Invloed van kunstmatige intelligentie op het milieu

Laatst bijgewerkt op 24 oktober 2023 door Ecologisch leven

Inleiding

Kunstmatige intelligentie (AI) is een hulpmiddel dat de redder of ondergang van de mensheid kan zijn. Sommigen vragen zich af of het het volgende technologische tijdperk zal aandrijven, anderen of het mensen gewoon lui zal maken.

Deze technologie wordt gebruikt om de productiviteit, efficiëntie en veiligheid in alle aspecten van het moderne leven te verbeteren. Veel mensen maken zich echter zorgen over de impact van AI op het milieu.

In dit artikel analyseren we de impact van kunstmatige intelligentie op het milieu en bespreken we de voor- en nadelen. We bekijken ook hoe bedrijven, overheden en individuen AI kunnen gebruiken om het milieu te helpen beschermen.

Wat is kunstmatige intelligentie?

De term "kunstmatige intelligentie" werd voor het eerst bedacht door John McCarthy. AI is een tak van de computerwetenschap die zich richt op het ontwerpen van intelligente computersystemen. Deze systemen kunnen leren en redeneren. Ze zijn gericht op het nabootsen van denkprocessen die geassocieerd worden met de menselijke geest, zoals het nemen van beslissingen en het oplossen van problemen.

Soorten AI

1. Smalle AI (Zwakke AI): AI-systemen die zijn ontworpen en getraind voor een specifieke taak, zoals aanbevelingssystemen zoals die van Netflix.
2. Algemene AI (Sterke AI): Systemen die kennis kunnen begrijpen, leren en toepassen in verschillende domeinen. Zoiets als wat mensen kunnen.
3. Superintelligente AI: Een toekomstige vorm van AI die de menselijke intelligentie zou overtreffen. Deze AI zou in potentie kunnen uitblinken in alle economische werkzaamheden en menselijke activiteiten. Het zou daarom transformerende effecten hebben op de samenleving waarover we nog steeds debatteren.

Technologieën en benaderingen

1. Machinaal leren: Stelt computers in staat om te leren van gegevens en hun prestaties bij taken te verbeteren zonder dat ze expliciet geprogrammeerd zijn hoe ze dat moeten doen. Het wordt gebruikt bij fraudedetectie, zoekresultaten op het web en realtime reclame.
2. Diep leren: Een onderdeel van machinaal leren dat neurale netwerken gebruikt om computers te laten leren van grote hoeveelheden gegevens. Het is de hoeksteen voor natuurlijke taalverwerking en beeldherkenning.
3. Natuurlijke taalverwerking (NLP): Stelt computers in staat om menselijke taal te begrijpen, te interpreteren en te genereren. Dit vergemakkelijkt de interactie tussen mens en AI. ChatGPT is een bekend voorbeeld van een NLP-toepassing.
4. Robotica: Integreert AI met werktuigbouwkunde. Hierdoor kunnen intelligente robots worden gemaakt die taken kunnen uitvoeren in verschillende omgevingen. Omgevingen die mogelijk te gevaarlijk zijn voor mensen, zoals de ruimte.

Voorbeelden en vooruitgang:

AI heeft sinds zijn ontstaan enorme vooruitgang geboekt. Een van de eerste doorbraken was IBM's Deep Blue, die in 1997 de wereldkampioen schaken versloeg.

AI-modellen zoals ChatGPT bieden baanbrekende mogelijkheden. Het is beroemd om zijn vermogen om te schrijven en te klinken als een mens.

Andere onderzoekers onderzoeken het potentieel van Theorie van de geest AI. Dit type AI zou in staat zijn om de behoeften, emoties en gedachten te begrijpen van de mensen met wie het communiceert.

Vandaag de dag is AI doorgedrongen tot vele gebieden, zoals geneeskunde, autonome voertuigen en beveiliging.

AI biedt bijvoorbeeld medische hulp aan patiënten en helpt bestuurders om betere rijbeslissingen te nemen. AI-systemen worden ook gebruikt om gegevens te analyseren om de productie in bedrijven te verbeteren. Ze worden ook gebruikt in gezichts- en spraakherkenningssoftware voor beveiliging.

Invloed van kunstmatige intelligentie op het milieu

Kunstmatige intelligentie (AI) verandert de wereld in hoog tempo. De invloed ervan op het milieu is aanzienlijk en kan niet over het hoofd worden gezien. Positieve gevolgen van AI zijn onder andere een beter beheer van natuurlijke hulpbronnen, minder energieverbruik en aantasting van het milieu.

AI zou een belangrijk hulpmiddel kunnen worden bij het aanpakken van een aantal milieuproblemen. Het heeft al enige belofte en potentieel laten zien op het gebied van milieutechniek.

Wat is milieutechniek?

Milieutechniek richt zich op de toepassing van wetenschappelijke en technische principes om de natuurlijke omgeving te verbeteren en te onderhouden. Het gaat om het gebruik van techniek, biologie, chemie en andere wetenschappen om oplossingen voor milieuproblemen te ontwerpen en te implementeren. Deze oplossingen kunnen het verbeteren van water en luchtkwaliteitafvalbeheer en het bevorderen van duurzaamheid.

