Как ИИ влияет на окружающую среду и способствует устойчивому развитию?

Многие наши повседневные действия существенно влияют на окружающую среду. Фактически, около 75% суши нашей планеты уже изменено в результате деятельности человека. Это способствует таким проблемам, как глобальное потепление, утрата биоразнообразия и загрязнение окружающей среды.

Одна из главных причин такого воздействия — растущая потребность в энергии. По мере роста населения и увеличения спроса на жилье, транспорт и товары растет и потребность в энергии.

В конечном итоге это увеличивает углеродный след, усиливая нагрузку на воздух, воду и другие природные ресурсы, поэтому экологическая устойчивость становится приоритетом для бизнеса и органов власти. Чтобы лучше понимать это влияние и управлять им, отрасли и правительства всё чаще обращаются к таким технологиям, как искусственный интеллект.

Например, компьютерное зрение — область ИИ, которая позволяет машинам интерпретировать визуальную информацию на изображениях и видео, — используется для мониторинга экосистем и оценки экологического следа крупномасштабных операций.

В частности, модели компьютерного зрения, такие как Ultralytics YOLO11 и более новая Ultralytics YOLO26, поддерживают такие задачи, как обнаружение объектов и сегментация экземпляров. Благодаря этим возможностям команды могут легко выявлять и отслеживать изменения в природной среде, например загрязнение, скопление отходов или изменения растительности. Раннее обнаружение проблем позволяет принять меры и предотвратить последствия для окружающей среды.

Рис. 1. Обнаружение пластиковых отходов с помощью YOLO11 (Источник)

В этой статье мы рассмотрим, как ИИ в компьютерном зрении и другие технологии ИИ помогают наблюдать за окружающей средой и защищать её.

Важность эффективных и ответственных решений на базе ИИ#

Прежде чем рассмотреть, как ИИ помогает создавать экологичные решения, давай подробнее разберём влияние ответственной разработки ИИ на окружающую среду.

Хотя системы ИИ могут способствовать устойчивому развитию и решению таких проблем, как изменение климата, обучение моделей ИИ и работа приложений на основе ИИ также требуют значительных вычислительных мощностей и энергии. Тщательно соблюдая этот баланс, можно сократить выбросы углерода, ограничить энергопотребление и уменьшить объём электронных отходов.

Например, представь систему компьютерного зрения для наблюдения за лесами и отслеживания изменений растительности. Работа такой системы обычно зависит от серверов в центрах обработки данных, которые увеличивают потребление электроэнергии как при работе, так и при охлаждении оборудования.

Рис. 2. Пример обнаружения и подсчёта деревьев с помощью YOLO11 (Источник)

Разработка ответственного ИИ направлена на повышение эффективности таких систем. Оптимизированные модели ИИ, управление рабочими нагрузками и центры обработки данных, работающие на возобновляемой энергии, могут уменьшить экологический след ИИ, сохраняя при этом возможность получать важные аналитические данные.

Роль алгоритмов компьютерного зрения в экологической устойчивости#

Многие организации уже видят результаты применения ИИ для поддержки устойчивого развития. Согласно недавнему опросу, почти две трети организаций, использующих ИИ для устойчивого развития, добились экономии энергии примерно на 23%. Они также сообщили о заметном сокращении выбросов парниковых газов.

Как это работает на практике? Давай рассмотрим применение компьютерного зрения в реальных инициативах по обеспечению устойчивого развития и посмотрим, как ИИ может принести ощутимую пользу.

Управление энергией и ресурсами может быть сложной задачей, особенно в крупных системах, таких как фабрики, офисные здания и центры обработки данных. В таких условиях камеры и датчики помогают наблюдать за происходящим и собирать визуальные данные. Затем эти данные можно разметить и создать наборы данных для обучения моделей ИИ на основе компьютерного зрения различным задачам.

