Sztuczna inteligencja pomaga w walce o lepszy klimat

Topnienie lodowców, pożary lasów, nadprodukcja dwutlenku węgla, zanikające gatunki zwierząt – zmiany klimatu są rzeczywistością. Na całym świecie próbują ograniczyć je różnego rodzaju organizacje ekologiczne i zespoły naukowców.

Z pomocą przychodzą nowe technologie, w tym sztuczna inteligencja (AI), za której wykorzystaniem już nie raz opowiadała się Organizacja Narodów Zjednoczonych. Również program strategiczny na lata 2019-2024, zatwierdzony w zeszłym roku przez Unię Europejską, zakłada intensyfikację działań na rzecz klimatu, w tym wzmożone prace nad wszystkimi aspektami rewolucji cyfrowej.

Przyjrzyjmy się możliwościom, jakie daje sztuczna inteligencja i rozwiązaniom wdrożonym w wielu krajach, które pozwalają spojrzeć na naszą planetę z zupełnie innej perspektywy.

Praca nad ginącymi i zagrożonymi gatunkami

Naukowcy, którzy między innymi monitorują zagrożone gatunki w rejonie Arktyki, na co dzień pracują w trudnych warunkach, przy ograniczonych zasobach finansowych i personalnych. Wyzwanie stanowi też szybka i efektywna analiza zebranych danych, dziesiątek tysięcy zdjęć – często wykonanych nawet jednego dnia. Fotografie muszą zostać poddane analizie i posortowane, a przede wszystkim sklasyfikowane jako te, które uchwyciły rzadkie okazy zwierząt.

Wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji umożliwia pracownikom stacji badawczych uzyskanie informacji w czasie rzeczywistym i podjęcie natychmiastowych działań, chociażby szybkiej interwencji w celu ochrony zwierząt. Podobno dokładność AI wynosi nawet 99 procent, dzięki czemu oprogramowanie jest w stanie odróżnić na przykład fokę od skały.

Śledzenie migracji zwierząt

W podobny sposób sztuczna inteligencja wykorzystywana jest w badaniach terenowych, których celem jest określenie dobrostanu zwierząt na podstawie oceny ich liczebności, migracji i siedlisk. Ekolodzy nie muszą już nieustannie wędrować za śladami zwierząt. Konieczne nie jest również stosowanie prowizorycznych fotopułapek. Innowacyjne oprogramowanie rozwijane jest pod kątem algorytmów głębokiego uczenia, czyli technik doskonalenia rozpoznawania określonych cech, w tym identyfikacji konkretnych osobników.

Prognozowanie anomalii i zmian pogodowych

Szacuje się, że do 2030 roku nawet 1,4 miliarda ludzi będzie żyło w miejscach, które są najbardziej zagrożone klęskami żywiołowymi, a także ekstremalnymi zjawiskami atmosferycznymi. Nauka o klimacie nie pozostaje obojętna na nadchodzące zagrożenia i rozwija tak zwaną informatykę klimatyczną, która bazuje na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym.

Opracowane narzędzia umożliwiają tworzenie modeli i symulacji, które z kolei pozwalają zapewnić maksymalną dokładność prognozowania pogody. Na ich podstawie powstają nowoczesne systemy ostrzegawcze, informujące ludzi choćby o nachodzących burzach, silnym wietrze czy możliwości wystąpienia trąb powietrznych na danym terenie.

Monitorowanie jakości powietrza

Oprogramowanie, takie jak City Air Quality Management opracowane przez Siemensa, ma pomóc miastom w szybszym wdrożeniu skuteczniejszych planów i poprawie jakości powietrza. Pozwala na przewidzenie z kilkudniowym wyprzedzeniem spodziewanego zanieczyszczenia i podpowiada, jakie rozwiązania mogą ograniczyć wystąpienie smogu. Sugeruje na przykład na czasowe ograniczenie użytkowania ciężarówek czy samochodów spalinowych, przekierowanie elektrycznych autobusów do dzielnic, w których problem smogu będzie najbardziej odczuwalny.

Zgodnie z informacjami podanymi przez producenta, oprogramowanie cechuje się wyjątkową precyzją. Dla trzech dni naprzód dokładność wynosi aż 90 procent, dla pięciu – 80 procent. City Air Quality Management na podstawie poziomu zanieczyszczeń jest w stanie samodzielnie rozróżnić dni robocze i weekendy, a nawet w swoich obliczeniach uwzględnia wydarzenia, które odbywają się cyklicznie, takie jak wydarzenia sportowe czy inne imprezy masowe. Z rozwiązania korzystają między innymi Stuttgart i Norymberga.

Zrównoważona produkcja rolna

Zastosowanie w rolnictwie sztucznej inteligencji i rozwiązań bazujących na Internecie Rzeczy (IoT) umożliwiają maksymalizację produkcji upraw przy możliwie najmniejszym wpływie na środowisko naturalne. Inteligentne urządzenia – sensory i kamery – przetwarzają informacje i monitorują w czasie rzeczywistym liczne parametry, takie jak nawodnienie, odżywienie roślin czy ewentualnie wystąpienie chorób i szkodników. To z kolei może przełożyć się na lepszą jakość i bezpieczeństwo upraw, chociażby przez obniżenie ilości stosowanych pestycydów czy selektywne rozpylenie środków chwastobójczych bezpośrednio na szkodniki, nie skażając przy tym samych upraw.