Het doel van milieutechniek is het bevorderen van het duurzame gebruik van natuurlijke hulpbronnen en het minimaliseren of elimineren van negatieve milieueffecten.

Toepassingen van AI in milieutechniek

AI heeft verschillende potentiële toepassingen in milieutechniek, waaronder:

1. Voorspellend onderhoud: AI-systemen kunnen storingen in apparatuur van tevoren voorspellen. Bijvoorbeeld in windturbinesAI voorspelt wanneer onderdelen onderhoud of vervanging nodig hebben. Dit vermindert de stilstandtijd en verlengt de levensduur van de turbines.
2. Energiebeheer: AI kan helpen het energieverbruik in gebouwen en faciliteiten te optimaliseren. Dit verlaagt het energieverbruik en de CO2-uitstoot.
3. Bewaking van vervuiling: AI kan gegevens van sensoren en satellieten gebruiken om vervuiling op te sporen, de bronnen ervan te traceren en de vervuilingsniveaus te helpen verlagen. De Breezometer is hier een goed voorbeeld van.
4. Waterbeheer: AI kan de waterkwaliteit bewaken, de vraag naar water voorspellen en lekken in het watervoorzieningssysteem opsporen.
5. Afvalbeheer: AI kan gegevens over afvalproductie en -verwijdering analyseren, routes voor afvalinzameling optimaliseren en mogelijkheden voor recycling identificeren.
6. Klimaatmodellering: AI kan grote hoeveelheden gegevens van klimaatsensoren, satellieten en andere bronnen analyseren.

In het algemeen heeft AI het potentieel om een revolutie teweeg te brengen in milieutechniek door een beter beheer van natuurlijke hulpbronnen mogelijk te maken en de impact op het milieu te verminderen.

AI gebruiken om de grote problemen op te lossen

AI en duurzaamheid van het milieu zijn twee concepten die kunnen worden gekoppeld om de grote problemen van de natuur op te lossen. Voorbeelden klimaatveranderingontbossing en het probleem van vervuiling door microplastic. AI-systemen kunnen ook helpen bij het ontwerpen en beheren van groene infrastructuur, zoals alternatieve energiesystemen, slimme gebouwen en duurzame transportsystemen.

Laten we eens specifiek kijken naar AI en klimaatverandering. Klimaatverandering is een wereldwijde crisis die expertise vereist van een groot aantal disciplines, waaronder wetenschappers, ingenieurs en economen.

Een van de grootste problemen met klimaatverandering is dat er zoveel variabelen in het spel zijn. We praten vaak in enge termen over het klimaatprobleem. We richten ons op koolstofvoetafdrukkenalsof koolstof de enige belangrijke oorzaak van klimaatverandering is.

Klimaatverandering heeft betrekking op een groot aantal parameters, waaronder ecologie en de natuurlijke cycli van de aarde, die voortdurend veranderen. Om dit probleem te begrijpen moeten we enorme hoeveelheden gegevens verzamelen, die onze zoogdierenhersenen niet gemakkelijk kunnen analyseren en interpreteren. Dit is waar AI van pas kan komen.

Deep learning-modellen kunnen enorme hoeveelheden gegevens analyseren en patronen identificeren die niet gemakkelijk door mensen worden herkend. Voorbeelden DeepMind's AI voor het voorspellen van regenvalof IBM's GRAF-model voor nauwkeurigere weersvoorspelling.

Dieplerende AI-modellen kunnen op een aantal manieren worden gebruikt om klimaatverandering aan te pakken. Je kunt het model bijvoorbeeld trainen om klimaatgegevens te analyseren en voorspellingen te doen over toekomstige klimaatpatronen.

Deze voorspellingen kunnen worden gebruikt om beleidsmakers, bedrijven en individuen te informeren over de mogelijke gevolgen van klimaatverandering. Dit kan vervolgens worden gebruikt om strategieën voor verzachting en bescherming te ontwikkelen.

In stedelijke gebieden kunnen slimme apparaten met AI afval efficiënter detecteren, sorteren en recyclen, wat helpt om afval en vervuiling te verminderen. Het kan ook helpen om steden te koelen door manieren te ontwerpen om steden groener te maken of windkanaalarchitectuur te creëren. Een voorbeeld hiervan is Het programma voor stadsluchtbeheer van Siemensdat stadsplanners oplossingen biedt om luchtvervuiling tegen te gaan.

AI kan een krachtig hulpmiddel zijn. Het kan helpen het milieu te beschermen en de kwaliteit van leven voor iedereen te verbeteren. AI heeft het potentieel om een positief verschil te maken.

AI en duurzaamheid van het milieu

Vooruitgang op het gebied van kunstmatige intelligentie kan ook helpen om het beheer van natuurlijke hulpbronnen te verbeteren. Systemen voor machinaal leren, satellieten en sensoren op de grond kunnen ontbossing in de gaten houden, bodemerosie en de exploitatie van natuurlijke hulpbronnen. Dit levert informatie op om de milieueffecten van menselijke activiteiten te beoordelen.

