هوش مصنوعی و ML چگونه به استراتژی پایداری گوگل کمک می کنند؟

 

گوگل چگونه از هوش مصنوعی و ML استفاده می کند تا پایداری را متحول کند. به عنوان یک نیروگاه فناوری، گوگل در خط مقدم نوآوری می باشد. گوگل دائماً به دنبال راه هایی برای بهبود تأثیرات زیست محیطی خود می باشد. جهان با چالش های مبرم تغییرات اقلیمی و پایداری مواجه است. در این خصوص گوگل مسئولیت خود را برای رسیدگی به آنها تشخیص داده است. گوگل با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) یک استراتژی پایدار و جامع ایجاد کرده است. استراتژی گوگل به کاربران و کسب‌وکارها قدرت می‌دهد تا انتخاب‌هایی آگاهانه از محیط زیست داشته باشند. این مقاله بررسی خواهد کرد که چگونه هوش مصنوعی و ML در استراتژی پایداری گوگل نقش اساسی دارند.

 

1. بهینه سازی کارایی مرکز داده

شبکه گسترده مراکز داده گوگل برای ارائه خدمات آن به میلیاردها کاربر در سراسر جهان ضروری است. با این حال، مراکز داده انرژی قابل توجهی مصرف می کنند و به انتشار گازهای گلخانه ای کمک می کنند. برای مبارزه با این موضوع، گوگل سیستم‌های مدیریت مرکز داده مبتنی بر هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کرده است. این سیستم، مصرف انرژی را نظارت، تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی می‌کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از طریق تجزیه و تحلیل داده‌، فرصت‌هایی را برای کاهش مصرف انرژی و ساده‌سازی فرآیندهای خنک‌کننده شناسایی می‌کنند. این امر منجربه بهبود بهره‌وری انرژی و کاهش انتشار کربن می‌شود.

تجزیه و تحلیل های پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین نقش مهمی در شناسایی خرابی ها یا ناهنجاری های احتمالی تجهیزات ایفا می کند. امکان تعمیر و نگهداری پیشگیرانه را برای جلوگیری از اتلاف انرژی و زمان خرابی فراهم می کند. با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی، گوگل به کاهش قابل توجهی در مصرف انرژی دست یافته است. گوگل در راستای تعهد به انرژی‌های تجدیدپذیر برای عملیات خود، پیشرفت قابل‌توجهی داشته است.

 

2. یکپارچه سازی انرژی های تجدیدپذیر

منابع انرژی تجدیدپذیر مانند خورشید و باد در انتقال به آینده ای با کربن کم حیاتی هستند. برنامه های کاربردی هوش مصنوعی و ML گوگل به ادغام این منابع انرژی متناوب به طور موثرتری در شبکه برق کمک می کنند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی الگوهای آب و هوا، پیش‌بینی تقاضا و داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی دقیق در دسترس بودن انرژی از انرژی‌های تجدید پذیر تجزیه و تحلیل می‌کنند. این رویکرد مبتنی بر داده به Google اجازه می‌دهد تا استفاده از انرژی‌های تجدید پذیر را بهینه کند. انرژی اضافی را در صورت وجود ذخیره کند و در زمان کمبود از منابع جایگزین استفاده کند.

علاوه بر این، سیستم‌های پاسخگویی به تقاضای مبتنی بر ML ، Google را قادر می‌سازد تا مصرف انرژی خود را هوشمندانه مدیریت کند. حجم کاری و عملیات مرکز داده را در زمان اوج تقاضا با نوسانات انرژی تجدید پذیر تنظیم کند. این تلاش ها به یک اکوسیستم انرژی پایدارتر کمک می کند.

 

3. ترویج محصولات و خدمات سازگار با محیط زیست

Google از هوش مصنوعی و ML برای توسعه و بهینه سازی محصولات و خدمات سازگار با محیط زیست استفاده می کند که با اهداف پایدار خود مطابقت دارد. برای مثال، دستگاه‌های خانه‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ترموستات‌های Google Nest با ترجیحات کاربران سازگار می‌شوند و گرمایش یا سرمایش را تنظیم می‌کنند تا در مصرف انرژی صرفه‌جویی کنند. الگوریتم‌های ML به طور مداوم از رفتارهای کاربران یاد می‌گیرند تا استراتژی‌های صرفه‌جویی در مصرف انرژی را تنظیم کنند و آگاهی زیست محیطی را بدون به خطر انداختن آسایش به حداکثر برسانند.

علاوه بر این، برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی. در Google Maps گزینه‌های حمل‌ونقل سازگار با محیط زیست. مانند مسیرهای حمل‌ونقل عمومی یا طرح‌های دوچرخه مشترک را در اختیار کاربران قرار می‌دهند. و انتخاب‌های سبزتر برای رفت‌وآمد را تشویق می‌کنند. این الگوریتم‌های هوشمند همچنین به کاربران کمک می‌کنند. تا مراکز بازیافت یا کسب‌وکارهای مرتبط با محیط‌زیست را شناسایی کنند. و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های مسئولانه محیط‌زیستی بگیرند.

