Een van de belangrijkste onderwerpen van deze tijd is klimaatverandering en hoe we dat moeten tegenhouden. Elke organisatie zet zich in om de bedrijfsvoering groener en duurzamer te maken. We kennen allemaal wel de voor de hand liggende oplossingen zoals elektrische auto’s en zonnepanelen, maar wist jij dat Kunstmatige Intelligentie (AI) ook kan helpen om klimaatverandering tegen te gaan?
AI kan het klimaat dus positief beïnvloeden. Toepassingen en doeleinden van AI variëren per sector. Bijvoorbeeld, een grote natuurorganisatie als WNF zet AI in om ontbossing tegen te gaan. Daarnaast werken NASA en IBM samen aan een nieuw klimaatmodel dat het weer en klimaatverandering kan voorspellen met behulp van AI.
Maar helaas zijn de effecten van AI op het klimaat niet alleen positief. AI heeft ook negatieve impact. In dit blog duiken we in de negatieve en de positieve effecten van AI op ons klimaat. Daarnaast kijken we naar hoe AI nu al duurzamer wordt.
Belangrijkste inzichten
- De gemiddelde training van een AI-model stoot net zo veel CO₂ uit als 62.6 auto’s per jaar.
- Bij het trainen van het GPT-3 model is naar schatting 700.000 liter water verbruikt.
- AI heeft de potentie om veel klimaatproblemen, zoals ontbossing, op te lossen.
- Organisaties in meerdere industrieën maken hun bedrijfsvoering al efficiënter en milieuvriendelijker met behulp van AI.
- De Green AI beweging ondersteunt meerdere initiatieven die nieuwe technieken bouwen om AI duurzamer te maken.
De snelle opkomst van AI
AI wordt steeds meer gebruikt en organisaties realiseren zich dat ze met de AI-trend mee moeten om bij te blijven. In de laatste jaren is de adoptie van AI exponentieel gestegen. Dit komt voornamelijk doordat organisaties nieuwe manieren zoeken om te innoveren. Bovendien heeft de coronapandemie de noodzaak voor een digitale transitie vergroot.
Waarom is het belangrijk om te praten over de effecten van AI op het klimaat?
Het praten over de impact van AI op ons klimaat wordt steeds belangrijker, omdat het een grote rol speelt in organisaties. Door de toename in het gebruik van AI zijn er meer technische middelen nodig om aan de vraag te voldoen. Deze middelen (bijvoorbeeld rekenkracht in datacenters) hebben een grote impact op ons klimaat.
Maar we moeten de impact van AI niet alleen negatief bekijken. Verschillende onderzoeken en projecten hebben aangetoond dat AI kan helpen om klimaatverandering tegen te gaan. Het heeft de potentie om een bijdrage te leveren aan de oplossing van diverse klimaatproblemen.
AI’s impact op het milieu
Zoals gezegd heeft AI een positieve en negatieve impact op het klimaat. De positieve effecten kunnen niet bestaan zonder de negatieve. Het is belangrijk om een balans te vinden waarin we de negatieve impact zo klein mogelijk houden en de positieve effecten vergroten.
We kijken allereerst naar de belangrijkste negatieve impact van AI op ons klimaat.
Negatieve impact: Energieverbruik en CO₂ Uitstoot
Over het algemeen is de negatieve impact van AI gerelateerd aan datacenters. Dit zijn grote, energieslurpende, gebouwen die gebruikt worden voor grote hoeveelheden aan digitale opslag en rekenkracht. Datacenters spelen een grote rol in het bouwen en onderhouden van AI-modellen.
Vergeleken met een gemiddeld bedrijfspand verbruiken datacenters 10 tot 50 keer zo veel energie per verdieping. Doordat Large Language Models (LLM), zoals GPT-4, steeds groter worden, verbruiken deze datacenters ook steeds meer onze energie.
Het is lastig om de ecologische voetafdruk van kunstmatige intelligentie exact te bepalen. Grote techbedrijven houden er niet van om hun exacte uitstoot en energieverbruik publiekelijk te delen. Daarnaast is er ook geen eenduidige manier om de uitstoot van AI te meten. Wel zijn er onderzoeken gedaan om een beeld te schetsen van AI’s ecologische voetafdruk.