Dit wordt al gebruikt in projecten zoals Wereldwijde boswachtdat AI gebruikt om bossen in bijna realtime te bewaken.

Computer vision AI kan worden gebruikt om bossen te monitoren en veranderingen in vegetatie, boombedekking en ontbossing te detecteren. Dit kan onderzoekers en beleidsmakers helpen begrijpen hoe menselijke activiteiten het milieu beïnvloeden en plannen ontwikkelen om ontbossing en schade aan bossen te verminderen.

Daarnaast kunnen AI-systemen helpen bij het voorspellen van de toekomstige beschikbaarheid van natuurlijke hulpbronnen en informatie leveren ter ondersteuning van de besluitvorming.

Negatieve invloed van AI op het milieu

We hebben het uitgebreid gehad over de voordelen van AI, maar wat zijn de nadelen van AI?

Ten eerste moeten we kijken naar de koolstofvoetafdruk van kunstmatige intelligentie. Energieverbruik is een van de belangrijkste nadelen van kunstmatige intelligentie. AI-systemen verbruiken veel energie. Als ze geen hernieuwbare energie gebruiken, kan dit leiden tot meer vervuiling door fossiele brandstoffen in de lucht en de atmosfeer. Dit is een belangrijk ESG-risico.

Hoeveel energie verbruikt AI?

AI-technologieën, met name grootschalige modellen voor machinaal leren, zijn berucht om hun aanzienlijke energieverbruik.

Het complexe proces van het trainen van modellen, zoals die gebruikt worden in natuurlijke taalverwerking en beeldherkenning, vereist kolossale rekenkracht. Dit wordt grotendeels vergemakkelijkt door grafische verwerkingseenheden (GPU's) of meer gespecialiseerde software.

Een onderzoek gepubliceerd door de Universiteit van Massachusetts ontdekte dat het trainen van grote AI-modellen meer dan 284.000 kg kooldioxide-equivalent kan uitstoten. Dit is bijna vijf keer de levenslange uitstoot van de gemiddelde Amerikaanse auto (inclusief de fabricage).

AI-debatonderwerpen

Onlangs heeft een open brief werd ondertekend door onderzoekers, institutionele leiders en zelfs CEO's van sociale media zoals Elon Musk. Ze riepen op tot een onmiddellijke stopzetting van alle ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie. Ze noemden "diepgaande risico's voor de samenleving en de mensheid" als reden voor hun verzoek.

Maar deze angsten gaan minder over het milieu dan over het overleven van de mens. Veel mensen geloven dat AI binnenkort de Turingtestzelfbewust worden en besluiten ons te vernietigen. Een ontslagen Google-ingenieur gelooft dat de LaMDA chatbot is gevoelig.

Op dit moment weten we nog niet zeker of AI kan helpen menselijke fouten te corrigeren, of dat deze technologie onze grootste fout tot nu toe zal zijn.

Impact van kunstmatige intelligentie op landbouw

AI kan boeren helpen de opbrengst van gewassen te verbeteren en het gebruik van kunstmest, pesticiden, water en andere hulpbronnen te verminderen.

Machine-leersystemen kunnen voor veel toepassingen worden gebruikt. Ze kunnen bijvoorbeeld voorspellen wanneer irrigatie nodig is om te voorkomen dat er te veel water wordt gebruikt. Dit kan helpen om onze watervoorraden te behouden. Drones kunnen ook worden geprogrammeerd om plagen of ziekten in gewassen te detecteren, waardoor het gebruik van pesticiden kan worden beperkt.

Computer vision (AI) stelt computers in staat om visuele gegevens uit de wereld, zoals afbeeldingen en video's, te interpreteren en te analyseren. Hierbij worden algoritmen getraind om de inhoud van afbeeldingen en video's te begrijpen door patronen, kenmerken en relaties te identificeren.

Dit is al toegepast op John Deere's AI-technologieën die worden gebruikt in precisielandbouw om de gezondheid van gewassen te controleren en landbouwpraktijken te optimaliseren.

Deze innovaties kunnen niet alleen de landbouwproductie verbeteren, maar ook het risico op milieuvervuiling verminderen.

AI-kansen

Er is een enorm potentieel voor bedrijven, instellingen, NGO's en zelfs overheden om AI te gebruiken om de grote problemen aan te pakken. Kwesties zoals klimaatverandering, de probleem van vervuiling door microplasticverlies aan biodiversiteit en honger in de wereld.

Opportunisten moeten zich richten op AI op straatniveau en individuen en lokale bedrijven helpen milieuvriendelijker te worden.

Conclusie: Is AI milieuvriendelijk?

Samengevat kan kunstmatige intelligentie een belangrijke rol spelen bij onze inspanningen om het milieu te beschermen. AI biedt meer efficiëntie in de landbouw, het beheer van natuurlijke hulpbronnen en het terugdringen van vervuiling.

Het stelt ons in staat om meer informatie te krijgen over het milieu en betere beslissingen te nemen om het te beschermen. Kunstmatige intelligentie is daarom een hulpmiddel van onschatbare waarde voor het verbeteren van inspanningen op het gebied van natuurbehoud en milieubescherming.

Verder lezen

Europese Commissie