 

4. پیشرفت علوم و تحقیقات آب و هوا

قابلیت‌های هوش مصنوعی و ML گوگل در جهت بهبود عملیات آن. و حمایت از تلاش‌های علمی و تحقیقاتی گسترده‌تر در زمینه آب و هوا است. گوگل از طریق برنامه هوش مصنوعی خود برای زمین. با دانشمندان و محققان و سازمان‌ها همکاری می‌کند. تا از پتانسیل هوش مصنوعی در درک و کاهش اثرات تغییرات آب و هوایی استفاده کند.
گوگل با فراهم کردن دسترسی به ابزارهای هوش مصنوعی و منابع محاسباتی، محققان را قادر می‌سازد تا مجموعه داده‌های وسیعی را تجزیه و تحلیل کنند، سناریوهای آب و هوایی را مدل‌سازی کنند و بینش جدیدی در مورد چالش‌های محیطی به دست آورند. این همکاری سرعت تحقیقات اقلیمی را تسریع می‌کند و به توسعه راه‌حل‌های نوآورانه برای رسیدگی به مسائل پایداری جهانی کمک می‌کند.

 

سخن آخر

تعهد گوگل به پایداری همراه با دستیابی به نوآوری در فناوری است. گوگل با ادغام هوش مصنوعی و ML در استراتژی پایداری خود، نحوه عملکرد خود را متحول کرده. و گام های مهمی در جهت کاهش اثرات زیست محیطی خود برداشته است. تلاش‌های Google پتانسیل هوش مصنوعی و ML را در ایجاد تغییرات مثبت محیطی نشان می‌دهد. این شرکت همچنان به پیشروی در پیشرفت های فناوری و پایداری ادامه می دهد.

 

اطلاعات تکمیلی

 

هوش مصنوعی چیست؟

از هوش مصنوعی به عنوان هوش ماشینی یاد می شود. اساساً به توانایی ماشین‌ها برای تقلید از هوش انسانی اشاره دارد. ماشین‌ها اکنون به لطف هوش مصنوعی قادر به یادگیری، برنامه‌ریزی، تفکر و حل مسئله هستند. قابل توجه ترین جنبه هوش مصنوعی این است که ربات ها چگونه عقل انسان را شبیه سازی می کنند. این احتمالاً سریعترین پیشرفت در دنیای فناوری و نوآوری است. هوش مصنوعی فناوری است که در حال دگرگونی در هر بخش از زندگی است. امروزه هوش مصنوعی تقریباً در هر صنعتی بیشتر و بیشتر مورد استفاده قرار می گیرد. در حالی که فناوری بهبود یافته و زندگی ما را آسان کرده است، شغل بسیاری از افراد را نیز در معرض خطر قرار داده است.

 

هوش مصنوعی به زبان ساده؟

تعجب آور نیست وقتی با کسی صحبت می کنید که قبلاً هیچ مطلبی در مورد هوش مصنوعی (AI) نشنیده و ندیده است، اغلب تصاویری شبیه به آنچه در فیلم هایی مانند The Terminator یافت می شود را در ذهن خود تصور می کند – هوش مصنوعی (AI) شامل استفاده از رایانه برای انجام کارهایی است که به طور سنتی به هوش انسانی نیاز دارد. هوش مصنوعی می تواند حجم زیادی از داده ها را به روشی پردازش کند که انسان نمی تواند.

هدف هوش مصنوعی این است که بتواند کارهایی مانند تشخیص الگوها، تصمیم گیری و قضاوت مانند انسان ها را انجام دهد. برای انجام این کار، ما به داده های زیادی نیاز داریم که به آنها وارد شود. هوش مصنوعی در پایه برخی چیزها مانند تشخیص و طبقه بندی تصویر قرار دارد. همچنین نحوه تصمیم گیری ما را تغییر می دهد – به عنوان مثال، می توان به پیش بینی سیستم های چراغ راهنمایی یا پیشنهادهایی که اینستاگرام در راستای علاقمندی های شما، به شما ارائه میدهد، یا به تشخیص چهره گوشی های هوشمند اشاره کرد.

 

هوش مصنوعی به زبان ساده برای کودکان چیست؟

هوش مصنوعی یا (AI) توانایی کامپیوتر برای تفکر و یادگیری است. با هوش مصنوعی، رایانه‌ها می‌توانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً توسط افراد انجام می‌شود، از جمله زبان پردازش، حل مسئله و یادگیری. آیا تا به حال ماشین خودران دیده اید؟ آیا تا به حال فکر کرده اید که تشخیص چهره آیفون چگونه کار می کند؟ همه این فناوری‌ها یک چیز مشترک دارند: آنها از هوش مصنوعی یا (AI) استفاده می‌کنند.

