Штучний інтелект (ШІ) стрімко інтегрується в різні сфери життя, приносячи значні переваги і вирішення різноманітних проблем, які людство не в силах вирішити. Однак його вплив на довкілля викликає занепокоєння через значне споживання енергії та води, а також викидів CO₂. Останні дослідження вчених підтверджують значний вплив штучного інтелекту (ШІ) на довкілля, зокрема через високі викиди CO₂ під час навчання та використання моделей, також не варто забувати, що для обробки інформації, штучний інтелект потребує спеціального обладнання, в ці етапи потрібно включати видобуток сировини для обладнання, транспортування, логістику, а також видалення або переробку в кінці терміну служби.

На розвиток ШІ вимагає потужних обчислювальних ресурсів, що призводить до високого енергоспоживання. За даними Міжнародного енергетичного агентства (IEA), у 2024 році дата-центри споживали приблизно 1–1,5% світової електроенергії та відповідали за близько 1% глобальних викидів CO₂. Очікується, що до 2026 року енергоспоживання дата-центрів може подвоїтися, значною мірою через зростання ШІ та криптовалют.

Ще в далекому 2019 році вчені з Массачусетського університету, провели дослідження та підрахували, що «навчання» одного великого пристрою штучного інтелекту може призвести до викиду до 284 тонн CO₂-еквіваленту. Це майже вп’ятеро більше CO₂, ніж викиди автомобіля за весь термін його виробництва та експлуатації. Складно уявити наскільки збільшилось споживання енергії та викидів CO₂ з 2019 року по 2025 рік, адже за цей час відбулось декілька проривів у сфері штучного інтелекту, створення більших моделей та дата-центрів, а головне –  розумніших ШІ.

Крім того, дослідники виявили, що місце базування центрів створення штучного інтелекту може збільшити викиди вуглецю в 94 рази, і навіть пора року може вплинути на викиди до 50%. Ці цифри викликають тривогу, враховуючи, що вони представляють лише один етап навчання та генерації даних для кожної моделі. Ці результати підкреслюють нагальну потребу в розробці екологічно стійких стратегій у генеративному ШІ. На один запит до чат-бота на основі штучного інтелекту може витрачатися в десять разів більше енергії, ніж на старомодний пошук у Google.

Загалом кажучи, генеративна система штучного інтелекту може використовувати в 33 рази більше енергії для виконання завдання, ніж для традиційного програмного забезпечення. Цей величезний попит на енергію призводить до різких викидів вуглекислого газу та використання води, а також може створити додаткове навантаження на електромережі, які і без того напружені зміною клімату.

Викиди CO₂ під час навчання моделей ШІ:

• Дослідники підрахували, що створення GPT-3, який має 175 мільярдів параметрів, спожило 1287 мегават-годин електроенергії та виробило 552 тонни вуглекислого газу, що еквівалентно 123 автомобілям з бензиновим двигуном, які їздили протягом одного року.

(https://www.euronews.com/next/2023/05/24/chatgpt-what-is-the-carbon-footprint-of-generative-ai-models)

• У 2019 році дослідники виявили, що створення генеративної моделі штучного інтелекту під назвою BERT зі 110 мільйонами параметрів споживає енергію трансконтинентального перельоту туди й назад для однієї людини.

(https://www.euronews.com/next/2023/05/24/chatgpt-what-is-the-carbon-footprint-of-generative-ai-models).

• Latent Diffusion Models (LDMs): Дослідження 2024 року показало, що навчання 2D та 3D LDMs призводить до викидів CO₂, еквівалентних проїзду автомобілем 10 км та 90 км відповідно. Однак генерація даних цими моделями може спричинити викиди, еквівалентні проїзду до 3345 км для 3D-синтезу.

