Sztuczna inteligencja w służbie ekologii

Dzięki wprowadzeniu sztucznej inteligencji do gospodarki jej globalna wydajność do 2035 r. powinna wzrosnąć od 11 proc. do 37 proc. Dodatkowo zaawansowane systemy oparte na AI mogą przyczynić się do globalnej redukcji emisji gazów cieplarnianych do 2030 r. o 1,5–4 proc. Takie szacunki przedstawiono w raporcie Polskiego Instytutu Transportu Drogowego, na podstawie danych Think Tanku Parlamentu Europejskiego. Z kolei według badań przeprowadzonych w 2020 r. przez firmę doradczą PwC na zamówienie Microsoftu, dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji przez firmy do końca tej dekady ilość gazów cieplarnianych zmniejszy się o 4 proc. To tyle, ile produkują rocznie Japonia, Australia i Kanada.

Sztuczna inteligencja może odegrać istotną rolę w przeciwdziałaniu zmianom klimatu. Nie jest to jednak proste. Przedstawione wyliczenia oparto nie tylko na możliwościach sztucznej inteligencji, ale też na rozwoju infrastruktury i postępującym zaawansowaniu technologicznym. Tymczasem w różnych regionach świata sytuacja wygląda inaczej.

Energetyka efektywna i smart

Transformacja jest najważniejszym zadaniem dla sektora energetycznego na najbliższe dekady. To długi proces uwarunkowany kosztownymi inwestycjami. Sztuczna inteligencja może uczynić go bardziej efektywnym, jej algorytmy umożliwiają redukcję szkodliwych związków do atmosfery, pozwolą też zmniejszyć zużycie węgla, optymalizując prace elektrowni. Jakie narzędzia mają do wykorzystania energetycy? Do jakich celów można wykorzystać sztuczną inteligencję?

Kluczowa jest możliwość przewidzenia zapotrzebowania na energię elektryczną, zarówno w krótkim, jak i długim okresie. Istotne z punktu widzenia odnawialnych źródeł energii jest przewidzenie wietrzności, nasłonecznienia. Ale zastosowanie sztucznej inteligencji optymalizuje też procesy w energetyce konwencjonalnej, na przykład pozwala utrzymać temperaturę pary czy emisję tlenku azotu w elektrowni węglowej na określonym poziomie, jak również umożliwia minimalizowanie emisji dwutlenku węgla.

Istotną rolę odgrywają systemy „smart metering”. Obejmują one urządzenia, inteligentne liczniki i infrastrukturę telekomunikacyjną oraz oprogramowanie, czyli bazę danych i systemy zarządzania całością. Przy ich pomocy można zmieniać godziny pracy energochłonnych urządzeń, odciążając tym samym sieci w momentach największego zapotrzebowania na energię.

Liczniki to kluczowe elementy inteligentnych sieci energetycznych, czyli „smart grid”. Rozwiązania, na których są one oparte, pozwalają na łączenie, komunikację i sterowanie elementami infrastruktury energetycznej. Inteligentna sieć realizuje funkcje przesyłu i dystrybucji energii z wykorzystaniem urządzeń cyfrowych, które mogą być odpowiednio programowane.

Rozwiązania cyfrowe oparte na łączności i automatyce pełnią też istotną rolę w ciepłownictwie. Stały pomiar temperatury, ciśnienia, przepływów, wszystkie te czynniki uwzględnia się przy projektowaniu pracy sieci ciepłowniczej. Z kolei wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji umożliwia niezależną regulację poszczególnych węzłów ciepłowniczych. Dzięki temu łatwiej jest o optymalizację ich pracy, kierowanie odpowiedniej ilości energii do poszczególnych budynków. Zaawansowane obliczenia i projekcje umożliwiają zmniejszenie zużycia paliw. Z kolei systemy nadzoru sieci pozwalają na wczesnym etapie wykrywać awarie, redukując straty sieciowe.

Transport optymalny

Sztuczna inteligencja ogranicza też emisję gazów cieplarnianych i zanieczyszczeń powietrza w sektorze transportu (zmniejszając jedocześnie liczbę wypadków drogowych). Transport ma bardzo negatywny wpływ na środowisko naturalne. Emituje dwutlenek siarki, tlenki azotu, dwutlenek węgla, metale ciężkie. Jak szacują eksperci, odpowiada on za prawie 5 proc. globalnego ocieplenia.

Poza takimi działaniami, jak unowocześnianie floty, rozwój elektromobilności, wprowadzanie alternatywnych paliw jak wodór, istotne są też systemy zarządzania flotą. Zaawansowane oprogramowanie zarządza łańcuchami dostaw, planując je w optymalny sposób. Systemy oparte na AI przyczyniają się do zmniejszania wpływu sektora transportowego na środowisko głównie poprzez optymalizację tras i poprawę efektywności wykorzystania paliw. Wybierają one dla pojazdów krótsze trasy, wyznaczają drogi omijające zatłoczone szlaki, ograniczając zużycie paliwa, a tym samym zmniejszając emisje. Organizują też trasy w taki sposób, by uniknąć pustych przebiegów.

