Urgensi untuk mengatasi perubahan iklim tidak pernah lebih mendesak dari sekarang ini, dan pemerintah di semua tingkatan menyadari perlunya tindakan berani. Untuk mencegah skenario terburuk, Panel Antarpemerintah untuk Perubahan Iklim (IPCC) telah menetapkan tujuan yang jelas bagi negara-negara anggotanya: mencapai netralitas karbon pada tahun 2050. Target ambisius ini bertujuan untuk membatasi kenaikan suhu global hingga 1,5°C di atas tingkat pra-industri, yang menurut para ilmuwan diperlukan untuk menghindari bencana perubahan iklim.
Sementara tantangannya mungkin tampak menakutkan, kemajuan pesat dalam kecerdasan buatan (AI) dan Internet of Things (IoT) menawarkan peluang bagi lembaga pemerintah yang memimpin upaya terkait perubahan iklim. Konvergensi kedua teknologi ini, yang dikenal sebagai Artificial Intelligence of Things (AIoT), memiliki potensi untuk merevolusi pendekatan kita terhadap keberlanjutan dan upaya pengurangan karbon di sektor publik.
Salah satu manfaat utama AIoT adalah memungkinkan manajemen energi cerdas di gedung dan infrastruktur pemerintah. Dengan mengintegrasikan algoritme AI dengan sensor dan perangkat IoT, sistem AIoT dapat mengoptimalkan konsumsi energi secara real time.
Misalnya, di kantor pemerintah dan fasilitas publik, AIoT dapat secara otomatis menyesuaikan pencahayaan, pemanasan, dan pendinginan berdasarkan hunian dan kondisi cuaca, mengurangi pemborosan energi dan meminimalkan biaya operasional. Dalam skala yang lebih besar, AIoT dapat membantu mengelola inisiatif kota pintar, seperti sistem manajemen lalu lintas cerdas dan jaringan pintar, untuk memastikan distribusi sumber daya yang efisien dan mengurangi ketergantungan pada bahan bakar fosil.
AIoT juga dapat berkontribusi pada upaya keberlanjutan dalam operasi pemerintah dengan mengurangi konsumsi sumber daya dan limbah. Teknik pemeliharaan prediktif yang didukung oleh AI dapat mengantisipasi kegagalan peralatan dan menjadwalkan perbaikan secara proaktif, memperpanjang umur aset publik dan meminimalkan penggantian yang tidak perlu.
Di fasilitas manufaktur milik pemerintah dan departemen pekerjaan umum, AIoT dapat mengoptimalkan proses produksi, mengurangi limbah material dan meningkatkan efisiensi secara keseluruhan. Dengan data dari sensor IoT, algoritma AI dapat mengidentifikasi inefisiensi dan menyarankan perbaikan, yang mengarah ke praktik yang lebih berkelanjutan dalam operasi pemerintah.
Untuk memanfaatkan manfaat keberlanjutan AIoT, lembaga pemerintah harus mengembangkan arsitektur komputasi berkelanjutan, yang melibatkan adopsi paradigma komputasi eko-sentris yang memprioritaskan efisiensi energi dan keberlanjutan lingkungan. Salah satu pendekatan tersebut, pendinginan perendaman cair, dapat membantu mengurangi konsumsi energi di pusat data. Dengan merendam server dalam cairan pendingin dielektrik (nonkonduktif), teknologi ini dapat secara efektif menghilangkan panas dan meminimalkan kebutuhan akan sistem pendingin udara tradisional, berpotensi mengurangi jejak karbon infrastruktur IT.
Untuk lebih mengurangi jejak energi sistem AIoT dalam aplikasi pemerintah, arsitektur hemat daya sedang dieksplorasi. Arsitektur ini menggunakan teknik seperti komputasi-dalam-memori, desain front-end analog, dan komputasi neuromorfik untuk meminimalkan konsumsi energi. Dengan membawa komputasi lebih dekat ke data dan meniru efisiensi energi jaringan saraf biologis, arsitektur ini dapat secara signifikan mengurangi kebutuhan daya perangkat AIoT yang diterapkan dalam proyek pemerintah.
Algoritme AI ringan yang dirancang untuk perangkat edge adalah komponen kunci lain dari AIoT berkelanjutan dalam inisiatif pemerintah. Dengan memproses data secara lokal pada perangkat edge, daripada mengandalkan server pemerintah terpusat, AI ringan dapat mengurangi konsumsi energi yang terkait dengan transmisi dan pemrosesan data. Algoritme ini dioptimalkan untuk berjalan secara efisien pada perangkat yang terbatas sumber daya, memungkinkan sistem AIoT beroperasi dengan konsumsi energi yang lebih rendah dan mengurangi emisi karbon dalam penerapan pemerintah.
