Quel rôle l'intelligence artificielle joue-t-elle dans la réalisation de la durabilité ?

Apprentissage automatique est un sous-ensemble de intelligence artificielle (IA) qui, au moment où nous écrivons, n'a pas grand-chose à voir avec le changement climatique ou nos efforts pour lutter contre le gaspillage excessif. Cependant, beaucoup prédisent que cela est sur le point de changer. Les développements récents du machine learning ont une réelle valeur sociale : les médecins utilisent désormais machine learning pour faire des diagnostics plus précis, et les voitures autonomes sont de plus en plus répandues. L'apprentissage automatique continue de transformer les industries et, si nous l'utilisons correctement, il deviendra un outil essentiel dans nos efforts pour mener une vie meilleure et plus durable.

Le problème, cependant, est que beaucoup d’entre nous ne savent pas ce qu’est l’apprentissage automatique et ne peuvent pas vraiment imaginer à quoi pourrait ressembler un avenir dirigé par l’IA. Nous savons ce que signifie mettre les déchets recyclables dans les bonnes poubelles, et il suffit de regarder les informations pour voir l’impact direct d’un gaspillage excessif. Mais qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? Et comment peut-il nous aider ? réduire les déchets et émissions? 

Les déchets électroniques et leurs effets sur notre monde

Les déchets électroniques sont un sous-produit inquiétant de notre des mondes technologiques en évolution rapide. Lorsqu'un produit électronique tombe en panne ou est réputé avoir perdu son utilité, il devient un déchet électronique. Chaque téléphone, ordinateur portable, produit ménager ou produit électronique que nous jetons s'ajoute à la pile déjà stupéfiante de déchets électroniques qui se trouve dans les décharges.  

Une étude récente de l'ONU a estimé que, rien qu'en 2019, nous avons jeté 50 millions de tonnes de déchets électroniques, mais n'en avons recyclé qu'environ 10 millions de tonnes métriques. La question des déchets électroniques échappe clairement à notre contrôle et présente une menace importante pour l'environnement et les populations humaines vulnérables dans le monde entier. Simplement, nous avons besoin de solutions intelligentes capables de faire face au problème croissant des déchets électroniques. Beaucoup pensent que ces solutions proviendront de l'intelligence artificielle technologies qui sont capables de calculer et d'analyser les quantités massives de données impliquées dans les déchets électroniques. 

Définir l'IA + l'apprentissage automatique

Pour ceux d'entre nous qui connaissent moins l'intelligence artificielle et machine learning, il pourrait être utile de prendre du recul et de fournir quelques définitions. 

Intelligence Artificielle

Nils J. Nilsson définit l'IA comme "cette activité consacrée à rendre les machines intelligentes, et l'intelligence est cette qualité qui permet à une entité de fonctionner correctement et avec prévoyance dans son environnement."

En d'autres termes, l'IA est l'utilisation de systèmes informatiques pour générer une intelligence qui imite – et parfois dépasse – la pensée humaine. Plus précisément, l'utilité de l'IA réside dans le fait que les ordinateurs sont capables de stocker et d'analyser des quantités massives de données plus efficacement que les humains. En tant que telle, l'IA est mieux adaptée pour accomplir des tâches qui impliquent de grandes quantités de données - un humain ne peut pas passer au crible 50 millions de tonnes de déchets électroniques par an, mais une IA correctement programmée le peut certainement. 

Machine Learning 

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'IA qui imite l'apprentissage humain. Tout comme nous apprenons des choses par essais et erreurs, l'apprentissage automatique nécessite la saisie de données pour apprendre. Ces données sont collectées via étiquetage des données. L'avantage de l'apprentissage automatique est qu'il ne nécessite pas l'intervention d'un humain à chaque étape : lorsqu'il est effectué correctement, l'apprentissage automatique permet aux ordinateurs d'apprendre et de s'adapter par eux-mêmes. Ceci est utile car cela signifie que les ordinateurs - qui peuvent traiter rapidement de grandes quantités de données plus efficacement que les humains - peuvent apprendre et répondre à des entrées variées pour créer des solutions qui s'appuient sur d'énormes volumes de données. 

L'informaticienne Hilary Mason souligne que la vraie valeur de l'apprentissage automatique est que "cela nous donne la capacité d'apprendre des choses sur le monde à partir de grandes quantités de données que nous, en tant qu'êtres humains, ne pouvons ni étudier ni apprécier". Mason explique également que le défi de l'apprentissage automatique ne consiste pas simplement à créer des programmes, mais plutôt à trouver des moyens d'appliquer efficacement l'apprentissage automatique au monde réel et à tous ses problèmes chaotiques et imprévisibles. 

