人工智能旨在提高现有技术和组织活动的效率。但是由于气候变化,人们担心进入绿色环保和可持续发展的数字时代,人工智能可能不是节能的。实际上,2019年6月,马萨诸塞州大学阿默斯特分校发布了一份令人震惊的报告,该报告显示,一个训练和搜索特定神经网络架构所需的电量将产生284吨氧化碳排放量。
尽管有如此惊人的启示,但人们不能否认人工智能在引领数字化转型革命中所起的关键作用。数字化转型是市场中公司的差异化因素。它可以帮助企业提高流程和生产力,提供更好的客户和员工体验,管理业务风险并控制成本。机器人技术、物联网(IoT)、云计算等数字技术正在重新定义世界,并不断改变人们的生活和工作方式。旨在进行数字化转型的企业倾向于采用这些技术,因为它们有助于提高效率,开发新产品和服务,引入新的业务模型以及扭曲行业之间的界限并导致增强的客户互动。
现在,气候变化将成为带来数字变化的最大驱动力。尽管2020年发生了疫情限制了交通运输,但全球二氧化碳的排放却有所放松,但碳排放并不是导致全球变暖或气候变化的唯一因素。例如,如上所述,训练人工智能模型不是节能过程。
尽管数据中心存储并转发人们每天产生的信息,但同时又可以促进国家的经济发展;在物理空间中存储数字数据需要18到27℃的恒定温度,从而导致碳碳排放量很高。超级计算机也是如此,超级计算机需要庞大的冷却系统和能源需求才能进行高阶计算和数据处理。数据中心消耗着全球3%的电力,约占温室气体总排放量的2%,其碳足迹与航空业相同。
即使是云计算技术也会增加碳排放量。根据《卫报》的报道,当音乐视频Despacito在2018年达到50亿次流式传输YouTube观看次数时,能耗相当于每年为4万个美国家庭供电。
气候变化的威胁是深远的,这就是为什么它将对我们的生活和工业的各个方面产生深远的影响。仅种植树木或选择公共交通方式是不够的。因此,可持续发展议程现已摆在数字化转型战略的最前线和核心角色以及各行各业的企业领导者的心中。
同时,尽管人工智能因其在增加碳足迹方面的作用而赢得了声誉,但在研究和解决气候变化方面也有有效的用例。一些受欢迎的创新包括
•Google和DeepMind开发了一种人工智能模型,该模型将告诉自己如何仅使用冷却Google数据中心所需的最少能量。这种人工智能模型帮助Google将其用于冷却数据中心的能源减少了35%。
•SilviaTerra使用人工智能和卫星成像来预测林木的大小,种类和健康状况。
•IBM的“绿色地平线”项目分析环境数据并预测污染并测试涉及减少污染策略的“假设”场景。该项目帮助降低了35%的平均雾霾水平。
除了这些人工智能之外,人工智能还可以帮助智慧城市发展风道架构以创造通风,这是帮助城市应对极端高温的方法。凯捷(Capgemini)公司的一份报告指出,以人工智能为动力的气候行动用例有可能帮助组织实现其《巴黎协定》的经济排放强度(EEI)目标的45%。
不仅人工智能,通过传感器的基于物联网的碳排放监测也可以帮助解决这一问题。同时,公司正在采取周密的计划和更环保的举措来构建更加节能的数据中心。
例如,物联网和智能设备将使能源网络和消费者变得更加节能。例如,使用智能恒温器,Nest会学习房屋的供暖方式,并自动进行调整以节省20%的能源。此外,IoT传感器可以部署在大坝,水库和水箱中,以实时监控水位并帮助进行节水工作。
在新加坡,三菱重工亚太地区(MHI-AP)与吉宝数据中心一起,正在开展一个独特的浮动数据中心公园项目,该项目将由氢涡轮机提供动力。如果该计划成功实施,将使用蒸汽甲烷重整(SMR)工艺从化石燃料中提取用于涡轮机的氢气。该项目将确保该过程是碳中和的,因为将使用碳捕获和存储技术来防止碳进入大气。
在瑞典,EcoDataCenter是世界上第一个气候积极的数据中心,它由100%可再生能源和数字技术提供动力,从而使其尽可能地节能。功率使用效率比为1.15(行业平均值为1.6),因此该数据中心证明了未来的数据中心可以高效且可持续。
北欧地区数据中心运营商DigiPlex公司承诺将其位于奥斯陆Ulven的工厂的废热再利用,以为该市的5,000套公寓供暖。DigiPlex公司与当地供热供应商Fortum Oslo公司签署了一项协议,以重新分配其数据中心产生的热量,该数据中心也采用可再生能源。
甚至政府的压力和消费者的意识也可以鼓励汽车和航运业在采用数字化转型实践的同时优先考虑其可持续发展工作。
因此,令人惊讶的是,数字化转型将促使人们采取专门行动并不断创新,这将帮助公司在整个社会做出巨大的改变。企业领导者可以利用这种破坏性来以指数方式扩展现有解决方案,并进行创新,以实现进一步的脱碳和减轻气候变化风险。他们可以制定策略,着重于转向可再生能源并减少对稀缺水资源的依赖。
随着数字化转型正在改变着全球经济并揭示每个行业的强大力量,它还将最大限度地发挥其潜力,以建立可持续的未来。
责任编辑:YYX
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