最近、人工知能 (AI) が、気候変動に対する緊急の国際的な取り組みにおいて問題として投げかけられています。AIとして私たちの生活においてより大きな役割を果たしています、膨大なコンピューティング能力とデータストレージが必要になります。

したがって、AI の二酸化炭素排出量は拡大すると予測されているエネルギー消費量が多いため、炭素排出量ハードウェアの製造に関連しています。

ただし、真実はさらに微妙です。人工知能問題解決にもなり、重要な効果をもたらします気候変動への取り組みへの貢献。

たとえば、AI はより正確な情報を提供できる可能性があります。異常気象の予測ハリケーンや、世界の極地の氷や氷河が溶けると予想される速度などです。また、送電網などのエネルギーインフラをより適切に管理するのにも役立つ可能性があります。

2012 年以来、大規模な AI トレーニング プロセスはますます大量のコンピューティング パワーを消費するようになりました。実際、この割合は平均して 3.4 か月ごとに 2 倍になっています。

データセンターと伝送ネットワークが貢献世界のエネルギー使用量の 1% 以上世界の炭素排出量の 0.6% に相当します。単一のクエリでチャットGPT(OpenAI の高度なチャットボット) は多くの成果を生み出すことができます通常の Google 検索よりも炭素量が多い。

AI を有益に活用する

潜在的なマイナスの結果にもかかわらず、楽観的になる理由があります。AI が役立つ 1 つの方法は、私たちの理解を改善する～の基礎となる科学の気候変動。

この点で AI が貢献できる方法はたくさんありますが、その 1 つは次のようなものかもしれません。気候モデルの改善を通じて。これらは、地球の気候がどのように機能し、温室効果ガス濃度の増加にどのように反応するか、または将来反応する可能性があるかをコンピューターベースでシミュレーションしたものです。

AI技術のようなもの機械学習雨滴や雲の形成方法など、現時点では再現が困難な気候モデルの要素をシミュレートするために使用できる可能性があります。

このようにして、人工知能は、政策決定の指針となる気候モデルからの予測を改善するだけでなく、そのようなタスクに必要な計算能力の量も削減することができます。これにより、これらを実行することによる二酸化炭素排出量の削減につながる可能性があります。気候モデルスーパーコンピューターで。最近のTEDトークで

, Google DeepMindの気候・持続可能性責任者であるシムズ・ウィザースプーン氏は、AIは電力網などの既存のシステムやインフラストラクチャの最適化と管理に役立つと述べています。電力網積極的に管理する必要がある需要と供給の安定したバランスを維持するため。

からの移行化石燃料ネットゼロ目標を達成するには、再生可能エネルギーへの移行が不可欠です。ただし、化石燃料プラントは比較的信頼性が高い一方で、風力や太陽光によるエネルギーは天候によって予測できません。これはAIが介入できる可能性がある場所。

DeepMind のウィザースプーンのチームは、ニューラル ネットワーク (人間の脳）過去の気象パターンと風力タービンの発電情報のデータに関するものです。結果として得られたテクノロジーは、風力発電を予測するために既存のシステムよりも 20% 優れたパフォーマンスを発揮しました。事業者はこれを利用して、供給の落ち込みをより適切に計画し、他の再生可能エネルギー源からのエネルギーで不足分を埋めることができます。

適切な政策

AI には目に見える利点があるにもかかわらず、その可能性を実現するには適切な政府の政策が必要です。AI の利点とその利点の間の相互作用環境コスト信じられないほど複雑です。AI が正味のプラスの影響を確実にもたらすには、政府や AI システムを開発するテクノロジー企業など、関係するすべての関係者から AI の環境コストに関する透明性が確保される必要があります。

透明性とデータ共有私たちはAIの利用について情報に基づいた戦略的な選択をして、プラスの効果を高め、環境に対するテクノロジーの悪影響を軽減する解決策を見つけることができるでしょうか。

現状では、AI は特に環境に優しいテクノロジーではなく、開発に費用がかかります。しかし、気候変動は私たちの最大の課題であり、そのマイナス面を相殺する解決策を見つけることができれば、AIは貴重な味方となる可能性があります。

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