Hier zijn een aantal statistieken om een indicatie te geven over de negatieve impact van AI op ons klimaat:
- Volgens de US office of Energy Efficiency and Renewable Energy vertegenwoordigen datacenters ongeveer 2% van het totale energieverbruik in de VS. Zoals eerder aangegeven speelt AI een grote rol in het verbruik van datacenters.
- De verwachting is dat NVIDIA 1.5 miljoen AI-servers gaat verschepen vanaf 2027. Deze servers verbruiken op z’n minst 85.4 terawattuur (TWh) elektriciteit per jaar.
- Ter vergelijking: Zwitserse huishoudens verbruikten in 2021 zo’n 19.4 TWh elektriciteit.
- Recent onderzoek wijst uit dat ChatGPT 500 ml water verbruikt per 20 tot 50 vragen en antwoorden. Dit water wordt gebruikt om datacenters koel te houden. Het kan daardoor chemicaliën en ander afval bevatten. Dus om het water te hergebruiken, moet het flink gefilterd worden.
- Hetzelfde onderzoek wijst ook uit dat de training van het GPT-3 model 700.000 liter schoon water heeft gekost, zodat servers in het datacenter niet overhit raakten. Het koelwater is verdampt en dus lastig herbruikbaar.
- Een onderzoek van de Universiteit van Massachusetts wijst uit dat het trainen van één AI-model meer dan 283.000 kg CO₂ zou kunnen uitstoten. Dit is vergelijkbaar met het rijden van 62.6 gemiddelde benzineauto’s voor een heel jaar.
- Het genereren van een afbeelding met Generative AI-modellen, zoals DALL-E 3 van OpenAI, kost net zoveel energie als het volledig opladen van je telefoon.
Als we de ecologische voetafdruk van AI beter in kaart willen brengen, is er meer data nodig van de bedrijven die AI-modellen bouwen. Het gaat dan om bijvoorbeeld data over het gebruik van duurzame energie en/of fossiele brandstoffen. Het is vooralsnog niet verplicht voor deze bedrijven om hun energieverbruik te delen.
Er is een wetswijziging nodig om meer informatie te krijgen van deze bedrijven. Dit zal naar alle waarschijnlijkheid gaan gebeuren in de toekomst. Op het moment van schrijven zijn er geen AI wetten of regels, maar de EU heeft wel recent nog de nieuwe EU AI Act aangenomen. In deze act wordt vermeld dat AI bedrijven transparant moeten zijn en duurzame en milieuvriendelijke diensten moeten bouwen. Maar in de EU AI act worden geen specifieke wetten of richtlijnen gegeven.
Net als bij de negatieve effecten is het bij de positieve effecten van AI ook lastig te zeggen welke toepassingen daadwerkelijk een netto positief effect hebben. Veel van de hieronder genoemde toepassingen staan nog in de kinderschoenen, dus het is nog afwachten wat de daadwerkelijke effecten zullen zijn op lange termijn. Wat we zeker weten is dat het laat zien dat AI ook positieve effect heeft.
Positieve impact: Green AI
Er is een nieuwe beweging in de wereld van AI: Green AI. Het doel van Green AI is om algoritmes te ontwikkelen die duurzaam en milieuvriendelijk zijn. De beweging wil energie op een efficiënte manier optimaliseren, de uitstoot van broeikasgassen verminderen en duurzame praktijken promoten.
Kunstmatige intelligentie is goed in veel dingen. Een van deze dingen is het verwerken van grote hoeveelheden informatie, bijvoorbeeld van satellieten. Dit maakt het mogelijk om klimaatverandering sneller en op grotere schaal in kaart te brengen. Het kan ook helpen bij natuurrampen, bijvoorbeeld met voorspellen, evacueren en beperken van schade.
Positieve impact: Natuurbehoud
Kunstmatige intelligentie biedt ook mogelijkheden voor het aanpakken van klimaatverandering. Het kan voornamelijk een sleutelrol spelen in het behoud van onze natuur.
