy nghĩ về các vấn đề chúng ta đang cố gắng giải quyết với AI mà còn cách chúng ta sử dụng chính AI. Ví dụ, bản chất thứ hai là các nhà cung cấp AI hỏi khách hàng tiềm năng xem họ có kế hoạch sử dụng công nghệ của mình để phạm tội hay sử dụng công nghệ này cho các phương tiện bất chính khác hay không. Tại sao chúng ta không làm như vậy khi nói đến cách khách hàng có kế hoạch sử dụng công nghệ liên quan đến môi trường? Đây cần phải trở thành một trong những câu hỏi đầu tiên mà chúng tôi hỏi khách hàng trong tương lai, và nếu có những hậu quả tiêu cực đối với sức khỏe môi trường, thì một dự án không nên tiến hành. Hơn nữa, các công ty AI không nên chỉ dựa vào việc sử dụng khách hàng làm yếu tố quyết định liệu một dự án có tiến hành hay không. Thay vào đó, bản thân họ nên ưu tiên các dự án không mang lại lợi ích bất lợi cho môi trường bằng cách áp dụng quy tắc đạo đức khí hậu của AI. Hơn nữa, đây không phải là một chút dịch vụ môi – đạo đức về khí hậu của AI cần phải được chính thức ăn sâu và việc tuân thủ các đạo đức này cần phải ràng buộc nếu chúng ta thực sự định sử dụng AI cho khí hậu tốt. Một khi điều đó xảy ra, chúng ta có thể bắt đầu giải quyết các vấn đề trong thế giới thực mà chúng ta phải đối mặt, bao gồm: 1. Sử dụng AI cho nông nghiệp bền vững: Nông nghiệp bền vững sẽ cần phải là một thành phần quan trọng trong các kế hoạch hành động về khí hậu của thế giới. Nhưng thực vật chỉ chiếm một nửa của phương trình; nửa còn lại là chính đất. Bên cạnh đại dương, đất là bể chứa carbon lớn nhất thế giới. Trên thực tế, theo Tổ chức Nông Lương Liên hợp quốc (FAO), phần trên cùng 30 của lớp đất mặt chứa gần gấp đôi lượng carbon có thể được tìm thấy trong tất cả bầu khí quyển của Trái đất. Tuy nhiên, canh tác quá mức, bảo dưỡng đất kém và thực hành trồng trọt kém – cùng với tác động của biến đổi khí hậu đối với đất – tiếp tục làm giảm năng suất thu giữ carbon tiềm năng của vô số mẫu đất nông nghiệp hàng năm. Ngoài ra, phần lớn nền nông nghiệp hiện đại phụ thuộc rất nhiều vào việc sử dụng phân bón gốc nitơ, có thể chuyển hóa thành oxit nitơ, một loại khí nhà kính 300 mạnh gấp nhiều lần so với cacbon đioxit . Giải pháp: Công nghệ AI có thể tổng hợp dữ liệu thời gian thực trong mùa gieo trồng để đảm bảo rằng cây trồng được đặt ở vị trí tốt nhất có thể để tránh được sự hao mòn không cần thiết trên đất. Hơn nữa, AI có thể được sử dụng để nghiên cứu các yếu tố như sức khỏe vi sinh vật và chẩn đoán các vấn đề để có thể thực hiện các bước ngay lập tức để khắc phục tình hình trong cả mùa gieo trồng và mùa vụ bỏ hoang. Các rô bốt chạy trên phần mềm học máy có thể giúp nông dân quản lý hỗn hợp các loại cây trồng hiệu quả hơn trên quy mô lớn, trong khi các thuật toán có thể giúp nông dân dự đoán loại cây nào nên trồng vào thời điểm nào, tái tạo sức khỏe của đất và giảm nhu cầu phân bón. 2. Sử dụng AI để quản lý năng lượng tốt hơn: AI có thể được sử dụng để theo dõi mức độ hiệu quả của các tòa nhà đang sử dụng năng lượng và xác định các đảo nhiệt đô thị – những khu vực mà việc xây dựng đô thị dẫn đến sưởi ấm nhiều hơn môi trường xung quanh, dẫn đến tiêu thụ nhiều điện hơn để làm mát nó. Việc xác định các khu vực như vậy có thể là đầu vào để khuyến khích lập kế hoạch hiệu quả hơn và có ý thức về môi trường. Nếu chúng ta sẽ dựa vào nhiều nguồn năng lượng tái tạo hơn, các công ty tiện ích sẽ cần những cách tốt hơn để dự đoán lượng năng lượng cần thiết, trong thời gian thực và trong dài hạn. Các thuật toán đã tồn tại có thể dự báo nhu cầu năng lượng, nhưng chúng có thể được cải thiện bằng cách tính đến các mô hình khí hậu và thời tiết địa phương tốt hơn hoặc hành vi của hộ gia đình. Nỗ lực làm cho các thuật toán dễ giải thích hơn cũng có thể giúp các nhà khai thác tiện ích giải thích kết quả đầu ra của họ và sử dụng chúng trong việc lên lịch khi nào đưa các nguồn tái tạo trực tuyến. 