Интересный пример — солнечные электростанции. На таких объектах установлены большие массивы солнечных панелей, и для выработки возобновляемой энергии и сокращения выбросов углерода важно поддерживать их эффективную работу. Ручная проверка всех панелей на такой большой территории может быть медленной и подверженной ошибкам.

Рис. 3. Обзор солнечных электростанций, нуждающихся в обслуживании (Источник)

Здесь может помочь искусственный интеллект, особенно ИИ на основе компьютерного зрения. Система компьютерного зрения на базе моделей вроде Ultralytics YOLO11, поддерживающих обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, может следить за каждой панелью и выявлять такие проблемы, как скопление грязи, затенение, трещины или смещение.

Приложения ИИ на основе компьютерного зрения для поддержки экологической устойчивости#

Теперь, когда мы лучше понимаем, как ИИ может способствовать устойчивому развитию, давай рассмотрим несколько примеров применения компьютерного зрения.

Наблюдение за экосистемами с помощью камер и дронов#

Отслеживать крупные экосистемы всегда было непросто. Леса, побережья и морские районы огромны, а традиционный мониторинг предполагает плановые выезды. Поскольку такие проверки проводятся лишь периодически, краткосрочные изменения активности диких животных или состояния среды обитания часто остаются незамеченными.

ИИ в компьютерном зрении может изменить подход к такому мониторингу. Если объединить камеры и дроны с решениями на основе компьютерного зрения, они смогут непрерывно наблюдать за экосистемами, а не проверять их время от времени.

Многие из таких систем могут работать непосредственно на камерах или дронах, обеспечивая анализ изображений и видео на месте. Это снижает энергопотребление и избавляет от необходимости передавать большие объёмы данных на удалённые серверы.

Хороший пример — морская ветроэлектростанция Kaskasi в Европе. Здесь дроны с камерами высокого разрешения отслеживают птиц и морских млекопитающих вокруг ветропарка.

Тем временем стационарные камеры и подводные аппараты наблюдают за морской жизнью под водой. Это позволяет командам получать данные о перемещениях животных и изменениях окружающей среды, а также принимать обоснованные решения, не нарушая естественный баланс экосистемы.

Визуальное обнаружение и отслеживание источников выбросов#

Иногда источники выбросов трудно заметить с земли. Утечки газа, промышленный дым и скопление тепла могут распространяться на большие территории и оставаться незамеченными при плановых проверках. Из-за этого сложно обнаружить проблему на раннем этапе и понять, как меняются выбросы со временем.

Компьютерное зрение позволяет точнее отслеживать выбросы и охватывать большие территории. Модели ИИ в компьютерном зрении, такие как Ultralytics YOLO11, можно использовать для анализа спутниковых снимков и аэрофотосъёмки, чтобы выявлять визуальные признаки — дым, газовые шлейфы или необычные температурные аномалии.

Рис. 4. Сегментация дыма с помощью YOLO11 (Источник)

Этот подход применяют климатологи и команды, работающие в сфере климатических технологий. Они объединяют спутниковые снимки с анализом на основе компьютерного зрения, чтобы отслеживать метан и другие парниковые газы на обширных территориях. Регулярное визуальное отслеживание способствует переходу на чистую энергию и развитию ИИ, упрощая сокращение использования ископаемого топлива и глобальных выбросов.

Отслеживание изменений окружающей среды по спутниковым снимкам и аэрофотосъёмке#

Не все изменения в природе заметны. Некоторые происходят постепенно: например, вдоль дороги становится меньше деревьев или засушливая земля распространяется по сельскохозяйственным угодьям. Такие изменения легко упустить из виду, когда они происходят медленно и на больших территориях.

Компьютерное зрение упрощает обнаружение таких изменений. Модели компьютерного зрения можно использовать для анализа больших наборов спутниковых снимков и аэрофотоснимков, а также для сравнения того, как выглядят разные места в разное время. Вместо отчётов или ручных проверок система использует визуальные признаки, чтобы показать, где начинают меняться характер землепользования, растительность или водные объекты.

