بازار؛ گروه بین الملل: افزایش قابلیتهای هوش مصنوعی (AI) به تسریع انتقال انرژی کمک میکند. قابلیتهای هوش مصنوعی تثبیتشده و نوظهور میتوانند جهت مقابله با چالشهای استراتژیک، فنی، مالی و سیاستی ناشی از کربنزدایی استفاده شوند. برای ذینفعان انتقال انرژی بسیار مهم است که از این قابلیتها جهت مقابله با چالشهای کربنزدایی استفاده کنند و در عین حال به خطرات مربوطه نیز رسیدگی کنند.
مهم ترین ورژن هوش مصنوعی یعنی هوش مصنوعی مولد، قادر به تجزیه و تحلیل و ایجاد متن، صدا و کد بوده و از حجم فوقالعادهای از دادههای آموزشی و مکانیسمهای جدید پردازش داده استفاده میکند که به قدرت محاسباتی بیسابقهای نیاز دارد. مرکز داده که توسط طیفی از عوامل هدایت می شود، شرکت های خدمات شهری را در سراسر ایالات متحده آمریکا و اروپا مجبور می کند نیازهای برنامه ریزی سیستم را مجددا بررسی کنند. برای اطمینان از دستیابی به اهداف آب و هوایی، رشد مرکز داده باید همزمان با ارتقاء انتقال، بهبود بهره وری انرژی و ظرفیت جدید تولید کم کربن باشد. به طور گستردهتر، سیاستگذاران همچنین باید در نظر بگیرند که چگونه از پتانسیل هوش مصنوعی مولد و در عین حال مدیریت عدم قطعیتهای پیچیده، از خروجیهای نادرست و نشت دادهها گرفته تا حملات سایبری مبتنی بر هوش مصنوعی به زیرساختهای حیاتی استفاده کنند. استقرار هوش مصنوعی مولد نیاز به نظارت دقیق انسانی به ویژه در مراحل اولیه دارد.
هوش مصنوعی مولد به طور مستقیم توانایی توسعه دهندگان پروژه انرژی پاک را برای مدیریت فرآیندهای نظارتی پیچیده افزایش می دهد
نمایش های اخیر قابلیت های هوش مصنوعی مولد چشمگیر است. هوش مصنوعی مولد میتواند اسناد را ارزانتر و سریعتر از انسانها ترسیم و خلاصه کند. همچنین می تواند به انسان کمک کند تا وظایف استراتژیک را به طور مؤثرتری انجام دهد. هوش مصنوعی مولد به طور مستقیم توانایی توسعه دهندگان پروژه انرژی پاک را برای مدیریت فرآیندهای نظارتی پیچیده افزایش می دهد. از آنجایی که قابلیتهای هوش مصنوعی مولد در جریانهای کاری سازمانی ادغام میشوند، به وظایفی از ایمیلهای ساده تا فرآیندهای نظارتی پیچیده، پرهزینه و زمانبر کمک میکنند. نکته مهم این است که هوش مصنوعی مولد ممکن است با تسریع در بررسی انواع مطالعات اثرات زیست محیطی به تنظیم کننده ها کمک کند.
طیف وسیعی از ابزارهای هوش مصنوعی با استفاده از تکنیکهای موجود و هوش مصنوعی مولد برای کمک به مدلسازی مالی و اقتصادی که وظیفهای حیاتی اما نیازمند منابع برای پروژههای انرژیهای تجدیدپذیر است، در حال توسعه هستند. ابزارهای هوش مصنوعی مولد ممکن است بتوانند به طور جزئی یا حتی کامل مدل های مالی بسازند یا طرح های سناریویی پیچیده را پیشنهاد کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در حال حاضر با شناسایی ناهنجاریها در صورتهای مالی، خلاصه کردن رونوشتهای فراخوان سود یا تجزیه و تحلیل سریع مطبوعات تجاری، برای بررسی دقیق امورات شرکت ها استفاده میشود. این قابلیتها به کمک سرمایهگذاران و تیمهای ادغام و شرکتها در سرمایهگذاریهای کربنزدایی ادامه خواهد داد.
سرمایهگذاری بیشتر در مدلسازی مبتنی بر هوش مصنوعی مولد میتواند با پیشبینی مکان احتمالی و بزرگی آتشسوزیهای بالقوه و بهبود نظارت بر دود در زمان واقعی، به مدیریت خطرات کمک کند
ابزارهای مدلسازی مالی و اقتصادی هوش مصنوعی با یکی دیگر از جنبههای ضروری کربنزدایی همپوشانی دارند: مدیریت پیشرفته داراییهای انرژی در سطح مدیریت دارایی انرژی، ابزارهای هوش مصنوعی مولد میتوانند در جمعآوری، خلاصهسازی و برقراری ارتباط عملکرد داراییها به شیوهای سفارشیسازی شده برای مدیران مالی، تسهیلاتی ایجاد کنند.
یکی دیگر از زمینههای پیشرفت بیصدا و در عین حال قابل توجه، مدلهای یادگیری ماشینی (ML) برای پیشبینی آب و هواست که نتایج خارقالعادهای را به همراه داشته است. پیشرفت های بیشتر در زمینه پیش بینی آب و هوا می تواند به کاهش فصل آتش سوزی ناشی از تغییرات آب و هوایی کمک کند. خود آتش سوزی ها بحران آب و هوا را تشدید می کنند - آتش سوزی های جهانی حدود ۲ گیگاتن دی اکسید کربن در سال تولید می کنند که معادل ۴ درصد از کل انتشار جهانی دی اکسید کربن است.
این آتشسوزیها همچنین میتوانند به دلیل خطرات بهداشتی و کیفیت بد هوا، جمعیت زیادی را برای هفتهها در خانه گرفتار کنند. سرمایهگذاری بیشتر در مدلسازی مبتنی بر هوش مصنوعی مولد میتواند با پیشبینی مکان احتمالی و بزرگی آتشسوزیهای بالقوه و بهبود نظارت بر دود در زمان واقعی، به مدیریت این خطرات کمک کند و آتشنشانان را قادر میسازد تا با بیش از ۸۰۰۰۰ آتشسوزی جنگلی که هر ساله در ایالات متحده رخ میدهد مبارزه کنند.
علیرغم چرخه فعلی هوش مصنوعی و خطرات اولیه استفاده از هوش مصنوعی مولد، بهبود طیف وسیعی از مدلهای هوش مصنوعی برای توسعه اقتصاد کم کربن ضروری است. پیشبینی میزان و سرعت توسعه مدل های هوش مصنوعی دشوار خواهد بود، زیرا مدلها در جریانهای کاری سازمانی ادغام میشوند. نظارت انسانی به ویژه در مورد زیرساخت های حیاتی، باید جامع باقی بماند. در صورت مدیریت مناسب، این قابلیتهای نوظهور پیشرفتهای مهمی را در تحلیلهای نظارتی، مدیریت زیستمحیطی، برنامهریزی استراتژیک و مجموعهای از چالشهای ضروری برای دستیابی به انتشار کربن خالص صفر به همراه خواهند داشت.
نظر شما