Jak sztuczna inteligencja pomaga w ochronie środowiska?

Możliwości, jakie niesie za sobą wykorzystanie sztucznej inteligencji, są praktycznie nieograniczone. Niemal każdego dnia dowiadujemy się o kolejnym, innowacyjnym zastosowaniu AI, które już dziś zmienia lub wkrótce zmieni nasz życie na wielu różnych płaszczyznach. W jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga w walce o ochronę środowiska naturalnego? Okazuje się, że zaawansowane algorytmy już dziś wspierają rozwój rolnictwa, chronią bioróżnorodność, wspierają badania nad energią odnawialną, a nawet monitorują katastrofy środowiskowe i zmiany klimatu.

Budowa złożonego modelu klimatycznego

Źródło: https://stock.adobe.com

Naukowcy z całego świata od lat pochylają się nad tematami związanymi ze zmianami klimatu i konsekwencjami, jakie mogą one nieść dla ludzkości. Nie da się ukryć, że zarówno monitorowanie zmian klimatycznych, jak i przewidywanie ich potencjalnych konsekwencji jest niezwykle trudnym zadaniem. Mamy tu bowiem do czynienia z ogromną liczbą czynników, które podlegają nieustannym zmianom i które dodatkowo się na siebie nakładają.

Dotychczasowe możliwości technologiczne oraz moce obliczeniowe maszyn stosowanych przez naukowców nie do końca radziły sobie z tymi wyzwaniami. Dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji, z jakim mieliśmy do czynienia na przestrzeni ostatnich lat, a także bezprecedensowy postęp w obszarze wzrostu mocy obliczeniowej komputerów, przyczyniły się do istotnej poprawy w tym obszarze. Między innymi z tego względu możliwe było stworzenie zaawansowanych modeli klimatycznych, które radzą sobie z ogromną liczbą nieustannie zmieniających się czynników. W rezultacie naukowcy są dziś w stanie znacznie precyzyjniej monitorować ocieplanie się klimatu, tempo topnienia lodowców czy poziom emisji gazów cieplarnianych oraz prognozować na tej podstawie zmiany klimatu i inne zagrożenia.

Wykorzystując NVIDIA Omniverse, gigant z Santa Clara we współpracy z Lockheed Martin zbudował cyfrowego bliźniaka dla U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration, by w jak najkrótszym czasie generować złożone wizualizacje pogody. Ciekawym przykładem jest również inicjatywa naukowców z Northwestern University i Argonne National Laboratory, którzy sięgnęli po urządzenia napędzane NVIDIA Jetson, by w ten sposób lepiej zrozumieć pożary, powstawanie miejskich wysp ciepła i wpływ klimatu na uprawy.

Monitorowanie katastrof środowiskowych

Monitorowanie zmian klimatycznych to jedno, jednak nie należy zapominać o różnego rodzaju katastrofach środowiskowych. Bardzo często ich skutki czy rozprzestrzenianie się trudno ocenić z ziemi, dlatego naukowcy coraz częściej sięgają po dane satelitarne, które otwierają zupełnie nowe możliwości obserwacyjne.

Wyzwaniem dotychczas był monitoring obrazów spływających z satelit i wyciąganie na ich podstawie stosownych wniosków. Okazuje się jednak, że z zadaniem tym doskonale radzą sobie zaawansowane algorytmy. Potwierdza to chociażby współpraca NVIDIA z United Nations Satellite Centre, mająca na celu wdrożenie rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji w infrastrukturę wykorzystywaną do obrazowania satelitarnego organizacji. Ta niewielka zmiana modelu działania zapewniła zupełnie nowe możliwości – pozwoliła między innymi na monitorowanie w czasie zbliżonym do rzeczywistego powodzi, pożarów, groźnych wycieków czy innych katastrof klimatycznych.

Maksymalizacja produkcji upraw

Ciekawych przykładów zastosowania AI nie brak również w obszarze produkcji rolnej. Naukowcy koncentrują się przede wszystkim na działaniach, które mają na celu maksymalizację produkcji upraw, a także ograniczenie ilości stosowanych substancji chemicznych. Wspieranie zrównoważonych praktyk rolniczych zakłada najczęściej wykorzystanie inteligentnych urządzeń – tj. kamery czy sensory, których zadaniem jest monitorowanie w czasie rzeczywistym najróżniejszych parametrów. Mowa o nawodnieniu, poziomie odżywienia roślin czy chociażby pojawieniu się na monitorowanym terenie jakichkolwiek chorób czy szkodników. Podjęcie stosownych akcji w odpowiednim czasie pozwala maksymalizować produkcję, ograniczyć ewentualne straty i szybko pozbyć się szkodników (np. poprzez selektywne opryski).

Ochrona różnorodności biologicznej

Sztuczna inteligencja wspiera dziś również zachowanie bioróżnorodności poprzez ochronę zagrożonych gatunków zwierząt. Zadanie to naukowcy realizują przy pomocy kamer osadzonych w naturalnym środowisku lub umieszczonych na dronach, by w ten sposób śledzić zachowanie dzikich zwierząt, monitorować ich populację, a także wykrywać zagrożenia ze strony drapieżników czy kłusowników i móc szybko na nie reagować.

Bez wsparcia ze strony sztucznej inteligencji realizacja tego zadania byłaby niezwykle trudna i czasochłonna. Co więcej, wymagałaby udziału wielu osób, co niestety pociąga za sobą niemałe koszty. Dla sztucznej inteligencji działanie w trudnych warunkach i konieczność analizowania dziesiątek tysięcy zdjęć każdego dnia nie stanowi najmniejszego problemu.

Wspieranie badań nad energią odnawialną

Troska o klimat przejawia się nie tylko budową prognoz i próbami lepszego zrozumienia destrukcyjnego działania człowieka na środowisko naturalne, ale również rozwijaniem technologii i badaniami nad rozwiązaniami, które pozwolą zatrzymać dalszą degradację natury.

Doskonale widać to na przykładzie badań nad energią odnawialną. Możliwości zastosowania sztucznej inteligencji w tym obszarze jest naprawdę wiele i nie da się ukryć, że już dziś przyczyniają się one do rozwoju niemal każdej dziedziny badań nad odnawialnymi źródłami energii. Jak konkretnie? Laboartorium Open Climate Fix, we współpracy z członkami programu NVIDIA Inception dla startupów, opracowuje modele pozwalające skutecznie przewidywać zachmurzenie nad panelami słonecznymi i tym samym pomagać operatorom sieci energetycznych szacować, ile energii danego dnia będą w stanie wytworzyć.

Podobne modele tworzone są również na potrzeby rozwijania nowych farm słonecznych czy wiatrowych – prognozowania, ile energii możliwe jest do wytworzenia w konkretnej lokalizacji, sugerowania najlepszych rozwiązań, które pozwolą na optymalizację kosztową czy stworzenie bardziej energooszczędnej i bezpiecznej sieci. Modele AI pozwalają również badać słuszność najróżniejszych hipotez naukowych, wspierać rozwój nowych metod produkcji energii i minimalizować ryzyko niepowodzeń planowanych przedsięwzięć.