 

چند نمونه از هوش مصنوعی برای کودکان چیست؟

پیشنهادات فیلم: برای مثال، اگر تا به حال فیلمی را در نتفلیکس دنبال کرده باشید، ممکن است متوجه شده باشید که بر اساس آنچه قبلاً تماشا کرده اید، توصیه هایی برای فیلم های دیگر دریافت خواهید کرد. این به خاطر هوش مصنوعی است! چت بات ها: بسیاری از وب سایت ها دارای ربات های چت هستند که به پاسخگویی به سوالات شما کمک می کنند. این چت بات ها معمولاً توسط افراد اداره نمی شوند – آنها هوش مصنوعی هستند! موتورهای جستجو: اکثر مردم هر روز از موتورهای جستجو مانند گوگل استفاده می کنند. موتورهای جستجو از هوش مصنوعی برای رتبه بندی وب سایت ها در نتایج جستجوی شما استفاده می کنند.

 

انواع هوش مصنوعی چیست؟

چهار نوع اصلی هوش مصنوعی وجود دارد که توسط آرند هینتز، محقق و استاد زیست‌شناسی یکپارچه در دانشگاه ایالتی میشیگان تعریف شده است.

 

1. Reactive machines

ماشین‌های واکنش‌گرا سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که حافظه ندارند و مختص وظایف هستند، به این معنی که یک ورودی همیشه خروجی یکسانی را ارائه می‌دهد.

2. Limited memory

نوع بعدی هوش مصنوعی در تکامل خود حافظه محدود دارد. این الگوریتم نحوه کار نورون‌های مغز ما با هم را تقلید می‌کند، به این معنی که با دریافت داده‌های بیشتر برای آموزش، هوشمندتر می‌شود. یادگیری عمیق، تشخیص تصویر و انواع دیگر یادگیری تقویتی را بهبود می بخشد. هوش مصنوعی حافظه محدود، برخلاف ماشین‌های واکنش‌گرا، می‌تواند به گذشته نگاه کند و اشیاء یا موقعیت‌های خاص را در طول زمان نظارت کند. سپس، این مشاهدات در هوش مصنوعی برنامه ریزی می شوند تا اقدامات آن بر اساس داده های لحظه گذشته و حال انجام شود.

3. Theory of mind

دو نوع اول هوش مصنوعی، ماشین های واکنشی و حافظه محدود، انواعی هستند که در حال حاضر وجود دارند. هوش مصنوعی تئوری ذهن می تواند پتانسیل درک جهان و چگونگی افکار و احساسات موجودات دیگر را داشته باشد. این به نوبه خود بر نحوه رفتار آنها در رابطه با اطرافیان تأثیر می گذارد ماشین‌های هوش مصنوعی تئوری ذهن می‌توانند اهداف را درک کرده و رفتار را پیش‌بینی کنند، گویی روابط انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند.

4. Self-awareness

پایان بزرگ تکامل هوش مصنوعی طراحی سیستم هایی خواهد بود که دارای حس خود و درک آگاهانه از وجود خود باشند. این نوع هوش مصنوعی هنوز وجود ندارد. این یک گام فراتر از تئوری هوش مصنوعی ذهن و درک احساسات، آگاهی از خود، وضعیت وجودی خود و توانایی درک یا پیش بینی احساسات دیگران است. برای مثال، «من گرسنه هستم» به «می‌دانم گرسنه هستم» یا «می‌خواهم لازانیا بخورم چون غذای مورد علاقه‌ام است» تبدیل می‌شود. ما با هوش مصنوعی خودآگاه فاصله داریم زیرا هنوز چیزهای زیادی در مورد هوش مغز انسان و نحوه عملکرد حافظه، یادگیری و تصمیم گیری وجود دارد.

 

ML یا یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشینی (ML) Machine Learning زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و علمی است که رایانه‌ها را به یادگیری و عمل کردن مانند انسان‌ها وادار می کند.

 

DL یا یادگیری عمیق چیست؟

Deep Learning (DL) یا یادگیری عمیق قادر به پردازش، تفسیر و استفاده از مجموعه داده های بسیار بزرگتر و پیچیده تر است. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از یادگیری ماشینی است. در نتیجه، یادگیری عمیق به نوبه خود قادر به انجام وظایف بسیار پیچیده تر است.

 

NLP یا پردازش زبان طبیعی چیست؟

Natural Language Processing یا پردازش زبان طبیعی: یک ابزار زبانی در علوم کامپیوتر است. زبان طبیعی دستگاه ها را قادر می سازد تا زبان انسان را بخوانند و تفسیر کنند. NLP به رایانه ها اجازه می دهد تا زبان انسان را به ورودی های رایانه ترجمه کنند.