AI がグローバルな課題を克服する方法

公開: 2022-11-27

COP27 がさまざまな結果で締めくくられる中、化石燃料の段階的廃止から「損失と損害」の管理、1.5°C 目標の実行可能性に至るまで、予見可能な将来に向けて多くの問題が解決されなければなりません。

これらの行き詰まりは、グローバルな課題に対する解決策を、新しい角度からアプローチし、政治によってしばしば繰り返される多くの困難な道を回避することによって作成する必要があることを示しています。

COP27 が気候変動の影響に重点を置いていることを考えると、専門家はデータの重要性の高まりを、気候変動による影響を管理し、おそらく緩和するための鍵と見なしています。

専門家は、そのようなとらえどころのない解決策を見つけるために、AI を本格的に適用することを提唱しています。

そもそも気候変動は明らかな問題ですが、AI の用途は、ますます人口が密集し都市化が進む世界で、公衆衛生や輸送を管理するだけにとどまりません。

気候危機との闘い

COP27 の結果がどうであれ、気候危機は深まり続けるでしょう。

現在、世界の国々が行っている公約と行動は、地球温暖化を 2°C に抑えるのに十分ではなく、1.5°C の上限を目標とすることは言うまでもなく、無数の脆弱なコミュニティに壊滅的な結果をもたらします。

実際、国連は、今後 30 年以内に最大 10 億人の気候変動移民が存在すると予測しています。

そのシナリオの展開を防ぐには AI よりもはるかに多くの時間が必要ですが、AI は政府や支援組織が自然災害の発生を予測するのに役立ちます。

したがって、リソースを先制的に転用し、それらを最も必要としている人がアクセスしやすくします。

山火事や洪水の広がりを予測するための AI 主導のデータモデリングを通じて、すべての利害関係者が気候に関する洞察にアクセスしやすくなります。

したがって、これは、情報に基づいた実用的な意思決定を行う上で重要な要素です。

AI のその他の環境に優しいアプリケーションには、企業の温室効果ガス排出量を 5% から 10% 削減する機能や、個々の製品やサービスの環境フットプリントを計算する機能が含まれます。

一方、UNEP、マイクロソフト、NASA などのグローバル組織は、世界中の気候データを同化して、最も詳細で最新の洞察を明らかにできるプラットフォーム、アプリ、およびコンピューターを開発しています。

テクノロジーは、企業がパンデミック後の世界に適応できるようにする役割からも明らかなように、人間の努力に実質的に無限の範囲のプラスの影響を与えます。

Remark Holdings が開発したサーマルキット、パッド、およびヘルメットは、その顕著な例です。

この技術は、2 ～ 5 メートルの距離で毎分最大 120 人の体温をスキャンでき、公共環境の安全性を高めます。

たとえば、ショップ、レストラン、病院、娯楽施設などです。手動チェックよりも 10 倍高速であるだけでなく、侵襲性がはるかに低く、同時にセキュリティを強化できます。

これらの熱ソリューションは、米国と日本ですでに人気があることが証明されています。それらは 2020 年 4 月に配備され、厳格なロックダウン制限の後に企業がドアを再開するのに役立ちました。

その年の後半には、オクラホマ州の 7 つの医療施設にも設置され、顧客体験に影響を与えることなく安全性と衛生を改善しました。

世界の人口が 80 億人に達するにつれて、公衆衛生管理の重要性がますます高まる一方で、都市化が加速し続けるにつれて、ますます混雑する都市で人間の移動を管理する一般的な必要性が不可欠になってきています。

2030 年までに、世界人口の 60% が都市部に住むようになり、インフラストラクチャに大きな圧力がかかります。このように、AI は運輸業界で豊富なアプリケーションの可能性を秘めています。

自動運転車やその他の自動運転車 (Avs) はおそらく主要な開発であり、世界中の試験的な都市で既に実装されています。

たとえば、マサチューセッツ州ボストンでは、Motional によって 100,000 回を超える移動が事故なく完了しました。

実際、ヒューマンエラーをなくすことで、車両自体と車両を取り巻くインフラストラクチャの両方の観点から、将来的に運転がより安全で快適なものになることが期待されます。

交通管理システムは、車両の流れを最適化することで渋滞を緩和することができます。アリゾナ州フェニックスでは、AI を利用した信号機の導入によって移動時間が 40% 短縮されました。

メルボルンのある通りは、カメラ、センサー、LiDAR を組み合わせて中央制御システムに供給し、効率を向上させ、安全性を一気に高めることで、一歩先を行くことを目指しています。

この技術は、交通量の多いスポットを予測し、ルートを変更し、数時間前に駐車スペースを推奨することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

また、ヘルメットをかぶっていないモーターサイクリスト、人が多すぎる自転車、スピード違反を認識できる洗練されたハードウェアと組み合わせることで、ソフトウェアは自動的に違反者に挑戦し、煩雑な手続きを減らすことができます。

フェニックスに AI を実装してこれほどの効果を上げた運輸局長が指摘したように、同市は「5 年前や 10 年前には利用できなかった技術を使用しています」。

実際、AI がまだ初期段階にあることを忘れがちです。AI は短期間で進歩し、私たちの日常生活のいたるところに存在するようになりました。

もちろん、克服すべき障害はあります。データのプライバシー、ビッグブラザーによる監視状態の可能性、さらには機械に多くの責任を委ねることの慎重ささえも、懸念が残っています。

ビジネス用語では、AI ソリューションへのアクセスと、それらを最大限に活用するための専門知識は、意思決定者が取り組まなければならない課題です。

とはいえ、上記のすべては、技術の最終的な欠陥というよりも初期段階の問題であり、単に「いつ」の問題であり、それらが克服されるかどうかの問題ではありません。

人類に提供する非常に多くの恩恵と利点により、AI はここに定着します。

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