- Ontbossing voorkomen: In het begin van het blog was al vermeld dat WNF AI gebruikt om ontbossing tegen te gaan. WNF’s AI-model, Forest Foresight, analyseert grote datasets, zoals satellietbeelden, om illegale ontbossing in een vroeg stadium tegen te gaan.
Het detecteert bijvoorbeeld de aanleg van nieuwe wegen die gebruikt kunnen worden voor het transport van zaagmachines. Door hier meteen actie op te ondernemen wordt illegale ontbossing voorkomen. - Bosbranden bestrijden: AI wordt gebruikt om bosbranden te bestrijden. Door het verzamelen en analyseren van data, zoals camerabeelden en 112-meldingen, kan het AI-model een locatie bepalen en voorspellen hoe het vuur zich gaat verspreiden. Door gebruik van AI kunnen brandweerlieden sneller en nauwkeuriger branden blussen.
- Ziektes van wilde dieren detecteren: Met AI is het mogelijk om zieke wilde dieren te spotten en in een vroeg stadium te helpen. AI-algoritmes worden gebruikt om digitale afbeeldingen te scannen en tekenen van ziekte te detecteren. Vergeleken met mensen is AI sneller in het detecteren van ziektes en maakt het hierin minder fouten. Met AI worden ziektes sneller gespot en wordt verspreiding vroegtijdig voorkomen.
- Biodiversiteit volgen: Om de biodiversiteit te monitoren hebben wetenschappers AI-algoritmes gecombineerd met drone- en satellietbeelden. De AI-tools zijn in staat om veranderingen in het gedrag en migratie van dieren te herkennen. De tool wordt tevens gebruikt om zeedieren te volgen en veranderingen in koraalriffen te detecteren. Wetenschappers kunnen met de hulp van AI sneller veranderingen in kaart brengen en handelen.
- Overbevissing voorkomen: De Smart Boat Initiative van het Environmental Defense Fund (EDF) heeft verschillende manieren om overbevissing te voorkomen. Met het gebruik van AI kan het Fund vissoorten herkennen en hun grootte meten. De tool helpt vissers bij het sorteerproces en voorkomt dat ze te veel of verkeerde vissen meenemen. Daarnaast heeft OceanMind een AI-tool gebouwd die vissersboten kan opsporen waardoor het makkelijker is om illegale visserij op te sporen.
Positieve Impact: Circulaire Economie
Een circulaire economie is een economie waar de waarde van producten zoals arbeid, energie en materiaal wordt behouden. De focus ligt op duurzaamheid, herbruikbaarheid, reviseren en recycling om producten, onderdelen en materialen te laten circuleren in de economie. Kunstmatige Intelligentie kan hier een positieve rol spelen.
Identificeren en herstellen van recyclebaar materiaal: Vergeleken met mensen is AI beter in staat om recyclebaar materiaal te herkennen en te herstellen. Bedrijven zoals AMP Robotics en MachineX hebben AI-robots ontwikkeld die kunnen recyclen. In vergelijking met mensen zijn deze robots twee keer zo snel en meer consistent in het oppakken van gerecycled materiaal. AMP Robotics claimt dat de technologie al 1.8 miljoen ton broeikasgas heeft voorkomen, dit staat gelijk aan de uitstoot van bijna 375.000 auto’s.
Recycle en hergebruik water: Door met AI de kwaliteit van water in de gaten te houden, is het makkelijker om water te recyclen en hergebruiken. Een AI-model kan vervuiling in water, zoals chemicaliën, in een vroeg stadium detecteren en kan dit vervolgens extraheren.
Positieve Impact: Procesoptimalisatie
Het is geen geheim meer dat kunstmatige intelligentie veel energie verbruikt, maar wist je dat het ook energie kan helpen besparen. Sommige organisaties passen AI toe om hun processen te optimaliseren, duurzaamheid te vergroten en de ecologische voetafdruk te verkleinen. AI wordt toegepast in veel verschillende sectoren zoals landbouw, transport en de productie/maakindustrie.
