I slutet av 2025 lanserade en koalition ledd av USA:s före detta vicepresident Al Gore ett kraftfullt nytt AI-drivet globalt system för spårning av föroreningar.
🏭 Climate TRACE sammanför data från 300 satelliter och 30 000 markgivare för att lokalisera över 137 000 föroreningskällor i tusentals städer världen över. Det uppdateras dagligen och identifierar utsläppskällorna i nära realtid.
För luftkvalitetsanalytiker och miljöövervakningsteam var detta ett genombrott. Det som tidigare tog månader av provtagning, granskningar och manuell avstämning sker nu kontinuerligt. AI visar inte bara att luftkvaliteten har försämrats – den avslöjar var, när och troligen varför, medan förhållandena fortfarande utvecklas.
Detta är det verkliga löftet med AI för miljöövervakning. Inte abstrakta klimatmodeller eller engångsdashboards, utan system som omvandlar fragmenterade miljödata till aktuell, beslutsmässig information.
I det här blogginlägget utforskar vi detta löfte och hur du också kan dra nytta av det.
Vad är AI för miljöövervakning?
AI för miljöövervakning använder maskininlärning för att omvandla kontinuerliga strömmar av miljödata till användbara insikter. Inte rapporter flera veckor senare. Inte statiska instrumentpaneler. Insikter som uppdateras när förhållandena förändras.
Dessa system samlar in data från miljösensorer, satelliter, drönare och IoT-enheter. De spårar luftkvalitet, vattenkemi, markanvändning, biologisk mångfald och klimatsignaler i en skala som inget mänskligt team skulle kunna hantera på egen hand. Maskininlärningsmodeller analyserar sedan dessa data för att upptäcka mönster, flagga avvikelser och upptäcka risker som annars skulle förbli dolda.
Varför använda AI för miljöövervakning?
Miljödata är röriga och fragmenterade. Väderstationer, satellitdata, fältundersökningar, industriella sensorer och laboratorieresultat finns i olika system, kommer in med olika hastighet och följer olika format. Utan AI lägger teamen mer tid på att bekämpa arbetsöverskott och sammanställa data än på att reagera på vad den avslöjar.
Resultatet? Viktig kontext går förlorad. Beslut försenas.
Vad är skillnaden mellan traditionell miljöövervakning och AI-driven miljöövervakning?
| Aspekt | Traditionell övervakning | AI-övervakning |
|---|---|---|
| Datainsamling | Periodisk provtagning | Kontinuerliga strömmar |
| Analyshastighet | Dagar till veckor | Realtid |
| Svarstyp | Reaktiv | Prediktiv |
| Skalbarhet | Begränsad av personal | Skalbar med data |
⚠️ Manuell övervakning skapar farliga blinda fläckar. Det går inte att bearbeta satellitbilder tillräckligt snabbt för att upptäcka olaglig avskogning. Dina sensornätverk genererar mer data än dina analytiker hinner granska. När ett mönster väl framträder har miljöskadan redan skett.
✅ AI samlar kontinuerligt in tidsserier och geospatial data. Den korrelerar signaler från olika källor och lär sig vad som är ”normalt” för en specifik miljö. När förhållandena förändras – föroreningarna ökar, ekosystemen försämras eller tröskelvärden överskrids – varnas teamen tidigt, medan det fortfarande finns tid att agera.
📮 ClickUp Insight: Medan 35 % av våra undersökningsdeltagare använder AI för grundläggande uppgifter, känns avancerade funktioner som automatisering (12 %) och optimering (10 %) fortfarande utom räckhåll för många. De flesta team känner sig fast i ”AI-nybörjarnivån” eftersom deras appar bara hanterar ytliga uppgifter. Ett verktyg genererar kopior, ett annat föreslår uppgiftsfördelningar, ett tredje sammanfattar anteckningar – men inget av dem delar kontext eller samarbetar. När AI fungerar i isolerade fickor som dessa producerar det resultat, men inte utfall. Det är därför enhetliga arbetsflöden är viktiga. ClickUp Brain förändrar detta genom att utnyttja dina uppgifter, ditt innehåll och ditt processkontext – och hjälper dig att utföra avancerad automatisering och agentiska arbetsflöden utan ansträngning, via smart, inbyggd intelligens. Det är AI som förstår ditt arbete, inte bara dina uppmaningar.
