जेनरेटिव एआई कार्बन फुटप्रिंट को कम करने के लिए एक रोडमैप बनाता है

यह लेख 3एससी अरेंजमेंट्स के अग्रणी और प्रमुख ललित दास द्वारा लिखा गया है।

हर नई और महान चीज़ के ध्वजवाहक के रूप में, उत्पादक मानव-निर्मित मस्तिष्क शक्ति (जेन सिम्युलेटेड इंटेलिजेंस) को उस आधार के रूप में चर्चा की गई है जो सहायक उपायों के साथ किसी संगठन के लक्ष्य को शीघ्रता से निर्धारित करता है। एक स्थापना मॉडल के रूप में जो जानकारी से संबंधित है, सामान्य मानव निर्मित बुद्धिमत्ता को अक्सर सभी मामलों में व्यवसायों को परेशान करने वाले सभी जटिल मुद्दों के लिए रामबाण माना जाता है। इस तरह, यह दुनिया भर में तापमान वृद्धि, जल स्तर में वृद्धि और कार्बन उत्सर्जन के विशिष्ट मुद्दों की घोषणाओं को अमान्य करने में तकनीक के लिए सकारात्मक समर्थन का एक प्रमुख प्रदर्शन है। यह देखने के लिए बाकी सभी हिस्से हैं कि तकनीकी शुल्क कितना अच्छा है।

हाल ही में बंद किए गए COP28 में, देशों ने घटते उत्सर्जन को शून्य करने के लिए बस्तियाँ बसाईं, तदनुसार पेरिस व्यवस्था के उद्देश्य के साथ अप्राकृतिक मौसम परिवर्तन को पूर्व-आधुनिक स्तरों से 1.5 डिग्री सेल्सियस तक सीमित करने के लिए। हालांकि इस परियोजना को समस्या से जुड़े तत्वों की गहन समझ की आवश्यकता है, हम इसकी शुरुआत के बाद से थोड़ी सी समय सारिणी में नाममात्र तकनीक (स्थापना मॉडल और एआई) की उपलब्धियों पर भरोसा करते हैं कि हम प्रभावशाली तेज गति से समाधान के लिए कुछ समानता प्राप्त कर सकते हैं।

उम्मीदों और तकनीकी समायोजन के साथ, निम्नलिखित कुछ संकेत हैं कि कैसे जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जीवाश्म ईंधन उपोत्पादों को कम करने में उपयोगी भूमिका निभा सकता है।

GenAI, AI गणनाओं द्वारा संचालित प्रबंधनीय संयोजन प्रक्रियाओं के माध्यम से प्रभावशाली CO2 बहिर्वाह को सीमित कर सकता है। चरण नियमित संपत्तियों के उत्पादक उपयोग पर ध्यान केंद्रित कर सकता है और निर्माण प्रक्रिया में प्रगति को बेहतर ढंग से शुरू करने के लिए अधिकारियों को बर्बाद करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है।

हम देखते हैं कि हरित संरचना के विचार को कई संघों द्वारा अपनाया जा रहा है। उनमें से बड़ी संख्या में अधिक पर्यावरण-अनुकूल मानकों पर चलने के लिए अपनी केंद्रीय कमान बदल रहे हैं। जनरल सिम्युलेटेड इंटेलिजेंस, अपने शिक्षण उपकरण के साथ, अनुमान लगा सकता है कि कितनी ऊर्जा की आवश्यकता है। नेटवर्क में इस तरह की वृद्धि से बोर्ड परिसंपत्ति उपयोग की अधिक जिम्मेदारी लाता है।

किसी भी बातचीत को खुद को बेहतर बनाने के लिए निरंतर परीक्षण की आवश्यकता होती है। जनरल कंप्यूटर आधारित इंटेलिजेंस, IoT नवाचार संचालित गैजेट्स के साथ एक टीम के रूप में काम करते हुए, कार्बन-निष्पक्ष इंटरैक्शन को और अधिक प्रभावी बनाने में सटीक कार्बन विवरण मूल्य और ज्ञान के टुकड़े दे सकता है।

मानव निर्मित बुद्धि की महत्वपूर्ण विशेषताओं में से एक विषय डिजाइन पर ध्यान केंद्रित करने की क्षमता है। जब भी अनुमति दी जाती है, जनरल मानव निर्मित बुद्धिमत्ता, अपने शुद्ध रक्त दृष्टिकोण के साथ, कार्बन प्रभाव को कम करने के लिए अनुकूलित गतिविधियों का प्रस्ताव करने के लिए व्यक्तिगत या समग्र जानकारी का विश्लेषण कर सकती है, जैसे कि ऊर्जा उपयोग या यात्रा की प्रवृत्ति को बदलना। उद्योग के पैमाने पर, हम इसे विस्तार निर्वहन स्तरों के बुनियादी मुख्य आधारों को समझने के रूप में भी संदर्भित कर सकते हैं।

प्रत्येक उद्योग ने रखरखाव उद्देश्यों के लिए खाली समय की व्यवस्था की है, हालांकि इसके अलावा गियर निराशा की तरह दिखने वाले वक्र भी हैं। सामान्य मानव निर्मित बुद्धिमत्ता, मशीन के कार्यात्मक इतिहास के माध्यम से जाकर, भागीदारों को एक उपयुक्त सहायता मार्गदर्शिका प्राप्त करने में सहायता कर सकती है जो न केवल उक्त हार्डवेयर की जीवन प्रत्याशा का विस्तार करती है बल्कि उनकी दक्षता को भी मजबूत करती है।

बोर्ड जबरदस्त डेटासेट की जांच और स्थितियों को पुन: प्रस्तुत करके पर्यावरण के प्रदर्शन और अनुसंधान के लिए जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की राक्षसी क्षमता को प्रसारित कर सकता है। इससे प्रमुख साझेदारों को पर्यावरणीय आपातकाल की बेहतर समझ रखने और ऐसी पद्धतियाँ अपनाने में मदद मिल सकती है जो सीधे तौर पर जीवाश्म ईंधन उपोत्पादों को नियंत्रित करती हैं।

प्रत्येक इंटरैक्शन जानकारी से संबंधित है। वह जानकारी जो किसी विशेष लक्ष्य के लिए विश्वव्यापी खिलाड़ियों को प्रदान किए जाने पर सूचना में परिवर्तित हो जाती है। सामान्य मानव-निर्मित खुफिया चरण संयुक्त परीक्षा अभियान और नवप्रवर्तन चर्चाओं के रूप में संभावित संगठनों के माध्यम से जीएचजी उत्सर्जन के प्रति अपनी कार्यप्रणाली को बेहतर बनाने के लिए उद्यमों के बीच सूचना साझा करने में संलग्न हो सकते हैं।

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Sagar Surse

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