Оценка устойчивости с использованием мультимодальных агентов искусственного интеллекта

Снижение растущего воздействия вычислительной отрасли на окружающую среду требует масштабной оценки выбросов, связанных с электронной техникой. Однако традиционная оценка жизненного цикла (ОЖЦ) электронного устройства, сопоставляющая материалы и процессы с воздействиями на окружающую среду, часто требует использования проприетарных или недоступных данных. Здесь мы представляем мультимодальную многоагентную систему искусственного интеллекта, имитирующую совместный процесс работы специалистов по ОЖЦ и заинтересованных сторон, таких как менеджеры по продукту и инженеры, для оценки углеродного следа электронных устройств. Агенты итеративно формируют полный инвентаризационный перечень жизненного цикла, используя структурированное представление данных и программные инструменты, извлекающие информацию из общедоступного Интернета, включая сообщества по ремонту и государственные нормативные базы данных. Это сокращает сроки устранения пробелов в данных и их сбора с недель или месяцев работы экспертов до менее чем 1 мин. Система может рассчитывать углеродный след с отклонением не более 19% от экспертных оценок жизненного цикла при полном отсутствии проприетарных данных, что соответствует типичной вариабельности между оценками, выполненными разными специалистами. Мы также показываем, что благодаря кодированию предметно-специфических знаний оценку воздействия на окружающую среду можно переосмыслить как задачу прогнозирования на основе данных, в которой неизвестные продукты и коэффициенты выбросов представлены как взвешенные комбинации аналогичных объектов с известными выбросами. Мультимодальная многоагентная система искусственного интеллекта, имитирующая совместный процесс работы специалистов по оценке жизненного цикла и заинтересованных сторон, таких как менеджеры по продукту и инженеры, способна рассчитывать углеродный след электронных устройств, выполняя задачи по сбору данных, которые обычно могут занимать у экспертов недели или месяцы, менее чем за минуту.