3. Sử dụng AI cho các hệ thống giao thông hiệu quả: Cả ba hệ thống giao thông – đường bộ, đường biển và đường hàng không – đều là những yếu tố chính góp phần tạo ra lượng khí thải carbon. Trước hết nói về giao thông đường bộ: Ùn tắc giao thông dẫn đến động cơ chạy không tải, sử dụng phương tiện quá niên hạn cho phép và hệ thống đường sắt kém hiệu quả ngày càng phụ thuộc vào điện đều là những nguyên nhân hàng đầu gây ra lượng khí thải cao. Nói về vận tải biển, lượng khí thải vận chuyển chiếm 2,5% tổng lượng khí thải nhà kính (GHG) toàn cầu và có thể tăng tới 250% 2050 theo một kịch bản kinh doanh thông thường, theo Tổ chức Hàng hải Quốc tế (IMO). Cuối cùng, hàng không thương mại đóng góp vào khoảng 5% vấn đề khí hậu nóng lên trên thế giới và bởi 2050, lượng khí thải từ máy bay thương mại có thể tăng gấp ba lần do sự tăng trưởng dự kiến ​​của vận tải hàng hóa và du lịch hàng không của hành khách, theo Viện Nghiên cứu Môi trường và Năng lượng. Đây rõ ràng là một thách thức lớn cần giải quyết, nhưng AI có thể góp phần thúc đẩy kết quả ngay lập tức và tạo đà phát triển. Ví dụ: AI và máy học có thể được sử dụng để cải thiện lưu lượng xe. Ở Pittsburgh, AI đã được sử dụng để giảm 40% động cơ chạy không tải, mang lại ước tính 20 Cắt giảm% lượng khí thải carbon. Các thuật toán AI có thể được triển khai để lập trình tự đèn giao thông theo thông tin thời gian thực về lưu lượng giao thông, được thu thập từ camera và radar. Theo cách tương tự, việc thu thập dữ liệu thời tiết sẽ cho phép thủy thủ đoàn lập biểu đồ tốc độ tối ưu để đến cảng theo lịch trình, tiết kiệm hàng nghìn tấn nhiên liệu trên một chuyến đi và cũng hỗ trợ đề xuất tuyến đường ngắn nhất. 4. Giải quyết AI và Dấu chân của Máy tính: Nếu các chính phủ và công ty công nghệ sẽ dựa vào AI và sức mạnh điện toán quá mức mà họ có thể sẽ cần trong vài thập kỷ tới để chống lại biến đổi khí hậu, thì họ cần phải giải quyết con voi trong phòng: dấu chân carbon của công nghệ. Với nhiều thiết bị trực tuyến hơn mỗi ngày và tính toán chuyên sâu hơn được thực hiện – bao gồm mọi thứ từ chơi game đến “khai thác” bitcoin – bản thân công nghệ đang có những ảnh hưởng lớn đến sức khỏe khí hậu toàn cầu. Trên thực tế, một nghiên cứu gần đây ước tính rằng 1% lượng điện sử dụng trên thế giới được tạo ra bởi các trung tâm dữ liệu một mình trong 2018. Và mặc dù các mức này vẫn tương đối ổn định nhờ các cải tiến tiết kiệm năng lượng – hãy xem công việc của Deepmind trong việc giảm dấu chân của Google – khi AI được thúc đẩy để giải quyết các tác vụ phức tạp hơn, kết quả là việc sử dụng năng lượng có thể sẽ tăng lên đáng kể. Vậy thì cái gì có thể làm được? Trước mắt, các công ty cần giảm gấp đôi đầu tư vào các lĩnh vực như điện toán đám mây và điện toán lượng tử – vốn có nhu cầu điện thấp hơn điện toán trung tâm dữ liệu truyền thống – và bắt đầu quy định rằng nhu cầu năng lượng của họ chỉ được đáp ứng bằng năng lượng tái tạo. Tuy nhiên, về lâu dài, các công ty AI cần phải suy nghĩ lại cách thức hoạt động của AI bằng cách nghiên cứu các lĩnh vực bên ngoài – cụ thể là khoa học thần kinh. Bộ não con người là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất trên hành tinh và chỉ sử dụng một phần nhỏ năng lượng mà một trung tâm dữ liệu thực hiện. Ngoài ra, các lĩnh vực như khoa học thần kinh không được tận dụng để giải quyết các vấn đề một cách toàn diện và hiệu quả, giúp phá vỡ các lỗ hổng công nghệ. AI đã là một trong những lĩnh vực công nghệ thú vị nhất hiện nay. Và khi thế giới đang nỗ lực rất lớn trong việc chống lại biến đổi khí hậu, họ trở thành một trong những đồng minh lớn nhất trong việc giúp thế giới giải quyết những thách thức về khí hậu của ngày hôm nay cũng như của ngày mai.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button