Например, модели компьютерного зрения могут с помощью сегментации изображений картировать древесный покров в городах или лесах, показывая, где есть растительность и насколько она густая. Анализируя видимые признаки, компьютерное зрение помогает исследователям выявлять закономерности, которые позволяют получать данные о возобновляемой энергии, потреблении воды и электростанциях.

Преимущества и недостатки ИИ на основе компьютерного зрения для устойчивого развития#

Вот несколько ключевых преимуществ применения ИИ, в частности ИИ на основе компьютерного зрения, для поддержки устойчивого развития:

• Аналитика на основе данных: непрерывный анализ визуальных данных позволяет организациям принимать обоснованные решения об источниках энергии и стратегиях устойчивого развития.
• Снижение собственного воздействия ИИ на окружающую среду: оптимизированные модели и энергоэффективные центры обработки данных помогают системам ИИ уменьшать собственный углеродный след, снижать энергопотребление и сокращать общее воздействие на окружающую среду.
• Упрощение соблюдения требований: автоматизированный мониторинг помогает организациям проще выполнять экологические требования и достигать целей в области устойчивого развития.

Хотя ИИ на основе компьютерного зрения даёт множество преимуществ, следует учитывать и некоторые практические ограничения:

• Качество данных: для эффективной работы ИИ в компьютерном зрении нужны чёткие изображения и видео. Из-за плохого освещения, непогоды или закрытого обзора камеры системе может быть сложнее точно обнаруживать изменения.
• Требования к квалификации: для эффективного внедрения ИИ на основе компьютерного зрения и управления им нужны подготовленные специалисты с техническими знаниями в области ИИ, компьютерного зрения и управления данными.
• Обслуживание: такое оборудование, как камеры, дроны и датчики, нуждается в регулярных проверках и обслуживании, чтобы мониторинг оставался непрерывным и точным.

Как разные инструменты ИИ способствуют устойчивому развитию#

Помимо ИИ на основе компьютерного зрения, устойчивому развитию могут способствовать и другие технологии ИИ. Вот как они помогают уменьшить воздействие на окружающую среду и повысить эффективность:

• Большие языковые модели (LLMs): большие языковые модели работают с текстом, а не с изображениями. Такие инструменты, как ChatGPT, Claude и Gemini, могут быстро читать и анализировать большие объёмы информации. Для решения задач устойчивого развития их можно использовать для анализа климатических отчётов, политик и данных об использовании энергии и ресурсов, помогая командам принимать более обоснованные решения.
• Генеративный ИИ: эта технология ИИ позволяет командам изучать идеи до их воплощения в реальном мире. Её можно использовать для создания проектов зданий, инфраструктуры или процессов, выявляя варианты, требующие меньше ресурсов и производящие меньше отходов и выбросов.
• Системы на основе оптимизации: такие системы повышают эффективность операций — от управления энергией до планирования логистики. Даже небольшие улучшения могут снизить энергопотребление и выбросы, а также уменьшить нагрузку на электростанции.

Главные выводы#

Влияние ИИ на окружающую среду становится важным фактором при работе над устойчивым развитием. ИИ в компьютерном зрении, в частности, позволяет отслеживать изменения окружающей среды, выявлять неэффективность и принимать более взвешенные решения об использовании энергии. Это сокращает количество отходов, оптимизирует энергопотребление и помогает отраслям двигаться к более устойчивому будущему с меньшим воздействием на окружающую среду.

Интересуешься ИИ? Присоединяйся к нашему сообществу и узнай о компьютерном зрении в сельском хозяйстве и ИИ на основе компьютерного зрения в автомобильной отрасли. Ознакомься с нашими вариантами лицензирования, чтобы начать работу с компьютерным зрением. Загляни в наш репозиторий GitHub, чтобы продолжить изучение.