Jalan menuju AIoT yang berkelanjutan di pemerintah bukannya tanpa kendala. Salah satu perhatian utama adalah perlunya meningkatkan latensi dan efisiensi energi AI ringan pada perangkat edge di jaringan pemerintah. Peneliti di laboratorium pemerintah dan institusi akademis secara aktif menjelajahi teknik kompresi inovatif dan pendekatan edge-cloud hybrid untuk mencapai keseimbangan antara kinerja dan efisiensi.
Di luar kinerja dan efisiensi, keamanan merupakan tantangan penting lainnya untuk penerapan AIoT pemerintah. Langkah-langkah keamanan yang kuat, seperti enkripsi, autentikasi, dan firewall, sangat penting untuk melindungi sistem AIoT dari ancaman siber. Ketika jaringan AIoT pemerintah meluas dan menjadi lebih saling terhubung, memastikan keamanan dan privasi data publik yang sensitif menjadi sangat penting.
Untuk mempercepat adopsi praktik AIoT berkelanjutan di pemerintah, kolaborasi antara lembaga pemerintah, lembaga penelitian, dan mitra teknologi sangat penting. Pemerintah federal, negara bagian dan lokal dapat menyediakan dana untuk penelitian dan pengembangan, menerapkan kebijakan yang mendorong praktik berkelanjutan dan menetapkan standar untuk efisiensi energi dan pengurangan karbon dalam operasi pemerintah. Para pemimpin pemerintah harus memprioritaskan keberlanjutan dalam inisiatif AIoT mereka dengan berinvestasi dalam teknologi ramah lingkungan dan mempromosikan praktik terbaik dan aman di seluruh lembaga.
Lembaga pendidikan, konsorsium, organisasi nirlaba, dan organisasi penelitian pemerintah dapat berkontribusi dengan memajukan komputasi berkelanjutan, dengan fokus pada keterampilan keamanan siber untuk ekosistem ini. Mereka juga dapat mengembangkan algoritme dan arsitektur baru yang mendorong batas-batas efisiensi dan keselamatan energi dalam aplikasi pemerintah untuk memberikan manfaat pada komunitas.
AIoT memiliki potensi untuk menjadi sekutu yang kuat bagi lembaga pemerintah dan pemerintah daerah dalam memerangi perubahan iklim. Dengan memungkinkan manajemen energi yang cerdas, mengurangi konsumsi sumber daya, dan menggunakan arsitektur komputasi yang berkelanjutan, AIoT dapat secara signifikan berkontribusi pada tujuan mencapai netralitas karbon pada tahun 2050 di sektor publik.
Namun, untuk mewujudkan potensi ini diperlukan upaya bersama dari para pemimpin pemerintah, peneliti, dan mitra teknologi. Sangat penting bagi pemerintah untuk memprioritaskan keberlanjutan dalam pengembangan dan penerapan solusi AIoT, memaksimalkan manfaat sekaligus meminimalkan dampak lingkungan. Dengan tindakan kolaboratif, pemikiran inovatif, dan komitmen terhadap keberlanjutan, pemerintah dapat memanfaatkan kekuatan AIoT untuk membangun masa depan yang lebih berkelanjutan bagi masyarakat yang mereka layani.
Untuk informasi lebih lanjut tentang manfaat keberlanjutan AI atau AIoT dan pengembangan arsitektur komputasi yang aman dan berkelanjutan, lihat materi berikut:
Ubah definisi bagaimana Anda bekerja dengan AI untuk bisnis
Mempersiapkan pemerintah menghadapi guncangan di masa mendatang
Kami menyurvei 2.000 organisasi tentang inisiatif AI mereka untuk mengetahui apa yang berhasil, apa yang tidak, dan cara Anda untuk maju.
IBM Granite adalah rangkaian model AI kami yang terbuka, berkinerja, dan tepercaya, yang dirancang untuk bisnis dan dioptimalkan untuk menskalakan aplikasi AI Anda. Jelajahi opsi bahasa, kode, deret waktu, dan batasan.
Akses katalog lengkap kami yang terdiri dari lebih dari 100 kursus online dengan membeli langganan individu atau multi-pengguna hari ini, memungkinkan Anda untuk memperluas keterampilan Anda di berbagai produk kami dengan satu harga murah.
Dipandu oleh pemimpin terkemuka IBM, kurikulumnya dirancang untuk membantu pemimpin bisnis dalam mendapatkan pengetahuan yang diperlukan untuk memprioritaskan investasi AI yang dapat mendorong pertumbuhan.
Ingin mendapatkan laba yang lebih baik atas investasi AI Anda? Pelajari bagaimana meningkatkan AI gen di berbagai bidang utama mendorong perubahan dengan membantu para pemikir terbaik Anda membangun dan memberikan solusi baru yang inovatif.
Pelajari cara menggabungkan AI generatif dan machine learning dengan percaya diri ke dalam bisnis Anda.
Selami 3 elemen penting dari strategi AI yang kuat: menciptakan keunggulan kompetitif, meningkatkan skala AI di seluruh bisnis, dan memajukan AI yang dapat dipercaya.