(https://arxiv.org/abs/2407.14892?utm_source=chatgpt.com)

Для кращого розуміння впливу ШІ на довкілля, розглянемо порівняння енергоспоживання різних технологій:

Енергоспоживання різних технологій

(https://planetdetroit.org/2024/10/ai-energy-carbon-emissions/?utm_source=chatgpt.com)

Технологія	Частка світового енергоспоживання	Частка глобальних викидів CO₂
Дата-центри ШІ	1–1,5%	~1%
Авіаційна промисловість	~2%	~2%
Сталева промисловість	7–9%	7–9%

Переваги ШІ

Штучний інтелект (ШІ) відіграє важливу роль у збереженні та охороні довкілля, пропонуючи інноваційні рішення для боротьби з екологічними викликами. Його використання дозволяє підвищити ефективність моніторингу навколишнього середовища, оптимізувати використання природних ресурсів і зменшити негативний вплив людської діяльності на природу.

Розглянемо основні напрямки застосування ШІ у сфері охорони довкілля:

1. Моніторинг стану навколишнього середовища

• Аналіз супутникових знімків: ШІ обробляє великі масиви даних із супутників, допомагаючи відстежувати зміни у ландшафтах, вирубку лісів, рівень води у водоймах.
• Виявлення несанкціонованих сміттєзвалищ: Використання алгоритмів комп’ютерного зору для ідентифікації стихійних звалищ за допомогою дронів чи супутників.
• Прогнозування природних катастроф: Моделі машинного навчання передбачають ймовірність повеней, лісових пожеж чи землетрусів.

2. Збереження біорізноманіття

• Моніторинг дикої природи: Камери з ШІ допомагають відстежувати популяції диких тварин, фіксувати браконьєрів та захищати види, які знаходяться на межі вимирання.
• Аналіз звуків природи: ШІ розпізнає звуки тварин у природі, допомагаючи вченим аналізувати екосистеми та виявляти загрози.

3. Оптимізація ресурсів

• Енергетика: ШІ оптимізує виробництво та споживання енергії, сприяє розвитку відновлюваних джерел (сонячної, вітрової енергії).
• Сільське господарство: Прогнозування врожаїв, оптимізація використання води та добрив, зменшення пестицидного навантаження на ґрунти.

4. Зменшення вуглецевого сліду

• Енергоефективність у містах: Розумні системи управління освітленням, опаленням та транспортом знижують споживання енергії.
• Вуглецеві калькулятори: ШІ допомагає оцінити викиди СО₂ підприємств і домогосподарств, пропонуючи шляхи їх зниження.

Приклади успішного використання ШІ у сфері екології:

Проєкт	Країна	Результат
Google Project Sunroof	США	Використання ШІ для аналізу потенціалу встановлення сонячних панелей на дахах будинків.
Wildbook	Глобально	Відстеження популяцій тварин за допомогою розпізнавання зображень (зебри, кити, акули).
DeepMind (Alphabet)	Великобританія	Оптимізація енергоспоживання дата-центрів, що дозволило знизити споживання енергії на 40%.
Rainforest Connection	Південна Америка	Використання ШІ для аналізу звуків тропічних лісів і виявлення незаконної вирубки.
ZenRobotics	Фінляндія	Роботи зі ШІ сортують будівельні відходи за допомогою комп’ютерного зору та машинного навчання. Сортування до 2000 предметів на годину, підвищення ефективності переробки до 50%.
AMP Sortation	США	Використання комп’ютерного зору та ШІ для автоматичного розпізнавання і сортування матеріалів на лінії ПВ. Зниження витрат переробки на 70%, покращення якості сортування на 95%.
Litterati	Глобально	Мобільний додаток зі ШІ для ідентифікації та маркування сміття у громадських місцях через фото. Створення глобальної бази даних сміття для аналізу та розробки екологічних ініціатив.
(https://www.greyparrot.ai/)	Велика Британія	Використання комп’ютерного зору для моніторингу та аналізу відходів на переробних заводах у режимі реального часу. Допомагає бізнесам відстежувати типи відходів і підвищувати ефективність сортування.
WasteShark by RanMarine	Нідерланди	Використання дронів зі ШІ для збору відходів з поверхні води у водоймах і портах. До 500 кг зібраних відходів за один рейс, зменшення забруднення водних ресурсів.