Viktiga fördelar med AI inom miljöövervakning
Att ha data betyder ingenting om du inte kan agera tillräckligt snabbt eller se vad som kommer att hända. Fördröjningen mellan datainsamling och insikt gör att övervakningen känns som om du alltid ligger ett steg efter. Du fastnar i en cykel av dyra saneringar, böter för bristande efterlevnad och skadebegränsning. AI påskyndar dina befintliga processer genom att flytta ditt team från reaktiv sanering till proaktiv förebyggande. ✨
Här är de största fördelarna med att använda AI för miljöövervakning:
Datainsamling och analys i realtid
Miljöförhållandena kan förändras på en timme. En föroreningsspik inträffar över natten, men traditionell veckovis provtagning missar den helt. Ditt team upptäcker det först flera dagar senare. Denna fördröjning innebär att du alltid reagerar på en kris som redan har inträffat, vilket gör det omöjligt att ligga steget före.
AI-drivna system bearbetar kontinuerligt data från IoT-sensorer och satellitdata. När luftkvaliteten försämras eller vattenföroreningar uppstår får du omedelbart information om detta.
Så här ser det ut:
- Sensordetektering: En IoT-enhet identifierar en PM2,5-spik eller kemisk avvikelse
- AI-bearbetning: Algoritmer korrelerar data med vädermönster och identifierar den troliga källan
- Varningsleverans: Ditt insatsteam får en avisering inom några minuter
- Åtgärdsinitiering: Incidenthanteringen inleds medan förhållandena fortfarande är hanterbara
Denna omedelbara upptäckt möjliggör en omedelbar respons, vilket minskar miljöskadorna och hjälper dig att undvika kostsamma överträdelser av regler och föreskrifter.
📌 Exempel från verkligheten: Tidig upptäckt av skogsbränder 🔥
Breeze Technologies har utvecklat luftkvalitetssensorer för skogar som kan upptäcka skogsbränder på upp till 60 kilometers avstånd. Avancerade algoritmer och AI-analyser hjälper till att skilja utsläpp från skogsbränder från andra källor, såsom industri och trafik.
Det mest överraskande? Den genomsnittliga tiden för upptäckt är så kort som fem minuter, särskilt för bränder i närheten. Det innebär att sensorerna kan varna insatsstyrkor och myndigheter inom några minuter, långt innan traditionell visuell eller manuell övervakning skulle registrera en händelse.
Prediktiv analys för riskförebyggande
Att reagera på miljöproblem efter att de har inträffat är dyrt och ofta för sent. Tänk efter. Vad gör du när förorenat vatten redan har spridit sig nedströms? När en skogsbrand redan har börjat brinna okontrollerat? Och en utrotningshotad art redan har migrerat från en förstörd livsmiljö?
AI-modeller kan analysera historiska data tillsammans med realtidsdata för att förutsäga framtida förhållanden. Med AI kan du förbereda dig för översvämningar, förutsäga erosionsmönster och identifiera områden med hög risk för skogsbränder innan de ens bryter ut.
Varför är detta viktigt? Det är uppenbart: förebyggande åtgärder kostar en bråkdel av vad sanering kostar. Prediktiva AI-modeller förvandlar ditt miljöteam från reaktiva insatsstyrkor till proaktiva planerare.
📌 Exempel från verkligheten: Förutsäga extrema väderhändelser ⛈️
DeepMinds GenCast-modell förutsäger väder och risker för extrema förhållanden upp till 15 dagar i förväg. Dess prognoser överträffar traditionella modeller och ger myndigheter mer exakta och tidiga varningar. Dessa AI-drivna förutsägelser integreras nu i nationella prognossystem, inklusive UK Flood Forecasting Centre, för att stärka beredskapen för översvämningar och nödplanering.
Ökad effektivitet och noggrannhet
Manuell dataanalys är inte bara långsam utan också utsatt för mänskliga fel. När man granskar tusentals satellitbilder är det lätt att missa subtila förändringar i markanvändningen. Problem med sensorkalibrering kan förbli oupptäckta och i det tysta försämra datakvaliteten. Och även erfarna analytiker är utsatta för trötthet, vilket ökar risken för att tidiga varningssignaler passerar obemärkt.
AI bearbetar data i stor skala med oöverträffad noggrannhet. Datorseende kan upptäcka förändringar i avskogningen som en mänsklig granskare kanske missar. Algoritmer kan automatiskt flagga sensorfel, så att de kan åtgärdas omedelbart. Detta frigör tid för ditt team att fokusera på beslut och åtgärder med stor påverkan istället för tråkig databehandling.
