Wykorzystanie sztucznej inteligencji w walce ze zmianami klimatycznymi

Zalety wykorzystania sztucznej inteligencji do walki ze zmianami klimatycznymi

Aktualnie inicjatywy oparte na sztucznej inteligencji są ukierunkowane na obszary wysokiego ryzyka i przyczyniają się do lokalnych i krajowych planów reagowania. Utworzenie Organu Doradczego ds. Sztucznej Inteligencji pod przewodnictwem ONZ ma w swoich założeniach plan działania, który ma na celu zapewnienie wszystkim ludziom ochrony przed niebezpiecznymi zmianami klimatycznymi. Wykorzystując potencjał sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego niewątpliwie przyspieszy postęp w zakresie przetwarzania gigantycznych ilości danych i ulepszania modeli predykcyjnych. Aktualnie możemy już usłyszeć o pomocy sztucznej inteligencji w zabezpieczeniu przed przewidywanymi katastrofami naturalnymi, jak ryzyko wystąpienia suszy czy mapowanie środowisk podatnych na osuwanie się ziemi.

Sztuczna inteligencja pomaga w maksymalizowaniu wykorzystania odnawialnych źródeł energii. Główne źródła energii odnawialnej takie jak wiatr i słońce nie wytwarzają szkodliwych emisji. Należy jednak pamiętać, że energia przez nie jest wytwarzana przez cały czas, a magazynowanie może stanowić kolejną przeszkodę. Inteligentne sieci zasilane sztuczną inteligencją mogą analizować w czasie rzeczywistym wytwarzanie energii i dostosowywać ją do zapotrzebowania przesyłając energię elektryczną o różnym poziomie do różnych obszarów. Pozwala to na zaspokojenie zróżnicowanych potrzeb energetycznych ze zminimalizowaniem strat energii.

Do zalet wykorzystania AI należy również dodać monitorowanie zanieczyszczeń powietrza w miastach wspierając tym samym lokalne władze w podejmowaniu decyzji. Co więcej usprawnia to planowanie urbanistyczne, czyniąc miasta bardziej zrównoważone i przyjazne do życia. Zastosowanie skomplikowanych algorytmów wspomaganych sztuczną inteligencją poprzez odpowiednie kalkulacje mogą wspierać procesy optymalizacji zużycia energii w miastach poprzez zarządzanie oświetleniem, ogrzewaniem czy klimatyzacją budynków.

Zakres użycia sztucznej inteligencji rozszerzył się też na rolnictwo. Biorąc pod uwagę fakt, że coraz więcej obszarów boryka się z problemem suszy, zrównoważone praktyki takie jak automatyczne systemy nawadniania i monitorowanie stanu upraw, optymalizują procesy nawadniania i nawożenia. Efektem tego jest także redukcja śladu węglowego, co jest jednym z głównych założeń zrównoważonego rozwoju.

Optymalizacja zasobów wspierana modelami decyzyjnymi AI

Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do optymalizacji wykorzystania zasobów naturalnych, przyczyniając się do zmniejszenia negatywnego wpływu człowieka na środowisko. Przykładem wykorzystania algorytmów AI jest optymalizacja sieci energetycznych, co prowadzi do redukcji strat energii i zwiększenia efektywności jej wykorzystania. Sztuczna inteligencja może wspomagać planowanie tras transportowych czy optymalizacji procesów produkcyjnych, minimalizując tym samym emisję gazów cieplarnianych oraz ilość wytworzonych odpadów. Ponad to AI może być wykorzystana w procesie optymalizacji gospodarki odpadami, na przykład poprzez identyfikację i sortowanie różnych typów odpadów do recyklingu, co przyczynia się do zrównoważonego zarządzania zasobami. Ponad to dzięki danym środowiskowym inteligentne algorytmy mogą analizować dane i czynniki, aby znaleźć idealne lokalizacje dla nowych farm fotowoltaicznych lub wiatrowych. Umożliwiłoby to optymalizacje infrastruktury, zmniejszenie kosztów materiałów i niszczenia naturalnych siedlisk.

Sztuczna inteligencja na rzecz priorytetów ESG

Przenikanie się sztucznej inteligencji oraz czynników środowiskowych, społecznych i zarządczych stanowi przełomowy rozwój w dzisiejszym dynamicznie ewoluującym krajobrazie biznesowym. AI może być katalizatorem osiągania celów ESG, począwszy od zrównoważonego rozwoju środowiskowego, poprzez odpowiedzialność społeczną, aż po zarządzanie. Wykorzystanie AI oferuje przedsiębiorstwom możliwość przyspieszania inicjatyw z zakresu ESG, co jest szczególnie istotne w perspektywie presji ze strony inwestorów, regulatorów oraz społeczeństwa. Wdrażając podejście ESG, przedsiębiorstwa coraz częściej wykorzystują technologie AI do monitorowania swoich działań pod kątem zgodności z normami środowiskowymi, społecznymi oraz zarządczymi.

AI może pomóc w prognozowaniu trendów ESG i przewidywaniu wpływu decyzji biznesowych na środowisko i społeczność. Modele prognostyczne oparte na AI mogą przewidywać trendy konsumenckie oraz zmiany klimatyczne, co umożliwia przedsiębiorstwom odpowiednie przygotowanie się i reakcję.

Ważną rolę odgrywa również identyfikacja potencjalnych ryzyk związanych z aspektami ESG, którą może wspierać sztuczna inteligencja. Algorytmy AI mogą analizować dane z łańcucha dostaw w celu identyfikacji dostawców narażonych na ryzyko zanieczyszczenia środowiska.

Ponadto, AI może być użyteczne w raportowaniu danych zgodnych z wytycznymi ESG, co przyczynia się do zwiększenia przejrzystości i wiarygodności informacji dostarczanych przez organizacje. Szczególnie w zakresie automatyzacji raportowania, systemy AI mogą automatycznie zbierać dane z różnych systemów firmy, analizować je pod kątem aspektów ESG i generować raporty zgodne z wymogami regulacyjnymi i standardami branżowymi.

Ciemna strona zielonej AI

Ciemna strona zielonej AIPomimo wyżej wymienionych korzyści wynikających z wykorzystania sztucznej inteligencji w dziedzinie ochrony środowiska, nie można pominąć jej ciemnej strony. Wykorzystanie powszechnie znanych modeli generatywnych, takich jak ChatGPT, ma wpływ nie tylko na dostarczanie szybkich i trafnych odpowiedzi, ale także na czynniki ESG.

Zaawansowane modele sztucznej inteligencji wymagają znacznej mocy obliczeniowej oraz zużycia energii w porównaniu do innych typów modeli AI, takich jak modele klasyfikacyjne czy oparte na regresji. Proces szkolenia i wdrożenia tych modeli często wiąże się z wielokrotną analizą dużych zbiorów danych, co wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i dużej ilości zużywanej energii. Dodatkowo, niewydajne ramy programowe AI oraz algorytmy mogą wymagać od użytkowników dłuższego działania ich urządzeń lub zwiększonej intensywności pracy.

Niekiedy pomija się także zużycie energii związane z przechowywaniem danych na serwerach chmurowych oraz produkcją sprzętu, takiego jak GPU czy TPU, co pośrednio prowadzi do zwiększonego zużycia energii i emisji dwutlenku węgla. Przykładem może być badanie przeprowadzone przez Strubell i in. w 2019 roku, w ramach którego oszacowano, że szkolenie dużego modelu językowego może wyemitować równowartość dwutlenku węgla emitowanego przez pięć samochodów przez cały okres ich użytkowania.