En ce qui concerne les problèmes imprévisibles et chaotiques, le changement climatique est en quelque sorte un boss final. En tant que tel, il nécessite des ingénieurs en logiciel spécialisés dans le sous-domaine de l'apprentissage automatique. Ingénieurs en apprentissage automatique diffèrent légèrement des ingénieurs en logiciel, car ils sont tenus d'adopter des approches multidisciplinaires de la science des données. Simplement, les ingénieurs en apprentissage automatique doivent tenir compte du monde réel qui existe au-delà du programme et doivent trouver des moyens de s'adapter pour répondre aux exigences de la société. 

Le rôle vital de l'apprentissage automatique dans la réduction des déchets électroniques

L'apprentissage automatique est déjà appliqué à ces mêmes valeurs projets. Des géants de la technologie comme Google et IBM utilisent l'IA pour réduire l'impact global de leurs opérations sur l'environnement et s'appuient désormais sur des modèles d'IA pour défenseur du développement durable. 

Afin de réduire nos déchets électroniques et de créer un avenir plus durable, il est clair que nous avons besoin d'une IA intelligente capable d'identifier et de trier avec précision les 50 millions de tonnes de déchets électroniques que nous jetons chaque année. En tant que tel, il existe un intérêt croissant pour la création de programmes d'apprentissage automatique pour lutter contre les déchets électroniques. Ces développements, à l'unisson avec d'autres technologies passionnantes comme la réalité augmentée — augmentera l'efficacité globale de nos efforts pour recycler une plus grande proportion de déchets électroniques. 

L'IA et l'apprentissage automatique peuvent être mis à profit dans les projets de recyclage à grande et à petite échelle. Les entreprises développent déjà une IA pour la gestion des déchets capable de trier les déchets deux fois plus vite que l'homme. À plus petite échelle, des poubelles contenant des technologies de reconnaissance de l'IA sont actuellement en cours de prototypage à l'échelle internationale, et à Bournemouth, au Royaume-Uni, le "Ne laissez que des empreintes” utilise des drones pour collecter des données essentielles pour l'IA de gestion des déchets.

Regard vers l'avenir

Pour l'heure, la réduction de nos déchets est une composante essentielle de la lutte contre le changement climatique et de la réduction des dommages environnementaux. Mais, avec de nouvelles technologies de réduction des déchets testées et généralisés, nous pouvons espérer que l'effort pour réduire les déchets et inverser le changement climatique progressera au-delà de la responsabilité individuelle et des bacs de recyclage inefficaces. L'apprentissage automatique, en tandem avec d'autres développements de haute technologie, nous offre un moyen de faire face à l'ampleur inimaginable des déchets électroniques. Dans les années à venir, l'apprentissage automatique créera les réseaux neuronaux profonds de connaissances en IA nécessaires pour une recyclage stratagèmes - d'une manière étrange, cette pensée est profondément réconfortante. 

L'avenir de l'intelligence artificielle pour atteindre la durabilité

L'intelligence artificielle, avec sa capacité à traiter de vastes quantités de données et à fournir des informations exploitables, révolutionne les efforts de développement durable dans de nombreux secteurs. Voici un aperçu plus détaillé de la contribution de l'IA aux domaines clés de la gestion environnementale :

1. Optimisation énergétique

Les algorithmes d’IA transforment le secteur de l’énergie en améliorant l’efficacité et en réduisant le gaspillage.

• Smart Grids:Les réseaux alimentés par l’IA peuvent prédire la demande énergétique, équilibrer les charges et intégrer plus efficacement les sources d’énergie renouvelables.
• L'efficacité énergétique:Les outils d’apprentissage automatique analysent les habitudes de consommation en temps réel, aidant les entreprises et les ménages à réduire leur consommation d’énergie inutile.
• Prévisions des énergies renouvelables:Les modèles d’IA prédisent avec précision la production d’énergie solaire et éolienne, rendant l’énergie renouvelable plus fiable et évolutive.

2. Réduire les empreintes carbone

• Suivi des émissions de carbone:Les outils d’IA permettent aux entreprises de surveiller et de mesurer les émissions de carbone avec précision, les aidant ainsi à identifier les domaines à améliorer.
• Sols Logistique:L'IA optimise les itinéraires de la chaîne d'approvisionnement et les flottes de véhicules pour minimiser la consommation de carburant et les émissions.
• Conception d'infrastructures vertes:Les urbanistes utilisent des simulations d’IA pour créer des bâtiments économes en énergie et des villes durables.