📌 Exempel från verkligheten: Övervakning av marina djur för snabbare beslut om bevarande 🐳
Övervakning av marina djur i stor skala har alltid varit en långsam och arbetsintensiv process.
För att ändra på detta använder NOAA:s initiativ Geospatial Artificial Intelligence for Animals (GAIA) maskininlärning för att analysera satellitbilder med mycket hög upplösning. Modellerna markerar automatiskt platser för valar och andra marina arter över stora havsområden. Det som tidigare tog månader av manuell granskning sker nu genom automatiserade detekteringsprocesser, vilket möjliggör mer tidsenliga beslut om bevarande.
Skalbara lösningar för komplexa utmaningar
Traditionella övervakningsmetoder kan helt enkelt inte skalas upp utan proportionell ökning av personalstyrkan.
AI-system kan dock skalas horisontellt. Du kan lägga till nya sensornätverk eller utöka din geografiska täckning utan att anställa fler analytiker.
📌 Till exempel kräver det inte att man anställer hundratals ytterligare analytiker för att lägga till hundratals extra flodsensorer eller utvidga satellituppdrag till nya regioner. Modeller och pipelines hanterar den extra belastningen.
🌍 Över 2,5 kvintillioner byte data skapas varje dag, men de flesta IoT- och sensordataströmmar förblir i stort sett obearbetade tills AI-system automatiserar dem.
Tekniken bakom AI-miljöövervakning
AI-miljöövervakning är inte en enskild teknik. Det är en samling sammankopplade system som arbetar tillsammans. 🛠️
Maskininlärning och prediktiv modellering
Maskininlärningsalgoritmer gör det möjligt för AI att identifiera mönster i miljödata som skulle ta en mänsklig analytiker månader att upptäcka. Dessa modeller kan bearbeta ostrukturerade data som bilder och ljud för att förutsäga framtida förhållanden baserat på historiska mönster.
📌 Exempel: En modell som tränats på flera års vattenkvalitetsdata kan lära sig vilka kombinationer av temperatur, pH och kemiska nivåer som föregår algblomning. Den kan sedan flagga riskutsatta vattendrag innan en blomning inträffar, och blir mer exakt för varje ny datapunkt den bearbetar.
Här är några viktiga tekniker:
- Övervakad inlärning: Används för klassificeringsuppgifter, till exempel för att träna en modell att skilja mellan bilder av förorenade och rena vattenprover.
- Oövervakad inlärning: Används för att upptäcka avvikelser, till exempel genom att flagga ovanliga sensoravläsningar som avviker från normen.
- Tidsserieprognoser: Används för trendprognoser, till exempel för att prognostisera luftkvalitet eller modellera långsiktiga klimatförändringar.
📚 Läs också: Övervakad vs. icke-övervakad maskininlärning
IoT-sensorer och spårning i realtid
Du kan tänka dig sensorerna i Internet of Things (IoT) som ögon och öron på marken. De samlar kontinuerligt in data från omgivningen. Det kan vara luftkvalitet, vattenkemi, markfuktighet, ljudnivåer, temperatur och andra parametrar. Sedan överför de data till centrala system för AI-bearbetning.
Sensornätverk kan skapa ett täckande nätverk över stora områden. Det finns även enheter med låg strömförbrukning som kan placeras på avlägset belägna platser utan tillgång till elnät.
Utan dessa kontinuerliga dataströmmar av hög kvalitet kan inte ens de bästa algoritmerna leverera korrekta insikter. Dessa system använder ofta edge computing, som bearbetar data lokalt på sensorn själv innan den överförs.
👀 Visste du att? Edge computing minskar bandbreddsbehovet och möjliggör snabbare varningar. Men endast 0,4 % av organisationerna uppnår >98 % konnektivitet i sina IoT-sensorflottor, vilket understryker den fortsatta utmaningen med tillförlitlig datainsamling.
Satellitbilder och fjärranalys
Satelliter låter oss se vad som händer på platser som vi inte lätt kan nå. Täta skogar. Öppna hav. Avlägsna eller farliga terränger. De samlar in miljödata i en skala som markbaserade sensorer helt enkelt inte kan matcha.
