Kaksi tapaa energiatehokkuuden parantamiseen tekoälyratkaisulla

Tekoäly auttaa optimoimaan energiankulutusta nykyratkaisuissa ja suunnitelmissa.  Tulevaisuudessa tekoälyalgoritmitkin pitää rakentaa mahdollisimman energiapiheiksi.

Tekoäly voi auttaa parantamaan organisaation energiatehokkuutta kahdella tavalla.

Ensimmäinen keino on tietyn määritellyn kokonaisuuden energiatehokkuuden optimointi. Tämän sateenvarjon alle menevät kaikki optimoitavat asiat älykaupungeista energiatehokkaaseen kasvien kasvatukseen tai pakettien kuljetukseen.

Optimoitavana voi olla jo olemassa oleva tai vasta suunnitteilla oleva kohde. Niissä asiantuntijoiden ja suunnittelijoiden haasteena on tavoitteiden ja optimointikeinojen pohtiminen. Kun ne on määritetty, hyvällä aineistolla opetettu tekoäly osaa laskea eri vaihtoehtojen vaikutuksen energian käyttöön.

Toinen tapa on tekoälyratkaisun rakentaminen mahdollisimman vähän energiaa kuluttavaksi. Tekoälyratkaisut vaativat käytön aikana usein suurta laskentakapasiteettia, mutta konesalin laitteet ja niiden jäähdytys vievät valtavat määrät energiaa.

Jokaisen algoritmin kehittäjä ja tekoälyn kouluttaja voi tehdä valintoja, jotka lisäävät laskennan tarvetta. Näin ne toki voivat myös johtaa tarkempaan tulokseen. On kuitenkin mahdollista, että mutkikkaammat algoritmit eivät paranna tuloksia, vaan pelkästään kuormittavat järjestelmää ja kasvattavat näin energiankulutusta. Onko tulosparannus niin olennainen, että se riittää perusteluksi lisäenergian käytölle?

Ensimmäisen keinon osalta tapahtuu koko ajan harppauksia eteenpäin, kun ymmärrys optimoinnin mahdollisuuksista kasvaa.

Toisen tavan merkitystä ei ole vielä juurikaan ymmärretty. Tekoälyn algoritmien kehittäjiä ei yleensä patistella energiansäästötalkoisiin, vaan ensimmäisenä tavoitteena on luoda alan paras tai ensimmäinen uudenlainen algoritmi tiettyyn tarkoitukseen.

Tämä kehitys on muuttumassa. Kun vaatimus energiatehokkuudesta laajenee aivan kaikkeen, myös algoritmit joutuvat suurennuslasin alle.

Tekoälyn energiankulutuksen hallittu minimoiminen eli Green AI -lähestymistapa tarkoittaa vaadittavan laskennan huomioimista kehitystyössä. Käytännössä siis tarvittavaa laskentaa vähennetään eri keinoin, jotta energiankulutus vähenee. Tämä vaatii kuitenkin algoritmiten laatijalta ja tekoälyn kouluttajalta vertailevaa kehitystyötä sen selvittämiseksi, miten tekoäly tuottaa riittävän hyviä tuloksia mahdollisimman vähäisellä energiakulutuksella.

Loihde Advisory etsii ratkaisuja energiankulutuksen vähentämiseen molempien keinojen avulla. Jos energian kallistuminen tai saatavuus aiheuttaa häiriöitä liiketoiminnalle tai etsitte tapaa minimoida tarpeeton energiankulutus, asiantuntijamme kertovat ratkaisuistamme.