3. Gestion des déchets

L’IA révolutionne notre façon de gérer les déchets en automatisant les processus de tri et en favorisant le recyclage.

• Systèmes de recyclage intelligents:Les robots dotés d’IA peuvent identifier et trier les matériaux recyclables plus rapidement et plus précisément que les humains.
• Analyse prédictive pour la réduction des déchets:Les entreprises utilisent l’IA pour prévoir la production de déchets et développer des stratégies pour la minimiser.

L’IA et le changement climatique : une révolution

Le changement climatique est l’un des problèmes les plus urgents de notre époque, et l’IA s’avère être un outil essentiel pour lutter contre ses effets.

• Modélisation du climat:Les modèles d’IA avancés analysent les conditions météorologiques, prédisent les changements climatiques et aident les décideurs politiques à se préparer aux événements météorologiques extrêmes.
• Surveillance des forêts:Les drones et les satellites dotés d’intelligence artificielle détectent la déforestation illégale et surveillent les efforts de reforestation en temps réel.
• Technologie de capture du carbone:L’IA améliore l’efficacité des systèmes de capture et de stockage du carbone en optimisant les opérations et en réduisant les coûts.

Agriculture et alimentation durables grâce à l'IA

Le secteur agricole est confronté à une pression croissante pour produire davantage de nourriture tout en préservant les ressources. Voici comment l'IA rend l'agriculture plus intelligente et plus durable :

• L'agriculture de précision:Les capteurs d’IA surveillent la santé du sol, les niveaux d’eau et l’état des cultures, permettant aux agriculteurs d’appliquer les ressources uniquement là où cela est nécessaire.
• Réduire le gaspillage alimentaire:Les outils d’IA prédisent les rendements des récoltes et optimisent la distribution alimentaire, réduisant ainsi le gaspillage tout au long de la chaîne d’approvisionnement.
• Protéines alternatives:L’IA accélère le développement de viandes d’origine végétale et cultivées en laboratoire, réduisant ainsi l’impact environnemental de l’élevage traditionnel.

Défis et considérations éthiques

Bien que le potentiel de l’IA pour parvenir à la durabilité soit immense, il existe globaux à envisager:

• Consommation énergétique de l'IA:La puissance de calcul requise par les systèmes d’IA peut consommer une énergie importante, créant ainsi sa propre empreinte carbone.
• Confidentialité des données:Les solutions de développement durable impliquent souvent le suivi des comportements individuels ou organisationnels, ce qui soulève des inquiétudes concernant la confidentialité et les données. Sécurité.
• Accès équitableIl est essentiel de veiller à ce que les outils de développement durable basés sur l’IA soient accessibles à toutes les régions et à tous les niveaux de revenu afin d’éviter d’exacerber les inégalités.

L'avenir de l'IA dans le domaine du développement durable

Le chemin vers la durabilité est loin d’être terminé, mais l’IA est sur le point de jouer un rôle central dans la promotion du progrès. Voici quelques tendances émergentes à surveiller :

• Modèles d'économie circulaire:L’IA soutiendra la transition vers une économie circulaire en optimisant la récupération et la réutilisation des ressources.
• Développement durable de l'IA:L’essor des modèles d’IA économes en énergie minimisera l’impact environnemental de la technologie elle-même.
• Collaboration mondiale:Les plateformes d’IA faciliteront la coopération internationale en fournissant des informations sur les données partagées et des solutions aux défis mondiaux en matière de durabilité.

Conclusion : Un avenir vert grâce à l’IA

L’intégration de l’IA dans les efforts de développement durable représente une étape prometteuse pour relever les défis environnementaux de notre époque. De l’optimisation de l’utilisation de l’énergie à la lutte contre le changement climatique en passant par la révolution de l’agriculture, l’IA offre des outils aussi innovants qu’efficaces. Cependant, pour parvenir à une véritable durabilité, il faudra trouver un équilibre entre les avancées technologiques, les pratiques éthiques et la collaboration mondiale.

À mesure que l’IA continue d’évoluer, son rôle dans la construction d’un avenir plus vert et plus durable ne fera que croître. La question n’est plus de savoir si l’IA peut nous aider à atteindre la durabilité, mais avec quelle rapidité et efficacité nous pouvons exploiter son potentiel pour créer un changement durable.

Agissez dès aujourd'hui

Les entreprises comme les particuliers doivent adopter des solutions durables basées sur l'IA pour contribuer à une planète plus saine. L'avenir est là, et il est propulsé par l'IA. Rendons-le vert.

Cet article a été écrit par Jori Hamilton

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