Штучний інтелект в Україні

Штучний інтелект (ШІ) в Україні демонструє значний розвиток, стаючи важливою складовою технологічного прогресу країни. З кожним роком кількість компаній та спеціалістів у цій галузі зростає, що свідчить про високий потенціал та інтерес до впровадження інноваційних рішень.

У грудні 2020 року Кабмін затвердив концепцію розвитку штучного інтелекту до 2030 року.

Концепція розвитку ШІ в Україні (Джерело: slovoidilo.ua)

 Розвиток AI-компаній в Україні

За останнє десятиліття кількість AI-компаній в Україні більш ніж подвоїлася:

AI-компаній в Україні (https://www.rada.gov.ua/news/news_kom/251068.html?utm_source=chatgpt.com)

Рік	Кількість АІ-компаній
2013	97
2023	243

Це ставить Україну на друге місце серед країн Центральної та Східної Європи за кількістю AI-компаній, поступаючись лише Польщі (301 компанія).

Кількість AI/ML-спеціалістів (https://www.rada.gov.ua/news/news_kom/251068.html?utm_source=chatgpt.com)

Рік	Кількість AI/ML-спеціалістів
2013	1,040
2024	5,200

Примітно, що 36% цих спеціалістів — молодь віком 21-25 років, що вказує на перспективність та молодість галузі.

Україна є батьківщиною для низки відомих AI-компаній:

Grammarly: платформа для перевірки граматики та стилю англійської мови.

Preply: онлайн-платформа для пошуку репетиторів та вивчення мов.

People.ai: система для підвищення ефективності продажів за допомогою ШІ.

Співпраця із нами

і пропонує широкий спектр послуг, які можуть бути корисними для проєктів у сфері екології та управління відходами, особливо в контексті застосування штучного інтелекту (ШІ). Ось можливі напрямки співпраці:

1. Екологічний аудит та оцінка впливу на довкілля (ОВД)

• Для кого: Компанії, які впроваджують ШІ-рішення для оптимізації процесів управління відходами.
• Як це допоможе: Надання експертної оцінки екологічного стану територій, аналіз ризиків і розробка рекомендацій для зменшення негативного впливу на природу.

2. Управління відходами

• Для кого: Стартапи або підприємства, які використовують ШІ для моніторингу та зменшення кількості відходів.
• Як це допоможе: Забезпечити безпечне та ефективне управління відходами відповідно до екологічних норм з дотриманням законодавства.

3. Проектування та рекультивація полігонів для відходів

• Для кого: Проєкти, які використовують ШІ для оптимізації логістики сміттєвозів чи сортування відходів.
• Як це допоможе: Можливість створення інфраструктури для збору та оброблення відходів із застосуванням сучасних технологій.

4. Допомога в отримання дозволів та консультації з екологічного законодавства

• Для кого: Компанії, що планують інтегрувати ШІ у свої екологічні проєкти.
• Як це допоможе: Супровід у підготовці документів та консультації щодо відповідності діяльності вимогам законодавства України.

5. Лабораторний аналіз ґрунтів, води та повітря

• Для кого: Екологічні проєкти, які використовують ШІ для моніторингу забруднення.
• Як це допоможе: Забезпечення точних даних для навчання моделей ШІ, підвищення ефективності рішень у сфері захисту довкілля.

6. Розробка проєктів рекультивації земель та екологічної реабілітації територій

• Для кого: Ініціативи, спрямовані на відновлення екосистем із залученням ШІ для аналізу даних і прогнозування.
• Як це допоможе: Використання даних з дронів, супутникових знімків або сенсорів для створення ефективних планів рекультивації.

8. Розрахування вуглецевого сліду

• Для кого: Підприємства, які прагнуть зменшити витрати на оброблення відходів і підвищити ефективність виробництва.
• Як це допоможе: Оптимізація процесів за допомогою ШІ для зниження викидів CO₂ та зменшення споживання ресурсів.

З питань співпраці телефонуйте +38 096 781 05 37, +38 067 725 54 32 або надсилайте запитання на електронну пошту: [email protected]

З повним переліком послуг та досвідом роботи Компанії Ви можете ознайомитись на офіційному сайті center-ltd.com.ua