I takt med att artificiell intelligens (AI) tar över fler och fler branscher, växer även dess påverkan på miljön. Trots att AI ofta ses som en lösning för att främja hållbarhet, är verkligheten mer komplex, och det finns en risk att klimatlösningarna i själva verket bidrar till problemen. Storskaliga AI-modeller kräver stora mängder datorkraft och energi, både under utvecklingen och i drift. För Gomero är det dock klart: hållbarhet måste genomsyra hela värdekedjan, från utveckling till implementering.
Digital Innovation med Ansvar
"När vi utvecklar våra AI-lösningar tänker vi hållbarhet i varje steg," säger Lennart Johannesson, senior utvecklare på Gomero. "Det handlar inte bara om att optimera elnätets infrastruktur för våra kunder, utan också om hur vi skapar och underhåller mjukvaran."
Genom SIPP-plattformen visar Gomero hur hållbarhet kan integreras i hela den digitala transformationen. Följande tre aspekter är i fokus:
- Energieffektiv Kodning
Gomeros utvecklingsteam arbetar för att minimera resurskraven i sina algoritmer. Varje rad kod optimeras för att minska energiförbrukningen vid beräkningar och datalagring. - Långsiktig Skalbarhet
"Vi bygger inte bara för dagens behov," säger Gomeros CTO Malin Giselsson. "Vi designar system som kan växa och anpassas utan att kräva total ombyggnad, vilket sparar både resurser och tid." - Prediktivt Underhåll
Genom att förutse underhållsbehov kan både resursanvändning och risken för driftstopp minskas avsevärt. Detta är en central del av Gomeros hållbarhetsstrategi.
Hållbar Utveckling i Praktiken
För utvecklingsteamet på Gomero är hållbar AI mer än bara ett modeord. Lennart Johannesson förklarar de dagliga övervägandena: "Vi balanserar alltid mellan prestanda och resurseffektivitet. Ibland kan en liten prestandaförbättring kräva oproportionerligt mycket beräkningskraft, vilket gör att vi ofta väljer den mer hållbara lösningen."
Teamet använder flera innovativa metoder för att uppnå hållbarhet:
- Automatisk nedskalning av beräkningsresurser under låglastperioder.
- Intelligent cachning för att minska redundanta beräkningar.
- Kontinuerlig övervakning av algoritmers energiförbrukning.
"Lösningen för att göra prediktiva modeller både precisa och energieffektiva är en utmaning," tillägger Lennart Johannesson. "Det handlar om att hitta den optimala balansen i datainsamlingen. Vi ser ofta att färre mätpunkter kan ge samma resultat som fler. Ett exempel är en förfrågan om att samla in tre mätvärden per minut, vilket skulle skapa ett massivt dataöverskott. I själva verket räcker det med tre mätvärden per dag för att uppnå önskad precision. Detta sparar både energi och minskar behovet av beräkningskraft."
AI för Energins Framtid
Energisektorn står inför en spännande framtid, där AI kommer att spela en allt viktigare roll. Trender som kvantdatorer, som inom några år kan revolutionera energioptimering, är på väg. Samtidigt ökar kraven på transparens kring AI-systemens miljöpåverkan, och EU:s kommande AI Act förväntas inkludera krav på hållbarhetsrapportering för AI-system.
När energisektorn fortsätter sin omställning, blir behovet av hållbara digitala lösningar allt större. Gomeros strategi visar att det går att kombinera innovativ teknologi med ett starkt fokus på hållbarhet.
"Vi ser detta som början på en ny era inom energisektorn," avslutar Niklas Wicén, Product Manager på Gomero. "Där digital transformation och hållbarhet inte bara samexisterar, utan faktiskt förstärker varandra."