Także Google Maps udostępniło narzędzie do wytyczania najbardziej ekologicznej trasy podróży. Może ona nie być najszybsza ani najkrótsza, ale może być ekologiczna. Uwzględnia czynniki takie jak zatory czy pochyłości, które zasadniczo wpływają na zużycie paliwa. Przy czym brany jest też pod uwagę rodzaj silnika. Nie bez znaczenia jest, czy chodzi o pojazd benzynowy, diesla czy auto elektryczne. Mapy obliczają efektywność paliwową. Do tego celu wykorzystują dane Narodowego Laboratorium Energii Odnawialnej Departamentu Energii USA oraz Europejskiej Agencji Środowiska. System przelicza między innymi średnie zużycie paliwa w konkretnym regionie, stromość wzniesień, rodzaje dróg, wzorce ruchu drogowego.

Budynki sterowane

Inteligentne systemy pozwalają też odpowiednio zarządzać energią w budynkach. Budynki mają potencjał zmniejszenia śladu węglowego nawet do 90 proc. Chodzi nie tylko o montowanie instalacji fotowoltaicznych, ale też o zarządzanie energią. Zaawansowane systemy sterowania pomagają optymalizować pracę systemu energetycznego na podstawie analiz historycznych i stworzonych na tej podstawie przewidywań zapotrzebowania na energię.

I tak na przykład dostępne są oprogramowania umożliwiające wydajne sterowanie windami, chłodzeniem, ogrzewaniem, oświetleniem, ale też wodą. Systemy kontrolują oświetlenie pomieszczeń, uwzględniając nasłonecznienie, mogą automatycznie obniżać i podnosić rolety okienne. Podobnie z temperaturą, może ona być na bieżąco regulowana w zależności od warunków wewnętrznych i zewnętrznych dzięki specjalnym czujnikom. Wszystko to prowadzi do efektywnego zużycia energii, zapobiegając marnotrawstwu, przekładając się na niższe rachunki i niższe emisje gazów cieplarnianych do atmosfery.

Rolnictwo ze wsparciem

Sztuczna inteligencja wykorzystywana jest też w rolnictwie, wnosząc do tego sektora zauważalne korzyści. Dzięki uczeniu maszynowemu coraz nowocześniejszy sprzęt rolniczy wykorzystuje algorytmy, które prowadzą do automatyzacji zadań takich jak pielenie, sortowanie i wiele innych. Możliwość zbierania i analizowania danych poprawia procesy, zwiększając wydajność sektora. Przewiduje się, że zapotrzebowanie na aplikacje cyfrowe, które usprawniają pracę maszyn, będzie dalej mocno rosnąć.

Rolnictwo precyzyjne, zrównoważone łańcuchy dostaw, stałe monitorowanie upraw – wszystko to może doprowadzić do ograniczenia emisji. PwC we wspomnianym raporcie szacuje, że zastosowanie sztucznej inteligencji w sektorze rolnym może ograniczyć emisje nawet o 160 mln ton ekwiwalentu emisji dwutlenku węgla w 2030 r., zapewniając jednocześnie większą ilość żywności przy mniejszym zużyciu zasobów.

Systemy AI stosowane są też w gospodarce wodnej. Deficyt wody jest coraz bardziej odczuwalny w różnych regionach świata. Cyfryzacja w tym obszarze pozwala oszczędniej nią gospodarować.

Podejmowane są próby wykorzystania sztucznej inteligencji do tłumienia pożarów lasów. W zeszłym roku uruchomiono inicjatywę o nazwie FireAId, pilotaż przeprowadzono w Turcji. Naukowcy wykorzystują dane do mapowania obszarów, w których mogą rozpocząć się pożary, starają się przewidzieć ich intensywność i zaplanować odpowiednio działania służb, by były one jak najskuteczniejsze. Praca badaczy wykorzystująca systemy AI pozwoliła na skrócenie czasu reakcji i ograniczenie ryzyka dla strażaków.


Uwaga na drugą stronę medalu

Świat wiąże ze sztuczną inteligencją duże nadzieje. Chiny na przykład liczą, że pozwoli im ona zredukować emisje dwutlenku węgla o ponad 35 mld ton do 2060 r. Jest jednak również druga strona medalu. Centra danych, serwery, chmury obsługiwane przez niezliczone ilości chipów – wszystko to wymaga bardzo dużych ilości energii. Rozwój sztucznej inteligencji, uczenie maszynowe, coraz powszechniejsza cyfryzacja, automatyzacja będą jeszcze zwiększać zapotrzebowanie na prąd.

Z jednej strony powstają efektywne rozwiązania generujące oszczędności i redukujące emisje w różnych sektorach, a z drugiej – obciążają one również środowisko, przyczyniając się do emisji gazów cieplarnianych. Cała sztuka polega na tym, aby rachunek zysków i strat był zdecydowanie na plus.

ms