AI ger mening åt den enorma mängden bilder. Den upptäcker förändringar som det mänskliga ögat skulle missa – ibland långt innan de syns på marken. Med multispektral avbildning ser AI bortom det synliga ljuset för att upptäcka stress hos växtligheten, förändringar i vattenkvaliteten och subtila atmosfäriska signaler.
Genom att jämföra bilder över tid avslöjar förändringsdetekteringsmodeller vad som verkligen händer: avskogning, stadsutbredning eller förändringar i ekosystemet.
📌 Exempel: AI kan analysera satellitbilder för att spåra olaglig gruvdrift i skyddade skogar och identifiera nya avverkningar inom några dagar efter att de skapats.
Verkliga tillämpningar av AI för miljöövervakning
AI-miljöövervakning är redan djupt integrerad i hur städer hanterar luftkvaliteten, hur naturvårdsteam spårar biologisk mångfald och hur regeringar förbereder sig för klimatrelaterade katastrofer. Låt oss ta en titt på några praktiska tillämpningar:
Övervakning av luft- och vattenkvalitet
Luft- och vattenförhållanden förändras inte enligt rapporteringsscheman. De förändras timme för timme – ibland minut för minut. Du är ständigt tvungen att hinna ikapp med rapportering om efterlevnad och varningar om folkhälsan.
AI förändrar detta genom att tillhandahålla insikter i realtid.
- För luftkvalitet: AI analyserar data från markgivare och satelliter för att spåra föroreningar, såsom PM2,5 och CO2. Den kan identifiera föroreningskällor, förutsäga luftkvaliteten för de kommande dagarna och utlösa varningar när nivåerna överskrider säkra tröskelvärden.
🎯🌟 Ett exempel: Singapore använder AI för att ta itu med ett av de svåraste problemen inom urban hållbarhet: trafikstockningar och transportutsläpp. Genom ett AI-drivet trafikledningssystem analyserar staden trafikdata i realtid för att förutsäga trafikstockningar och dynamiskt justera trafiksignalerna.
Resultatet: 20 % färre förseningar under rusningstid och 15 % högre hastigheter under rusningstid, samtidigt som stop-and-go-trafiken som driver upp utsläppen minskar.
Sammantaget har AI-baserade trafik- och transportsystem lett till en uppskattad minskning av utsläppen i städerna med 15 %, vilket har förbättrat luftkvaliteten och samtidigt sparat städerna upp till 1 miljard dollar per år.
- För vattenkvalitet: Sensorer övervakar kemisk sammansättning, grumlighet och temperatur. Istället för att vänta på laboratorieresultat kan team identifiera uppströms källor, modellera hur föroreningar kommer att röra sig genom floder eller reservoarer och ingripa innan dricksvatten eller ekosystem påverkas.
Industriella operatörer använder liknande system för att upprätthålla kontinuerlig efterlevnad och automatiskt dokumentera utsläpp och avfall.
Bevarande av vilda djur och spårning av biologisk mångfald
Övervakningen av biologisk mångfald har alltid begränsats av tid och terräng. Kamerafällor genererar miljontals bilder. Akustiska sensorer spelar in oändliga timmar av ljud. Naturligtvis kan mänsklig granskning helt enkelt inte hålla jämna steg.
AI-drivna kameror och ljudsensorer kan automatiskt identifiera arter, räkna populationer och spåra rörelsemönster.
📌 Till exempel kan datorseende känna igen enskilda djur utifrån deras unika märken, medan akustisk analys kan identifiera specifika fågel- och havsdjursläten.
🎯🌟 Exempel: Projekt som Wildlife Insights, som stöds av WWF och partners som Conservation International, använder AI för att bearbeta data från kamerafällor i skyddade områden över hela världen. De hjälper team att upptäcka populationsminskningar och stress på livsmiljöer tidigare, när det fortfarande är möjligt att ingripa – särskilt för utrotningshotade arter.
Klimatforskning och katastrofhantering
Extrema väderförhållanden blir allt vanligare – och mindre förutsägbara. Traditionella modeller har svårt att hänga med i hastigheten och komplexiteten hos dessa förändringar.
Om du behöver bättre verktyg för att förutsäga risker och samordna en effektiv insats när en katastrof inträffar kan du vända dig till AI. AI bearbetar stora klimatdatamängder för att förbättra väderprognoser, modellera långsiktiga klimattrender och förutsäga regionala effekter.
- Innan katastrofer inträffar flaggar AI högriskområden för översvämningar, skogsbränder eller jordskred.
