今日、これまで以上に企業がデジタル ツールを大規模に実装して、生産を合理化し、顧客体験を向上させ、複雑なタスクを人間が行うよりも速く正確に解決できるようになっています。 デジタル技術、そして人工知能 (AI) が世界に与えた影響は、人間の生活を進歩させるだけでなく、マクロ規模で持続可能性の取り組みを改善するために必要なツールとリソースを生み出すことができる変革的な進化を示しています。 より持続可能で環境に優しい未来に向けて、AI がどのように開発を迅速化できるかはすでにわかっています。 ことで、生産者は年間を通して収穫量を改善できるようになり、より持続可能な慣行が可能になり、世界の食料安全保障が強化されました。 農業に AI を導入した コンピューターは、AI によってサポートされる状態監視とコスト維持プロジェクトを通じて、エネルギー プロバイダーがグリーン エネルギーのコストを下げるのに役立つアルゴリズムを構築して読み取ることができるようになりました。 AI が日常的に存在するということは、専門家が今後数年間でこれらの技術の進歩がすべての人にとってより持続可能な未来への道を開くことを期待していることを意味しています。 人類に対する AI の優位性は、より環境に優しい未来への移行がより効率的で、加速したペースで行われることを意味します。 過去数十年にわたって人間の文明にさまざまな恩恵をもたらしてきたにもかかわらず、AI やテクノロジーは、気候危機の拡大に大きく貢献してきました。 テクノロジーが私たちの日常生活に組み込まれ、経済がますますデジタル化する中、テクノロジー部門 ます。 は世界の排出量の約 2 ～ 3% を占めてい テクノロジーが直接的な環境に与えた影響について私たちが偏見を持たないことは公平ですが、人工テクノロジーと知能がどのようにグリーン革命の主要な原動力になるかを検討する方がよいでしょう。 AIとエネルギー生産 (EPA) によると、アメリカの電力の約 60% は、石炭や天然ガスなどの化石燃料の燃焼によって生成されています。電力生産は、米国の温室効果ガス排出量の 2 番目に大きい貢献者 (25%) です。 環境保護庁 米国では、バイデン政権の下で、連邦政府が、より環境に優しく再生可能なエネルギー源の促進を促進することを目的とした新しい政策と法律の導入に取り組んできました。 人工知能を使用することで、高度なデジタル ツールをバリュー チェーン全体に実装できるため、企業は気候変動への影響を軽減できます。 (IPCC) のレポートによると、デジタル技術は、企業がエネルギー消費を追跡し、低排出機器の採用を促進し、エネルギー管理を改善し、分散型の再生可能エネルギーの機会を導入するのに役立つことがわかりました。 国連の気候変動に関する政府間パネル さらに、メンテナンス、需要、気象パターンの変化など、AI がより正確な予測モデルを提供できる可能性があります。 再生可能エネルギー内で AI を直接使用することは、バリュー チェーン内の問題をより効果的に解決できることを意味し、生産者と消費者の両方のコスト負担を軽減するのに役立ちます。 AI と電気自動車の採用 ここ数年で、電気自動車 (EV) の採用が広まり、いくつかのハイエンドの競争力のあるメーカーが市場に参入しています。 世界的に、バッテリー駆動の EV (BEV) とプラグイン ハイブリッド EV (PHEV) の販売は、それぞれ 75% と 37% 増加しました。 2022 年上半期には、 が世界中で販売されました。 430 万台を超える新しい EV の分析によると、米国では EV の採用も激変し、上半期の新車販売台数の 5% は主にバッテリー駆動でした。 ブルームバーグ 市場は成層圏の速度で成長していますが、持続可能性のインフラストラクチャとサプライ チェーン管理に関するいくつかの課題により、過去数か月にわたって消費者心理が低下しています。 あるいは、人工技術といくつかのデジタル ツールが、業界の最も深刻な問題に をもたらしました。 驚くべき解決策 まず第一に、AI は、高性能材料とバッテリー効率を備えたモデルを提供しながら、メーカーがより低コストで自動車を製造するのに役立つ、よりコスト効率と時間効率の高いモデルを提供できるようになりました。 さらに、AI は、より現実的な走行距離の推定を制御および提供し、自動車がエネルギー消費を最適化するのに役立つ改良されたアルゴリズムの開発に役立ち、最終的に消費者の「航続距離に対する不安」を軽減します。 この AI に加えて、Vehicle-to-Grid (V2G) テクノロジの改善に役立ち、EV の所有者が追加の収益を得て、エネルギー グリッドに電力を供給することができます。 