Искусственный интеллект (ИИ) имеет потенциал революционизировать управление водными ресурсами. Сторонники ИИ утверждают, что он может помочь справиться с глобальными проблемами водоснабжения, способствуя как экологической устойчивости, так и социальным целям развития. Однако как исследователи, изучающие связь между водой, окружающей средой и глобальным неравенством, мы заинтересованы в понимании, действительно ли ИИ предлагает возможности или ухудшает существующие вызовы.
В настоящее время существует растущее количество исследований, изучающих применение ИИ в управлении водными ресурсами. Эти исследования исследуют, как ИИ может повысить эффективность использования воды, контролировать сельское хозяйство, усовершенствовать водообеспечение и оптимизировать очистку сточных вод. Например, биосенсоры, работающие на основе ИИ, продемонстрировали способность к более точному выявлению токсичных веществ в питьевой воде по сравнению с традиционными методами мониторинга качества.
Более того, ИИ может трансформировать сельскохозяйственные практики, позволяя разработку умных машин, роботов и датчиков для оптимизации сельскохозяйственных систем. Например, умные системы орошения анализируют данные для автоматизации орошения, экономии воды и обнаружения утечек. Эти преимущества в управлении водными ресурсами на основе ИИ обещают решить критические глобальные проблемы водоснабжения.
Несмотря на потенциальные выгоды, важно учитывать влияние ИИ на использование воды и его косвенные последствия. Предварительные исследования говорят о значительном водном следе ИИ. Для охлаждения серверов, обеспечивающих вычисления ИИ, и для производства энергии требуется вода. С увеличением интеграции ИИ в общество ожидается значительный рост его водного следа.
Например, увеличивающееся внимание к моделям ИИ, таким как ChatGPT, привело к сравнениям с потреблением воды при поиске в Google. В то время как один запрос в Google потребляет полмиллилитра воды на энергию, ChatGPT использует 500 миллилитров воды за каждые пять или 50 запросов. Кроме того, производство аппаратных средств ИИ, требующее ресурсоемкой добычи редких материалов, способствует загрязнению воды и деградации окружающей среды.
Полупроводники, микросхемы и различные компоненты железа, связанные с производством ИИ, потребляют значительные объемы воды на протяжении всего производственного процесса. Центры обработки данных, служащие для обучения и запуска ИИ, существенно потребляют энергию и требуют значительного отбора воды. К 2027 году, технологические компании, управляющие центрами обработки данных, могут потребовать 4,2-6,6 миллиарда кубометров воды.
Эти результаты проливают свет на жесткую реальность использования воды в секторе технологий. Крупные технологические компании часто не осведомлены о своем фактическом потреблении воды, с оценками, которые не соответствуют реальным цифрам. Спрос на воду для охлаждения будет только нарастать при увеличении средних глобальных температур, вызванных изменением климата.
Великодушный спрос на воду технологического сектора привел к протестам со стороны сообществ, страдающих от убывания запасов воды. Центр обработки данных Google в городе Даллес, штат Орегон, вызвал обеспокоенность, так как он потребляет четверть местной воды города, создав давление на жизнь местных сообществ. В Тайване, который производит 90% мировых полупроводниковых чипов, дефицит воды привел к внедрению мер, таких как вызывание дождя, морскую водоподготовку, межбассейновый перенос воды и сокращение сельскохозяйственного орошения.
В свете этих вызовов важно найти баланс между потенциальными преимуществами ИИ в управлении водными ресурсами и его потенциальными негативными последствиями. Необходимо иметь глубокое понимание водного следа ИИ и развивать устойчивые практики, чтобы обеспечить, что решения на основе ИИ не усугубляют существующие проблемы, связанные с водой.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
The source of the article is from the blog lokale-komercyjne.pl