人工智能旨在提高現有技術和組織活動的效率。但是由于氣候變化,人們擔心進入綠色環保和可持續發展的數字時代,人工智能可能不是節能的。實際上,2019年6月,馬薩諸塞州大學阿默斯特分校發布了一份令人震驚的報告,該報告顯示,一個訓練和搜索特定神經網絡架構所需的電量將產生284噸氧化碳排放量。
盡管有如此驚人的啟示,但人們不能否認人工智能在引領數字化轉型革命中所起的關鍵作用。數字化轉型是市場中公司的差異化因素。它可以幫助企業提高流程和生產力,提供更好的客戶和員工體驗,管理業務風險并控制成本。機器人技術、物聯網(IoT)、云計算等數字技術正在重新定義世界,并不斷改變人們的生活和工作方式。旨在進行數字化轉型的企業傾向于采用這些技術,因為它們有助于提高效率,開發新產品和服務,引入新的業務模型以及扭曲行業之間的界限并導致增強的客戶互動。
現在,氣候變化將成為帶來數字變化的最大驅動力。盡管2020年發生了疫情限制了交通運輸,但全球二氧化碳的排放卻有所放松,但碳排放并不是導致全球變暖或氣候變化的唯一因素。例如,如上所述,訓練人工智能模型不是節能過程。
盡管數據中心存儲并轉發人們每天產生的信息,但同時又可以促進國家的經濟發展;在物理空間中存儲數字數據需要18到27℃的恒定溫度,從而導致碳碳排放量很高。超級計算機也是如此,超級計算機需要龐大的冷卻系統和能源需求才能進行高階計算和數據處理。數據中心消耗著全球3%的電力,約占溫室氣體總排放量的2%,其碳足跡與航空業相同。
即使是云計算技術也會增加碳排放量。根據《衛報》的報道,當音樂視頻Despacito在2018年達到50億次流式傳輸YouTube觀看次數時,能耗相當于每年為4萬個美國家庭供電。
氣候變化的威脅是深遠的,這就是為什么它將對我們的生活和工業的各個方面產生深遠的影響。僅種植樹木或選擇公共交通方式是不夠的。因此,可持續發展議程現已擺在數字化轉型戰略的最前線和核心角色以及各行各業的企業領導者的心中。
同時,盡管人工智能因其在增加碳足跡方面的作用而贏得了聲譽,但在研究和解決氣候變化方面也有有效的用例。一些受歡迎的創新包括
?Google和DeepMind開發了一種人工智能模型,該模型將告訴自己如何僅使用冷卻Google數據中心所需的最少能量。這種人工智能模型幫助Google將其用于冷卻數據中心的能源減少了35%。
?SilviaTerra使用人工智能和衛星成像來預測林木的大小,種類和健康狀況。
?IBM的“綠色地平線”項目分析環境數據并預測污染并測試涉及減少污染策略的“假設”場景。該項目幫助降低了35%的平均霧霾水平。
除了這些人工智能之外,人工智能還可以幫助智慧城市發展風道架構以創造通風,這是幫助城市應對極端高溫的方法。凱捷(Capgemini)公司的一份報告指出,以人工智能為動力的氣候行動用例有可能幫助組織實現其《巴黎協定》的經濟排放強度(EEI)目標的45%。
不僅人工智能,通過傳感器的基于物聯網的碳排放監測也可以幫助解決這一問題。同時,公司正在采取周密的計劃和更環保的舉措來構建更加節能的數據中心。
例如,物聯網和智能設備將使能源網絡和消費者變得更加節能。例如,使用智能恒溫器,Nest會學習房屋的供暖方式,并自動進行調整以節省20%的能源。此外,IoT傳感器可以部署在大壩,水庫和水箱中,以實時監控水位并幫助進行節水工作。
在新加坡,三菱重工亞太地區(MHI-AP)與吉寶數據中心一起,正在開展一個獨特的浮動數據中心公園項目,該項目將由氫渦輪機提供動力。如果該計劃成功實施,將使用蒸汽甲烷重整(SMR)工藝從化石燃料中提取用于渦輪機的氫氣。該項目將確保該過程是碳中和的,因為將使用碳捕獲和存儲技術來防止碳進入大氣。
在瑞典,EcoDataCenter是世界上第一個氣候積極的數據中心,它由100%可再生能源和數字技術提供動力,從而使其盡可能地節能。功率使用效率比為1.15(行業平均值為1.6),因此該數據中心證明了未來的數據中心可以高效且可持續。
北歐地區數據中心運營商DigiPlex公司承諾將其位于奧斯陸Ulven的工廠的廢熱再利用,以為該市的5,000套公寓供暖。DigiPlex公司與當地供熱供應商Fortum Oslo公司簽署了一項協議,以重新分配其數據中心產生的熱量,該數據中心也采用可再生能源。
甚至政府的壓力和消費者的意識也可以鼓勵汽車和航運業在采用數字化轉型實踐的同時優先考慮其可持續發展工作。
因此,令人驚訝的是,數字化轉型將促使人們采取專門行動并不斷創新,這將幫助公司在整個社會做出巨大的改變。企業領導者可以利用這種破壞性來以指數方式擴展現有解決方案,并進行創新,以實現進一步的脫碳和減輕氣候變化風險。他們可以制定策略,著重于轉向可再生能源并減少對稀缺水資源的依賴。
隨著數字化轉型正在改變著全球經濟并揭示每個行業的強大力量,它還將最大限度地發揮其潛力,以建立可持續的未來。
責任編輯:YYX
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