Сергей Рыбаков — о снижении выбросов парниковых газов от внедрения ИИ в экономике, об энергопотреблении дата-центров, о помощи технологий в борьбе с изменением климата, опустыниванием и утратой биоразнообразия
Появление искусственного интеллекта (ИИ) вызвало опасения, что рост центров обработки данных на его базе может способствовать изменению климата, а также породило ожидания, что приложения ИИ в энергетическом секторе помогут в сокращении выбросов за счет оптимизации и повышения эффективности процессов.
ИИ и климат
Прорывы в области чистой энергетики, развитии электрического автомобилестроения и интеллектуальной инфраструктуры трансформируют способы функционирования экономики и решения обществом проблемы изменения климата.
Это сближение устойчивого развития, технологических инноваций и глобального взаимодействия является тройной трансформацией: декарбонизацией экономики, цифровизацией энергетических систем и перестройкой международного сотрудничества — что меняет глобальные усилия по борьбе с изменением климата.
Развивающиеся технологии — от ядерной и возобновляемой энергетики до искусственного интеллекта — рассматриваются как стратегические сектора, которые могут одновременно способствовать росту экономики, энергетической безопасности и улучшению качества окружающей среды.
Особое внимание уделяется вопросу создания новых центров обработки данных, чья доля в совокупных выбросах может показаться небольшой, но именно они входят в число немногих секторов — наряду с автомобильным транспортом и авиацией, которые относятся к числу секторов, для которых прогнозируется рост прямых и косвенных выбросов в среднесрочной перспективе. В то же время эффект снижения выбросов парниковых газов от внедрения ИИ в широком спектре видов деятельности потенциально многократно — несоизмеримо больше, чем рост выбросов от работы дата-центров и искусственного интеллекта в целом.
ИИ также является бесценным инструментом для борьбы с изменением климата: от оптимизации энергосетей до прогнозирования природных катастроф до того, как они произойдут. Улучшение прогнозирования способствует защите населения и улучшению качества жизни человека.
ИИ и биоразнообразие
ИИ может совершить революцию в сохранении биоразнообразия. Автоматизация анализа больших данных позволит создавать прогнозные модели изменений среды обитания, повысить эффективность борьбы с браконьерством и создать "цифровые двойники" для тестирования стратегий сохранения, делая мониторинг более системным, точным и доступным для крупномасштабных проектов. Он поможет выявлять очаги распространения болезней, отслеживать инвазивные виды и поддержать фундаментальную науку, систематизируя стратегии по защите и развитию экосистем.
Для разработки новых продуктов модели искусственного интеллекта в значительной степени опираются на данные о генетических ресурсах — использование информации о генетических последовательностях остается крайне важным для многих компаний. Поэтому для тех, у кого есть долгосрочные инновационные стратегии, которые зависят от ИИ и биоразнообразия, поддержка сохранения биоразнообразия отвечает деловым интересам. Его защита имеет решающее значение не только для того, чтобы сохранить существующие источники данных и исходных материалов для текущих продуктов, но и для обеспечения будущих открытий.
ИИ и опустынивание
ИИ может активно использоваться для поддержки усилий по борьбе с опустыниванием. Например, Королевство Саудовская Аравия запустило масштабную программу по борьбе с опустыниванием, в рамках которой алгоритмы искусственного интеллекта анализируют спутниковые снимки для мониторинга изменений в землепользовании, растительном покрове и уровне влажности почвы. Использование ИИ поможет выявлять и оценивать тенденции опустынивания в уязвимых районах и поддерживать принятие решений о необходимых действиях, таких как улучшение управления водными ресурсами, посадка деревьев и кустарников и содействие развитию устойчивого сельского хозяйства.
Дроны, оснащенные датчиками и использующие ИИ, помогут получать данные высокого разрешения из удаленных или труднодоступных регионов, предоставляя информацию о состоянии почвы и растительности и позволяя разрабатывать индивидуальные стратегии минимизации последствий. Дроны с управлением на основе ИИ могут использоваться для посадки деревьев на деградированных территориях или для реализации проектов лесовосстановления, обеспечивая оптимальные схемы посадки и системно отслеживая рост деревьев.
Прогнозирование — еще одна область, где может успешно применяться ИИ. Модели искусственного интеллекта оценивают будущие климатические изменения и вероятность экстремальных погодных явлений, которые могут способствовать опустыниванию. Они также прогнозируют, какие районы потенциально подвержены высокому риску деградации, анализируя исторические данные, модели землепользования и различные экологические факторы.
ИИ и вода
Технологические компании известны наличием минимальной физической инфраструктуры, создавая бизнес через цифровые решения, а не производственные мощности. Гонка в сфере развития ИИ все изменила. Теперь им необходимо строить или арендовать квадратные метры для обеспечения развития технологий темпами, уже породившими новую промышленную революцию. ИИ трансформирует отрасли и обещает необычайный прогресс, но он не может существовать без воды.
По прогнозам компании Microsoft, ожидается, что ежегодная потребность организации в воде для примерно 100 центров обработки данных по всему миру увеличится более чем втрое и достигнет 28 млрд литров в 2030 году. Для сравнения, в 2020 году этот показатель составлял 7,9 млрд литров, а в 2024 году — 10,4 млрд литров. Компания управляет более чем 400 центрами обработки данных по всему миру.
Человечество не может создать больше воды, поэтому необходимо переосмыслить и перепроектировать способы ее использования. ИИ не только совершает революцию в бизнесе; он способен трансформировать эффективность использования воды и энергии в технологическом секторе. Именно благодаря информации, получаемой с помощью искусственного интеллекта в режиме реального времени, выявляются операционные неэффективности, оптимизируются процессы и реализуются действия по увеличению результативности. Компании, которые это осознают и сделают неотъемлемой частью своей долгосрочной бизнес-стратегии, выиграют, остальные — проиграют.