- Under händelser analyserar den satellitbilder och sensordata för att bedöma skador, identifiera de hårdast drabbade områdena och vägleda prioriteringen av insatser.
- Därefter stöder den återhämtningsplanering med snabba, datadrivna konsekvensbedömningar
🎯🌟 Exempel: Ett stort genombrott inom AI-driven klimatforskning och katastrofprognoser kommer från Microsoft Aurora. Aurora är en grundmodell som tränats på olika globala datamängder som representerar atmosfäriska, oceaniska och miljöförhållanden. Den kan finjusteras för att prognostisera en rad olika fenomen, inklusive medellångsiktiga väderförhållanden, luftkvalitet och havsförhållanden.
I tester överträffade Aurora traditionella modeller för de flesta prognosmål, särskilt för händelser med stor påverkan som stormar och extrem hetta. För forskare och beredskapsplanerare är snabbhet viktigt. Snabbare prognoser innebär tidigare varningar, mer tid att förbereda sig och bättre samordning när förhållandena börjar bli farliga.
Men insikt i sig räcker inte.
Var och en av dessa tillämpningar är beroende av team som samordnar sensorer, datakvalitetskontroller, varningar, responsprotokoll och efterlevnadsarbetsflöden – ofta över flera organisationer. Utan ett system som kopplar samman insikter med åtgärder faller även de mest avancerade AI-övervakningsprogrammen tillbaka i samma silos som de var avsedda att ersätta.
👉 Det är här hanteringen av AI-miljöövervakningsprojekt blir lika viktigt som implementeringen av själva tekniken.
Hur man hanterar AI-miljöövervakningsprojekt med ClickUp
AI-övervakningssystem är bra på en sak: att upptäcka signaler. Det de inte gör är att bestämma vad som ska hända härnäst.
- En varning om föroreningar hjälper inte om den begravs i e-postmeddelanden
- En prognos för risken för skogsbränder är meningslös om ingen vet vem som ansvarar för insatserna
Det är här många miljöövervakningsprogram misslyckas. Det beror mindre på att AI misslyckas och mer på att arbetet kring dem är fragmenterat.
Miljöteam hanterar sensorer, datavalidering, responsplaner, myndighetskrav och samordning mellan olika myndigheter. När dessa delar finns i separata verktyg förlorar teamen tid på att leta efter sammanhang istället för att agera utifrån det.
Det är här en konvergerad AI-arbetsplats blir avgörande. Du behöver ett enda system som kopplar samman miljödata med uppgifter, beslut och dokumentation – så att insikter kan omsättas i handling utan friktion.
ClickUp fungerar som ditt kommandocenter genom att samla allt: från protokoll för datainsamling till incidenthantering och rapportering av efterlevnad.
Så här kan team hantera AI-miljöövervakningsprojekt i ClickUp:
- ClickUp Dashboards: Få en realtidsvy av vad som händer i övervakningsprogrammen. Spåra sensorns utrullning, öppna incidenter, svarstider och teamkapacitet på ett och samma ställe – utan att behöva sammanställa uppdateringar från flera system.
- ClickUp Automations: Sätt stopp för förseningar orsakade av manuella överlämningar. När ditt övervakningssystem upptäcker ett gränsvärdesöverträdelse kan du använda Automations för att automatiskt skapa en åtgärdsuppgift, meddela berörda teammedlemmar och initiera ditt arbetsflöde för dokumentation av efterlevnad. Dessa automatiseringar består av triggare, villkor och åtgärder som sparar tid och säkerställer att ingenting faller mellan stolarna.
- ClickUp Brain: Sluta leta efter spridd information. Ställ frågor till ClickUp Brain om projektstatus, hitta relaterade dokument från tidigare incidenter och få AI-genererade sammanfattningar av komplexa miljörapporter. Skriv bara @brain i en uppgiftskommentar eller chatt, så kommer den inbyggda AI-assistenten omedelbart att koppla samman information i hela ditt arbetsområde, så att ditt team får fullständig kontext.
- ClickUp Docs: Håll ditt team samordnat med en enda källa till information. Centralisera dina övervakningsprotokoll, åtgärdsrutiner och dokumentation om efterlevnad i ClickUp Docs. Du kan skapa, dela och länka dokument direkt till uppgifter och projekt, så att ditt team alltid arbetar utifrån den senaste informationen.
