Sztuczna inteligencja: Klucz do redukcji emisji bez utraty komfortu?

W dyskusjach na temat sztucznej inteligencji często pojawia się kwestia jej śladu węglowego. Energochłonne centra danych i intensywne obliczenia, wymagane do trenowania zaawansowanych modeli, budzą obawy o realny wpływ AI na środowisko. Jednakże, nowe badanie 'Green and intelligent: the role of AI in the climate transition’, przeprowadzone przez London School of Economics i Systemiq, przedstawia znacznie szerszą perspektywę, wskazując na potencjał AI w fundamentalnej transformacji globalnej gospodarki w kierunku zrównoważonego rozwoju.

Autorzy raportu argumentują, że zastosowanie sztucznej inteligencji w zaledwie trzech kluczowych sektorach – energetyce, produkcji mięsa i nabiału oraz transporcie osobowym – mogłoby doprowadzić do redukcji emisji gazów cieplarnianych o 3,2 do 5,4 miliarda ton rocznie do 2035 roku. Co istotne, te potencjalne oszczędności znacząco przewyższają emisje generowane przez samą infrastrukturę AI, szacowane na 0,4 do 1,6 miliarda ton rocznie. To stawia pod znakiem zapytania powszechne przekonanie o dominująco negatywnym wpływie AI na klimat, sugerując, że jej rola może być kluczowa w osiągnięciu celów zeroemisyjnych.

Transformacyjna rola AI w systemach złożonych

Badanie podkreśla pięć głównych obszarów, w których AI może odegrać decydującą rolę. Pierwszym z nich jest zwiększenie inteligencji i efektywności złożonych systemów. Współczesne sieci energetyczne, transportowe czy miejskie są niezwykle skomplikowane. AI może optymalizować ich działanie, przewidując fluktuacje w dostawach energii odnawialnej, czy równoważąc zapotrzebowanie w czasie rzeczywistym. Przykładem jest DeepMind, którego algorytmy zwiększyły wartość ekonomiczną energii wiatrowej o 20% poprzez redukcję zapotrzebowania na źródła rezerwowe.

Drugi obszar to przyspieszenie odkryć i redukcja marnotrawstwa. Proces dekarbonizacji wymaga innowacji, z których wiele dopiero opuszcza laboratoria. AI potrafi znacząco przyspieszyć ten proces. Google DeepMind’s GNOME zidentyfikował już ponad dwa miliony nowych struktur krystalicznych, potencjalnie rewolucjonizujących technologie odnawialne i magazynowanie energii. W sektorze przemysłowym, algorytmy Amazona zoptymalizowały pakowanie, co od 2015 roku pozwoliło zaoszczędzić ponad trzy miliony ton materiałów.

AI jako osobisty trener środowiskowy

Trzecia funkcja AI to wspieranie użytkowników w podejmowaniu lepszych wyborów konsumenckich. Aż do 70% redukcji emisji do 2050 roku może pochodzić ze zmian w indywidualnych decyzjach. AI może działać jako personalny 'trener środowiskowy’, dostarczając spersonalizowanych rekomendacji. Już dziś Mapy Google proponują trasy zoptymalizowane pod kątem zużycia paliwa, a smart home’owe systemy, takie jak Nest, efektywnie zarządzają ogrzewaniem i chłodzeniem, co w skali globalnej mogłoby przełożyć się na miliony ton zaoszczędzonego CO2.

Czwarty aspekt to zdolność AI do przewidywania zmian klimatycznych i oceny efektywności polityk. Narzędzia takie jak IceNet, opracowane przez British Antarctic Survey i The Alan Turing Institute, wykorzystują AI do precyzyjniejszego prognozowania poziomu lodu morskiego. Ta zdolność pozwala społecznościom i firmom lepiej przygotować się na nadchodzące zmiany, a także umożliwia rządom projektowanie skuteczniejszych polityk klimatycznych, opartych na analizie globalnych danych.

Wreszcie, piąty obszar dotyczy zwiększenia bezpieczeństwa w obliczu ekstremalnych zjawisk pogodowych. W dobie narastających katastrof klimatycznych, systemy wczesnego ostrzegania stają się kluczowe. Google Flood Hub wykorzystuje uczenie maszynowe do pięciodniowych prognoz powodziowych w ponad 80 krajach, dając ludziom cenny czas na ewakuację i ochronę mienia.

Szczegółowe prognozy i wezwanie do działania

Quantyfikacja potencjalnych oszczędności przez AI jest imponująca. Badacze szacują, że optymalizacja odnawialnych źródeł energii może zredukować emisje sektora energetycznego o 1,8 miliarda ton rocznie do 2035 roku. Poprawa smaku i tekstury białek roślinnych, by były bardziej atrakcyjne niż mięso, może przynieść oszczędności od 0,9 do 3,0 miliardów ton rocznie. Z kolei rozwój współdzielonej mobilności i lepszych technologii baterii w pojazdach może obniżyć emisje transportowe o 0,6 miliarda ton rocznie.

Raport nie poprzestaje jednak na samych prognozach. Badacze podkreślają, że sukces nie nastąpi automatycznie, poprzez samą dynamikę rynku. Wzywają do aktywnej roli państwa, które ma zapewnić, że AI będzie rozwijane w sposób sprawiedliwy i z korzyścią dla planety. Inwestycje w badania nad 'zieloną AI’, regulacje minimalizujące negatywny wpływ środowiskowy oraz wsparcie infrastrukturalne dla globalnego dostępu do technologii AI są kluczowe. Tylko poprzez ukierunkowane innowacje i międzynarodową współpracę można w pełni wykorzystać potencjał AI w walce ze zmianami klimatycznymi, budując przyszłość, w której ludzkość i planeta mogą prosperować w symbiozie.