AI が EV セクターと消費者のために同時にできることに関しては、この技術が最終的にサプライ チェーンの混乱を最適化し、充電ステーションの混雑を緩和し、EV エネルギー分配をより効率的に管理することを目指していることがわかります。 AI 衛星画像と持続可能な土地利用 すでに述べたように、人工知能は、AI がより予測可能なアルゴリズムを構築するのに役立つため、世界中の生産者や農家が作物の品質を向上させ、年間収穫量を増やすのに役立つ新時代の技術を実装しているのをすでに見てきました。 持続可能な土地利用は、世界人口が継続的に増加するにつれて、何十年にもわたって増大する問題であり、何千もの絶滅危惧種を追い払う一方で、都市開発のために開発される自然土地が増えています。 さらに、世界人口がますます多くの農地を必要とするため、農業開発も指数関数的な成長を遂げています。 AI を使用して一年中作物を監視および制御できるようになったので、統合された AI 衛星画像を使用して、土地利用、植生、生物多様性の森林被覆を監視することができます。 作物の病気の検出の分野でも大きな発展があり、AI を活用した農業ロボット工学を使用することで、生産者は作物と土地利用の健康と持続可能性を監視できるようになりました。 制御不能な農業の拡大は広範囲にわたる森林伐採につながり、世界 ます。 の温室効果ガス排出量の約 18.4% を占めてい 問題は、森林などの自然の生息地の破壊や在来種の移動だけではありません。 近年、農業部門は土壌と水資源の汚染に結びついており、開発途上国の貧困のリスクを高め 消費しています。 、地球の淡水源の約 69% を AI により、生産者と政府は、データ収集に役立つ是正措置を自動化し、農場から食卓までのサプライ チェーン全体を改善できるようになります。 さらに、農業は、気候の急速な変化によって引き起こされる極端な気象異常に対して、より回復力を持つようになる可能性があります。 生産者と消費者の両方が、彼らが養殖して購入する製品が倫理的で持続可能な手段によって調達され、直接的な環境にほとんどまたはまったく影響を与えないようにするために、同じ量の責任を負っています. AI と天然資源の持続可能な採掘の改善 人口増加と消費者の増加が相まって、消費者の需要が急増しているため、天然資源の採掘の慣行とプロセスは、近年の主要な懸念の原因となっています。 (OECD) の調査によると、毎年約 620 億トンの天然資源と鉱物が地球から抽出されています。 経済協力開発機構 人間の消費ニーズを維持するために必要な天然資源の量は驚異的ですが、これらの資源の約 20% は毎年無駄になっています。 世界中の都市部の拡大は消費者行動の変化をもたらし、環境に直接的かつ深刻な影響を与える資源のない製品にアクセスする個人が増え、採掘地域でより深刻な環境ストレスを引き起こすだけです. AI が都市や抽出地域の機知を向上させるのに役立つ方法の 1 つは、スマート グリッドを使用することです。これにより、コンピューターは空気と土壌の両方の質の状態を監視できます。 これらのグリッドは、さまざまな地域にエネルギーを分配し、助けを与え、再生可能エネルギー資源とその分配を改善するのにも役立ちます。 持続可能な採掘と資源抽出をサポートする技術は、まだその中間にあるものの、差し迫った問題は依然として過剰消費と世界的な消費主義にあります。 消費者の絶え間ない消費は、ますます解決が困難になっている環境災害につながっています。 AI とテクノロジーが人間の機知を高めるのに役立つ可能性はありますが、これらのツールとリソースを大規模に採用するには、まだ何年もかかる可能性があります。 最終的な考え 最終的には、増大する気候危機の解決に役立つ人工的な技術的ソリューションを提供できるかどうかは、人間の創意工夫とデジタル イノベーションにかかっています。業界のあらゆるレベルでより広く採用されるようにするには、公共部門と民間部門の両方からの努力が必要です。 グリーンテックと人工知能は、今後 10 年間でさらに拡大する可能性があり、従来のシステムとバリュー チェーン内でさらに統合されることを許可すれば、成功を収めることができます。 AI は私たちの救いにはなりませんし、人間の介入によって引き起こされた問題を解決することもできません。むしろ、それが私たちの習慣を変え、新しい考え方を改善し、適応させ、緑の革命の次の段階への鍵となる方法を見ることができました. による写真 Unsplashの Dan Meyers