Landbouw
Kunstmatige Intelligentie staat bekend om het snel verwerken van grote hoeveelheden data. Door deze eigenschap kan het heel goed helpen met het verbeteren van precisielandbouw. Met data over het weer, de bodem en de gewassen kunnen AI tools de opbrengsten verhogen, milieuschade verkleinen en duurzame landbouw promoten.
Transport
Het is ook mogelijk om met AI transportroutes te optimaliseren. Door het kiezen voor de efficiëntste routes zal de CO₂-uitstoot van voertuigen gereduceerd worden.
Daarnaast kan AI een rol spelen in het oplossen van het fileprobleem. Door verkeer te analyseren en potentiële opstopping te voorspellen zijn files straks misschien verleden tijd. Minder files betekenen ook minder uitstoot.
Verspilling
Voedselverspilling is een belangrijk aspect van het klimaatdebat. Maar ook op dit gebied biedt kunstmatige intelligentie oplossingen. Door AI is het namelijk mogelijk om dynamische prijzen te hanteren op producten met een bijna verstreken houdbaarheidsdatum. Het effect hiervan is dat consumenten sneller geneigd zijn deze producten te kopen en wordt verspilling voorkomen.
AI kan daarnaast, door klantgedrag te voorspellen, wederom bijdragen aan het voorkomen voedselverspilling en voorraadbeheer verbeteren. Het is ook in staat om onderhoud te voorspellen, waardoor dure reparaties worden voorkomen en duurzaamheid verhoogd wordt.
Hoe AI duurzamer wordt
Net als alle andere sectoren probeert ook de AI-sector duurzamer te worden, bijvoorbeeld door de inzet van nieuwe technieken. Het effect van deze nieuwe technieken is minder CO₂-uitstoot door AI, herbruikbaar elektronisch afval en meer toepassingen die klimaatverandering kunnen tegengaan.
Groene Datacenters
Een voorbeeld van deze nieuwe technieken zijn groene datacenters. Er is namelijk nog steeds veel winst te boeken bij het energieverbruik van datacenters. Door de toenemende zorgen van organisaties over klimaatverandering zijn daarom groene datacenters in het leven geroepen.
De groene datacenters gebruiken schone energie en zijn daarom in staat om energieverbruik, CO₂-uitstoot en kosten te verlagen. Een groot techbedrijf wat al CO₂-neutraal is, is Google. Dit doen ze door het gebruik van duurzame energie en energieverbruik te optimaliseren met Machine Learning (ML).
Water hergebruiken
Niet alleen het energieverbruik van datacenters is een probleem, maar ook het buitensporige verbruik en vervuilen van water is een groot probleem.
Met nieuwe technieken is het mogelijk om heet water van datacenters opnieuw te gebruiken. Volgens Ramboll kunnen datacenters overbodig, opgewarmd, water leveren aan een verwarmingsnetwerk. Dit hete water kan gebruikt worden om gebouwen, kassen en zwembaden te verwarmen.
Ondermaats presterende AI-modellen
Er is potentie om de energie die verbruikt wordt voor het trainen van AI-modellen te verlagen. Door AI-modellen die ondermaats presteren in een vroeg stadium te stoppen, kan het energieverbruik met 80% verminderd worden. Dit kan een groot effect hebben op het duurzamer maken van AI.
Wat doen Klippa en DataNorth om de impact op het milieu te verkleinen?
Bij Klippa en DataNorth hebben we duurzaamheid hoog in het vaandel staan. Wij hebben ons aangesloten bij het ‘Trees for All’ initiatief. Via deze organisatie planten wij bomen om onze CO₂-uitstoot te compenseren. In 2022 hebben we meer dan 1000 bomen geplant waardoor we zo’n 630 ton CO₂ hebben gecompenseerd. Daarnaast helpen wij organisaties bij hun digitale transitie, waardoor ze minder materialen hoeven te gebruiken die impact hebben op het milieu, zoals papier.
Wil jij ook ontdekken welke positieve impact AI kan hebben voor jouw bedrijf? Neem dan hier contact met ons op!