Стартиращите AI компании се стремят към изменението на климата
Докато израства в Нормандия, Северна Франция, Янис Суами се влюбва в океана. Един от най-ранните му спомени е „да отиде до морето, да се гмурка с шнорхел и да се чуди на рибите и дивата природа“, казва той.
И днес 42-годишният предприемач управлява Sinay, французин стартираща компания, която използва изкуствен интелект, за да анализира данни за океана – за движението на корабите, метеорологичните модели и замърсяването на въздуха и водата – за да помогне на морската индустрия да рационализира своите операции и да намали въздействието си върху околната среда. Една от услугите му позволява на потребителите да наблюдават както подводния шум от източници като корабоплаване или набиване на пилоти, така и наличието на морски живот, който може да бъде неблагоприятно засегнат от него.
„Има голямо въздействие на човешкия бизнес върху океанското биоразнообразие“, казва Суами. „Можем да комбинираме опазването на биоразнообразието с бизнес ефективността, като използваме най-добрата налична информация, отчасти благодарение на AI.“ Той изтъква, че опазването на световните океани — които произвеждат около половината от кислорода на Земята — е решаваща част от борбата срещу изменението на климата.
Sinay е част от плеяда европейски стартиращи компании, които използват AI и машинно обучение, за да помогнат на бизнеса както да се справи с изменението на климата, така и да минимизира приноса си към него.
Приложения като мониторинг на емисиите, управление на рециклирането и прогнозна поддръжка на инфраструктурата привличат значителен интерес от страна на големите компании — и инвеститори . Миналата седмица, например, датската стартираща компания Electricity Maps, която проследява въглеродния интензитет на корпоративното потребление на електроенергия и наброява Google и Samsung сред своите клиенти, затвори кръг за финансиране от 5 милиона евро.
Electricity Maps, Sinay и техните връстници се възползват от по-широко увеличаване на финансирането за така наречените климатични технологии. Според платформата за данни Dealroom, европейски стартиращи фирми в областта на климатичните технологии — в различни подсектори като електрическа мобилност, ядрен разпад и алтернативни протеини — са събрали 20,2 милиарда долара миналата година, само малко под рекордните 20,4 милиарда долара, които са постигнали през 2022 г. Общо те представляват 43 процента от глобалните инвестиции на рисков капитал в технологиите за климата, спрямо 29 процента през 2022 г.
Когато става дума за ИИ, Лин Каак, която ръководи Групата за политика за ИИ и климатичните технологии в Hertie в Берлин School, дипломиран университет по управление, казва, че си струва да се специализира. „ИИ не е сребърен куршум срещу изменението на климата“, казва тя. „Успешните стартиращи фирми използват машинно обучение като един от елементите в доста технически приложения, като прогнозиране на еволюцията на облаците за по-добро управление на електрическа мрежа с високи дялове на слънчеви фотоволтаици.“
Една такава компания е холандският start -up Overstory, чиято технология анализира сателитни изображения и други данни от дистанционно наблюдение, за да забележи кога растителността навлиза в електропроводите. Информацията позволява на електроснабдителните компании да изрежат вредната зеленина, преди тя да причини прекъсване на електрозахранването или горски пожари.
Когато беше основана през 2018 г., целта на Overstory беше да използва машинно обучение за откриване на обезлесяването. Но след две години реши да се съсредоточи върху обслужването на комунални услуги, които вече изразходваха големи средства за наблюдение на растителността. „Ние им даваме изглед за цялата мрежа на рисковете, причинени от растителността“, казва главният изпълнителен директор Фиона Спруил. „Компаниите никога не са имали тази технология. Трябваше да накарат някой да върви по линията и да разбира рисковете.“
Сателитните изображения, напротив, им позволяват да „насочат рисковете по-бързо и, надяваме се, по по-рентабилен начин“, казва Спруил – добавяйки че тези рискове се увеличават, защото „комуналните услуги са изправени пред по-екстремни метеорологични явления“.
Spruill обаче отбелязва, че AI е толкова добър, колкото и неговите данни за обучение. Компанията разчита на експерти, които да помогнат за етикетиране на изображения, като понякога все още са необходими посещения на определени сайтове.
„Ние се захранваме от AI от самото начало, така че не скачаме на фургона“, казва Спруил . „Имаме шест години зад гърба си, но идентифицирането на вида на едно отделно дърво от космоса е трудно.“
Suami от Sinay прави подобна теза. Обучението на AI модели да разпознават морски живот, като делфини, костенурки и морски птици, казва той, изисква „нискотехнологични“ входове. „Трябва да имате експерти по разпознаване на видове, които физически да ги маркират и след това да обучат машината. Това е нискотехнологично.
Понякога също, добавя Суами, анализирането на историческа информация е по-ценно за клиентите му, отколкото, да речем, задвижваните от AI прогнози за метеорологичните модели. „Трябва да се съсредоточим върху това къде предоставяме стойност и след това да изберем най-добрия инструмент, за да го осигурим“, казва той.
Други предприемачи с изкуствен интелект са също толкова скромни относно технологията. Алекс Марти, главен изпълнителен директор на Mitiga, испанска стартираща компания, която използва високопроизводителни изчисления за оценка на риска от природни бедствия, предупреждава, че AI системите могат да вградят отклонения, открити в данните, върху които се обучават. „Много е важно да има прозрачност за това как са изградени тези модели“, казва той. „Ако информацията не е там, не можете да използвате AI, за да я компенсирате.“
Въпреки че някои притеснения относно AI са преувеличени — като например „ако го оставите да се развихри, тогава той се превръща в Терминатори“ — истинската опасност е преувеличаването му, твърди Марти. „ИИ ще ви помогне, но има ограничения“, казва той.
Някои изследователи обаче смятат, че ИИ има значителни екологични недостатъци – включително голямо потребление на енергия и вода от центровете за данни и потенциала за ускоряване на разпространение на дезинформация за климата.
Kaack от Hertie School казва, че оценката на технологията изисква широка перспектива. „Важно е не само да разглеждаме въздействието на приложенията на ИИ в климатичното пространство“, казва тя. „Вместо това трябва да търсим навсякъде, където се прилага AI, и да попитаме: по какъв начин това приложение намалява или увеличава емисиите? . . . Това е многофункционален инструмент и може да се прилага и за вреда на климата.“
