Le intersezioni tra IA e sostenibilità

- L'intelligenza artificiale potrebbe sembrare magica a prima vista, ma in realtà è solo una raccolta di potenti strumenti, costruiti da esseri umani. Questi strumenti sono in grado di svolgere compiti complessi che in precedenza solo gli esseri umani potevano svolgere. Come imparerai in questo corso, gli strumenti di intelligenza artificiale, se usati in modo responsabile, possono essere enormi acceleratori per il progresso della sostenibilità. Lasciate che vi faccia un esempio. L'intelligenza artificiale può aiutare a ottimizzare le catene di approvvigionamento per la sostenibilità. Analizzando grandi quantità di dati, come i dati sulle fonti dei materiali, i processi di produzione e la logistica, è in grado di identificare i percorsi e i metodi più rispettosi dell'ambiente e socialmente responsabili. Ciò consente alle aziende di ridurre la propria impronta di carbonio e ridurre al minimo gli sprechi. Ma come funziona il tutto? Ebbene, gli strumenti di intelligenza artificiale svolgono compiti complessi imparando dai dati, spesso enormi quantità di dati. Ecco tre modi principali in cui le macchine possono imparare. In primo luogo, c'è quello che è noto come apprendimento supervisionato. Ciò comporta l'addestramento di uno strumento di intelligenza artificiale, utilizzando dati che sono stati etichettati. Prendiamo l'esempio di insegnare a una macchina a classificare le immagini delle foreste. Lo faresti fornendo migliaia di immagini etichettate, alcune etichettate come foreste sane, altre etichettate come foreste degradate e altre forse come foreste bruciate. La macchina utilizza questi esempi etichettati per apprendere le caratteristiche che distinguono una foresta bruciata da una degradata o sana. Una volta addestrato, questo strumento di intelligenza artificiale può quindi classificare le foreste in immagini che non ha mai visto prima. In secondo luogo, c'è l'apprendimento non supervisionato. Questo è il processo in cui gli strumenti di intelligenza artificiale imparano a identificare modelli e relazioni nei set di dati senza etichette o altre istruzioni esplicite. Ad esempio, prendi in considerazione la creazione di uno strumento di intelligenza artificiale per migliorare le previsioni meteorologiche. A tale scopo, è possibile fornire una grande quantità di dati meteorologici, come temperatura, umidità, precipitazioni e vento. Il modello di intelligenza artificiale può analizzare tutti i diversi dati e impara a identificare modelli e tendenze. Questa capacità di apprendere dai dati senza etichette specifiche o altre indicazioni rende l'apprendimento non supervisionato particolarmente potente per la comprensione e la previsione di sistemi complessi e per le applicazioni in cui l'etichettatura dei dati è semplicemente impraticabile. Infine, c'è l'apprendimento per rinforzo, che è un metodo in cui gli strumenti di intelligenza artificiale imparano attraverso tentativi ed errori, ricevendo feedback sotto forma di premi o penalità. Ad esempio, potresti voler insegnare a una macchina a gestire il sistema energetico di un edificio, riducendo il consumo di energia e garantendo il comfort degli occupanti dell'edificio. Il sistema di intelligenza artificiale inizierà sperimentando varie impostazioni di riscaldamento, raffreddamento e illuminazione. Quindi, può imparare a regolarsi in base al feedback dei dati sul consumo di energia e sul comfort degli occupanti. Questi tre metodi di apprendimento possono essere utilizzati per sviluppare strumenti di intelligenza artificiale in grado di interpretare i dati, fare previsioni e prendere decisioni informate, generare testo e immagini e apprendere e migliorare continuamente nel tempo. Nel prossimo video, diamo un'occhiata a come gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare le persone e le organizzazioni a sviluppare e implementare soluzioni di sostenibilità in modo più rapido, migliore ed economico.