- ClickUp Custom Fields: Spåra det som är viktigast för dina projekt. Lägg till miljörelaterade data direkt i dina uppgifter – till exempel sensorplatser, föroreningstyper eller lagstadgade gränsvärden – med hjälp av ClickUp Custom Fields. Du kan sedan filtrera, sortera och rapportera dessa fält för att spåra de mått som är avgörande för miljöefterlevnad.
🔑 Hur detta ser ut i praktiken:
En luftkvalitetssensor upptäcker en PM2,5-spik. En ClickUp Automation skapar omedelbart en incidentuppgift med all relevant kontext. Den tilldelade teammedlemmen ser varningen i sitt arbetsflöde, och ClickUp Brain visar liknande tidigare incidenter och rätt åtgärdsprotokoll. Teamet dokumenterar sin åtgärd i ett länkat ClickUp Doc, och projektets instrumentpanel uppdateras för att återspegla lösningen – allt på ett och samma ställe.
🔑 Varför detta är viktigt:
Miljöövervakning ger bara mervärde när insikter leder till handling. ClickUp hjälper team att eliminera klyftan mellan de två – så att AI inte bara ligger till grund för beslut, utan också möjliggör resultat.
Framtiden för AI inom miljöövervakning
För att ligga steget före måste man förstå vad som är nästa steg inom AI-miljöövervakning.
AI:s möjligheter expanderar snabbt. Modellerna blir mer exakta ju mer data de tränas på. Edge computing kommer att möjliggöra ännu snabbare lokal bearbetning på sensorenheter. Vi kommer också att se bättre integration mellan olika övervakningssystem, vilket kommer att bidra till att minska de datasilos som för närvarande fragmenterar miljöinformationen.
Här är några nya applikationer att hålla ögonen på:
- Autonoma drönare för kontinuerlig luftövervakning av stora eller farliga områden
- AI-drivna robotar för insamling av data under vatten i hav och floder
- Globala övervakningsnätverk i realtid som delar data över gränserna för att spåra trender på global nivå
Det finns dock fortfarande utmaningar. AI-system kräver mycket energi, så du måste ta hänsyn till miljöavtrycket från din övervakningsinfrastruktur. När AI-övervakning blir standard kan du också förvänta dig ökad reglering kring datakvalitet, modellvalidering och ansvarsskyldighet.
Slutligen, kom ihåg att AI förstärker miljöexpertisen – den ersätter den inte. De mest effektiva programmen kommer alltid att kombinera AI-funktioner med mänskligt omdöme och lokal kunskap.
Omvandla miljösignaler till samordnade åtgärder
De miljöutmaningar vi står inför idag är för komplexa och snabbföränderliga för att kunna hanteras enbart med manuell övervakning.
AI kan upptäcka risker tidigare och med större precision – men resultatet beror fortfarande på vad som händer därefter. Miljöövervakningsprogram lyckas eller misslyckas i övergången mellan upptäckt och respons.
Det är just denna överlämning som många team har svårt med. Varningar kommer utan sammanhang. Uppgifter finns i ett system, protokoll i ett annat och rapportering i ett tredje. Osammanhängande verktyg skapar bara samma sammanhangsspridning som AI-övervakning är utformad för att eliminera.
Att hantera AI-driven övervakning innebär att ge teamen en tydlig, gemensam plats där de kan samordna arbetet, dokumentera beslut och följa upp genomförandet. När arbetsflödena är sammankopplade går insikterna snabbare.
Samla dina arbetsflöden för miljöövervakning i ClickUp och minska gapet mellan signal och respons.
Vanliga frågor (FAQ)
Traditionell övervakning bygger på periodisk, manuell datainsamling, där analysen sker dagar eller veckor senare. AI-övervakning använder kontinuerliga sensordata och automatiserad mönsterigenkänning för att ge realtidsvarningar, vilket möjliggör en proaktiv respons.
AI-system kräver betydande datorkraft, vilket förbrukar energi. Du kan mildra dessa effekter genom att använda energieffektiv edge computing, välja molnleverantörer som använder förnybar energi och optimera dina modeller för att minska bearbetningskraven.
Miljöövervakning handlar om att samla in och analysera realtidsdata om miljöförhållanden. Hållbarhetsrapportering använder AI för att sammanställa och presentera en organisations hållbarhetsmått för intressenter och tillsynsmyndigheter, ofta med hjälp av data från övervakningssystem.