Как мы добились углеродной нейтральности?

Мы, компания Smart Engines, с 2016 года занимаемся разработкой систем распознавания документов, банковских карт и баркодов. В мае нам удалось добиться углеродной нейтральности или, другими словами, полностью компенсировать карбоновый след от нашей деятельности.

Рассказываем, как мы посадили дубовый лес и сократили выбросы благодаря энергоэффективным методам ИИ.

Углеродная нейтральность – понятие, которое с каждым годом приобретает все большую популярность. Но что оно подразумевает?

Когда компания сообщает о том, что она стала углеродно-нейтральной, то это значит, что она либо сократила до нуля выбросы CO2 в процессе своей производственной деятельности, либо же компенсировала их за счет участия в углеродно-отрицательных проектах.

Наш случай – второй. Мы компенсировали наш углеродный след благодаря поддержке лесовосстановительных инициатив.

В конце апреля-начале мая 2023 года сотрудники Smart Engines высадили 3,5 тысячи саженцев черешчатого дуба на территории национального парка "Смоленское Поозерье". Он располагается в Смоленской области и охраняется ЮНЕСКО.

Черешчатый дуб занесен в Красную книгу Международного союза охраны природы. Средняя продолжительность жизни такого дерева – около 400 лет. Интересно, что черешчатый дуб среди растущих в России деревьев является одним из лидеров по способности поглощать углекислый газ (уступает только осине с березой). Гектар дубового леса, по данным сервиса восстановления лесов и нашего партнера "Посади лес", способен поглотить 212 тонн углерода за 50 лет.

Одно распознавание, осуществленное с помощью ИИ-технологий Smart Engines, требует энергии, эквивалентной 0,0001 г CO2. Таким образом, высадка 1 га дубового леса компенсирует экологический ущерб от всех распознаваний на обозримую переспективу.

Это уже вторая лесовосстановительная инициатива, осуществленная при поддержке Smart Engines. Прошлой осенью наши сотрудники посадили 4 тысячи сеянцев черешчатого дуба на территории национального парка “Угра” в Калужской области.

Деятельность по восстановлению лесов является частью ESG-стратегии, которую Smart Engines сформировала в 2020 году. Она предусматривает последовательное снижение энергопотребления и компенсацию углеродного следа.

С одной стороны, мы высаживаем деревья и компенсируем таким образом карбоновый след. С другой – на уровне алгоритмов мы постоянно уменьшаем вычислительную сложность и, соответственно, энергопотребление.

Smart Engines, понимая важность проблем сохранения окружающей среды, первыми в мире разработали методику полного цикла создания ответственного и экологичного ИИ.

Первым результатом ее применения стало создание флагманской технологии GreenOCR®, которая обеспечивает непревзойденные качество и скорость распознавания символов при минимальном потреблении энергии и воздействии на окружающую среду. Сокращение энергопотребления и выбросов при переходе на GreenOCR®, только лишь для распознавания документов, уже может составить 3-4 порядка!

Эта природосберегающая технология используется абсолютно во всех продуктах компании – Smart ID Engine для распознавания удостоверяющих документов, Smart Code Engine для распознавания банковских карт и баркодов, Smart Document Engine для распознавания полнотекстовых документов, Smart Tomo Engine – для томографической реконструкции.

GreenOCR® разрабатывается в соответствии с доктриной искусственного интеллекта. В ее основе лежат три базовых принципа: экологичность, безопасность и конфиденциальность.

Снижение энергопотребления миллионами умных устройств (смартфонов, компьютеров и серверов), занятых в распознавании, в планетарном масштабе сокращает негативное влияние на окружающую среду. Так мы вносим свой вклад в сохранение благополучия всей планеты в соответствии с Целями Устойчивого развития, сформулированных в докладе ООН 2015 года – SDG12 (Sustainable Consumption and Production) и SDG13 (Climate Action).

Хотя мы уже компенсировали ущерб от всех наших распознаваний на ближайшее и не совсем ближайшее будущее, останавливаться мы не планируем.

В наших планах – посадить еще не одну тысячу деревьев. Может, правда, уже каких-нибудь других. Предлагайте ваши варианты!