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 мемоари е „ да отиде до морето, да се гмурка с шнорхел и да се чуди на рибите и дивата природа “, споделя той.

И през днешния ден 42-годишният бизнесмен ръководи Sinay, французин започваща компания, която употребява изкуствен интелект, с цел да проучва данни за океана – за придвижването на корабите, метеорологичните модели и замърсяването на въздуха и водата – с цел да помогне на морската промишленост да рационализира своите интервенции и да понижи въздействието си върху околната среда. Една от услугите му разрешава на потребителите да следят както подводния звук от източници като мореплаване или набиване на водачи, по този начин и съществуването на морски живот, който може да бъде неподходящо обиден от него.

„ Има огромно влияние на човешкия бизнес върху океанското биоразнообразие “, споделя Суами. „ Можем да комбинираме опазването на биоразнообразието с бизнес успеваемостта, като използваме най-хубавата налична информация, частично с помощта на AI. “ Той акцентира, че опазването на международните океани — които създават към половината от кислорода на Земята — е решаваща част от битката против изменението на климата.

Sinay е част от плеяда европейски започващи компании, които употребяват AI и машинно образование, с цел да оказват помощ на бизнеса както да се оправи с изменението на климата, по този начин и да минимизира приноса си към него.

Приложения като мониторинг на излъчванията, ръководство на преработването и планирана поддръжка на инфраструктурата притеглят забележителен интерес от страна на огромните компании — и вложители. Миналата седмица, да вземем за пример, датската започваща компания Electricity Maps, която наблюдава въглеродния интензитет на корпоративното ползване на електрическа енергия и наброява Гугъл и Samsung измежду своите клиенти, затвори кръг за финансиране от 5 милиона евро.

Electricity Maps, Sinay и техните връстници се възползват от по-широко увеличение на финансирането за по този начин наречените климатични технологии. Според платформата за данни Dealroom, европейски започващи компании в региона на климатичните технологии — в разнообразни подсектори като електрическа подвижност, нуклеарен разпад и различни протеини — са събрали 20,2 милиарда $ предходната година, единствено малко под рекордните 20,4 милиарда $, които са постигнали през 2022 година Общо те съставляват 43 % от световните вложения на рисков капитал в технологиите за климата, по отношение на 29 % през 2022 година

Когато става дума за ИИ, Лин Каак, която управлява Групата за политика за ИИ и климатичните технологии в Hertie в Берлин School, квалифициран университет по ръководство, споделя, че си коства да се специализира. „ ИИ не е сребърен патрон против изменението на климата “, споделя тя. „ Успешните започващи компании употребяват машинно образование като един от детайлите в много механически приложения, като прогнозиране на еволюцията на облаците за по-добро ръководство на електрическа мрежа с високи дялове на слънчеви фотоволтаици. “

Една такава компания е холандският start -up Overstory, чиято технология проучва сателитни изображения и други данни от отдалечено наблюдаване, с цел да забележи по кое време растителността навлиза в електропроводите. Информацията разрешава на електроснабдителните компании да изрежат нездравословната зеленина, преди тя да аргументи спиране на електрозахранването или горски пожари.

Когато беше учредена през 2018 година, задачата на Overstory беше да употребява машинно образование за разкриване на обезлесяването. Но след две години реши да се концентрира върху обслужването на комунални услуги, които към този момент изразходваха огромни средства за наблюдаване на растителността. „ Ние им даваме аспект за цялата мрежа на рисковете, породени от растителността “, споделя основният изпълнителен шеф Фиона Спруил. „ Компаниите в никакъв случай не са имали тази технология. Трябваше да накарат някой да върви по линията и да схваща рисковете. “

Сателитните изображения, в противен случай, им разрешават да „ насочат рисковете по-бързо и, надяваме се, по по-рентабилен метод “, споделя Спруил – добавяйки че тези опасности се усилват, тъй като „ комуналните услуги са изправени пред по-екстремни метеорологични феномени “.

Spruill обаче отбелязва, че AI е толкоз добър, колкото и неговите данни за образование. Компанията разчита на специалисти, които да оказват помощ за етикетиране на изображения, като от време на време към момента са нужни визити на избрани уеб сайтове.

„ Ние се зареждаме от AI през цялото време, тъй че не скачаме на фургона “, споделя Спруил. „ Имаме шест години зад тила си, само че идентифицирането на типа на едно настрана дърво от космоса е мъчно. “

Suami от Sinay прави сходна теза. Обучението на AI модели да разпознават морски живот, като делфини, костенурки и морски птици, споделя той, изисква „ нискотехнологични “ входове. „ Трябва да имате специалисти по различаване на типове, които физически да ги маркират и по-късно да обучат машината. Това е нискотехнологично.

Понякога също, прибавя Суами, анализирането на историческа информация е по-ценно за клиентите му, в сравнение с, да речем, задвижваните от AI прогнози за метеорологичните модели. „ Трябва да се съсредоточим върху това къде предоставяме стойност и по-късно да изберем най-хубавия инструмент, с цел да го осигурим “, споделя той.

Други бизнесмени с изкуствен интелект са също толкоз скромни по отношение на технологията. Алекс Марти, основен изпълнителен шеф на Mitiga, испанска започваща компания, която употребява високопроизводителни калкулации за оценка на риска от естествени бедствия, предизвестява, че AI системите могат да вградят отклонения, открити в данните, върху които се образоват. „ Много е значимо да има бистрота за това по какъв начин са построени тези модели “, споделя той. „ Ако информацията не е там, не можете да употребявате AI, с цел да я компенсирате. “

Въпреки че някои терзания по отношение на AI са пресилени — като да вземем за пример „ в случай че го оставите да се развихри, тогава той се трансформира в Терминатори “ — същинската заплаха е преувеличаването му, твърди Марти. „ ИИ ще ви помогне, само че има ограничавания “, споделя той.

Някои откриватели обаче считат, че ИИ има обилни екологични дефекти – в това число огромно ползване на сила и вода от центровете за данни и капацитета за ускорение на разпространяване на дезинформация за климата.

Kaack от Hertie School споделя, че оценката на технологията изисква необятна вероятност. „ Важно е освен да преглеждаме въздействието на приложенията на ИИ в климатичното пространство “, споделя тя. „ Вместо това би трябвало да търсим на всички места, където се ползва AI, и да попитаме: по какъв метод това приложение понижава или усилва излъчванията?... Това е многофункционален инструмент и може да се ползва и за щета на климата. “