W ciągu ostatniej dekady producenci pomidorów w centralnych Indiach doświadczyli dotkliwych susz, co doprowadziło do znaczących strat w uprawach i bezpośrednio wpłynęło na środki do życia lokalnych rolników.

Z kolei po drugiej stronie globu, firma z Doliny Krzemowej, ClimateAi, angażuje się w rozwój platformy opartej na sztucznej inteligencji. Jej celem jest ocena stopnia podatności upraw na rosnące temperatury w ciągu następnych dwudziestu lat.

To innowacyjne narzędzie wykorzystuje dane klimatyczne, informacje o glebie i zaopatrzeniu w wodę w danym regionie, aby przewidzieć rentowność upraw w nadchodzących latach.

W 2021 roku Maharashtra w Indiach stała się jednym z pierwszych przypadków badawczych. Rolnicy z tego regionu mieli dostęp do aplikacji ClimateAi, gdzie mogli dostarczać informacje na temat nasion, które planowali uprawiać, oraz wybranych miejsc do sadzenia.

Korzystając z tych danych, ClimateAi przeprowadziło symulacje i doszło do wniosku, że ekstremalne upały i susza spowodują zmniejszenie produkcji pomidorów w regionie o około 30% w ciągu następnych dwóch dekad. Firma następnie ostrzegła rolników, aby dostosowali swoje strategie upraw.

Dostosowania

Wyniki okazały się kluczowe: producenci pomidorów zmienili swoje strategie biznesowe, wybierając bardziej odporne na zmiany klimatu odmiany nasion i modyfikując harmonogramy sadzenia nasion pomidorów.

Tradycyjnie znalezienie nowych terenów uprawnych było czasochłonnym procesem dla rolników dotkniętych zmianami klimatycznymi, ale teraz, według Himanshu Gupty, CEO i współzałożyciela ClimateAi, “można to zrobić w ciągu kilku minut, co znacznie obniża koszty”.

Gupta, który dorastał w Indiach, podkreśla, że sztuczna inteligencja jest postrzegana jako mnożnik czasu i skuteczności w poszukiwaniu rozwiązań dla zmian klimatycznych.

Ulepszona ocena przyszłych zagrożeń w rolnictwie to tylko jeden z wielu sposobów, w jakie technologie sztucznej inteligencji są stosowane w walce z kryzysem klimatycznym.

SI w walce ze zmianami klimatycznymi

Od lat badacze zastanawiają się, jak sztuczna inteligencja mogłaby pomóc zrozumieć i przeciwdziałać zmianom klimatycznym. Teraz eksperci wskazują, że sztuczna inteligencja jest gotowa przyspieszyć szereg inicjatyw, od redukcji zanieczyszczeń po ulepszanie modeli meteorologicznych.

“Sztuczna inteligencja to system obdarzony solidnymi umiejętnościami predykcyjnymi, które mogą być niezwykle przydatne w różnych dziedzinach, od zrozumienia cząsteczek w małej skali po szersze systemy klimatyczne, pomagając nam w walce ze zmianami klimatycznymi”. Powiedział Fengqi You, profesor w Szkole Inżynierii Uniwersytetu Cornell.

Niemniej jednak, pomimo wszystkich obietnic SI, infrastruktura, która ją wspiera – jak centra danych pełne rzędów superkomputerów pochłaniających dużo energii – sama w sobie może stanowić presję na środowisko.

Technologia przyspieszająca odkrycia

Sztuczna inteligencja to szerokie pojęcie obejmujące różne narzędzia cyfrowe szkolone do wykonywania szerokiego zakresu zadań, które wcześniej wymagały interwencji człowieka.

Co te technologie zazwyczaj mają wspólnego, to zdolność szybkiego przetwarzania i znajdowania powiązań w dużych ilościach różnorodnych danych, co czyni SI szczególnie skuteczną w takich działaniach jak prognozowanie i symulacja.

W przeciwieństwie do tradycyjnych programów komputerowych, narzędzia SI mogą się uczyć z biegiem czasu, gdy dostępne są nowe dane lub gdy systemy otrzymują dodatkowe informacje zwrotne na temat jakości swoich wyników.

Podczas gdy odkrycia naukowe kiedyś zależały od zdolności człowieka do zbierania, obserwowania i analizowania dowodów, komputery są teraz w stanie przetwarzać ogromne zbiory danych, identyfikować wzorce i prowadzić cyfrowe eksperymenty w ułamku czasu potrzebnego ludziom.

Jak jest używana?

Sztuczna inteligencja ma zdolność do identyfikacji w czasie rzeczywistym, które źródła energii odnawialnej są dostępne w obszarach, gdzie konsumenci ich potrzebują, optymalizując w ten sposób dopasowanie między popytem a podażą energii odnawialnej.

Dodatkowo, w innych dziedzinach, SI jest wykorzystywana do badań nad materiałami, które mogą skutecznie wychwytywać węgiel z atmosfery, a także do modelowania i przewidywania wielkich powodzi, pomagając lokalnym agencjom rządowym lepiej się przygotować i reagować na potencjalne sytuacje awaryjne.

The Cool Down, firma medialna, która pomaga konsumentom lepiej zrozumieć kryzys klimatyczny i możliwe rozwiązania, planuje uruchomić narzędzie SI na początku 2024 roku. Narzędzie to będzie w stanie odpowiadać na pytania użytkowników dotyczące tego, jak prowadzić bardziej zrównoważony styl życia, jak wyjaśniła Anna Robertson, współzałożycielka i szefowa ds. treści i partnerstw firmy.

Narzędzie będzie wykorzystywać dane z witryny do identyfikacji najczęściej wyszukiwanych przez konsumentów tematów związanych z klimatem, odpowiadając na pytania typu: “Co mogę zrobić ze starymi dżinsami?” lub “Chcę zmienić proszek do prania, od czego zacząć?”

“Część problemu polega na tym, że sam problem stał się tak przytłaczający i często zdominowany przez smutek i katastrofę, zamiast skupiać się na rozwiązaniach, które są w naszym zasięgu”, powiedziała Robertson w rozmowie z CNN. “Naszym celem jest ułatwienie ludziom podejmowania bardziej zrównoważonych decyzji.”

Istnieje jednak znacząca wada tego rosnącego potencjału obliczeniowego: uruchamianie modeli sztucznej inteligencji pochłania znaczną ilość energii, a wiele centrów danych działa w regionach, które wciąż w dużej mierze polegają na paliwach kopalnych, ostrzega You z Cornell.

Dodatkowo, centra danych często potrzebują wody do chłodzenia – zasobu, który staje się coraz bardziej deficytowy w niektórych regionach, gdzie te centra są zlokalizowane, w tym na zachodzie Stanów Zjednoczonych.

Chociaż obecnie ilość energii zużywanej na zasilanie SI jest stosunkowo mała w porównaniu z zużyciem energii przez transport czy budynki, You podkreślił, że to zużycie szybko rośnie i wymaga uważnej uwagi, zanim stanie się wykładnicze.

Badanie przeprowadzone w październiku przez holenderskiego badacza Alexa de Vriesa oszacowało, że w najgorszym scenariuszu systemy SI Google mogą ostatecznie zużywać tyle energii elektrycznej, co cała Irlandia każdego roku, biorąc pod uwagę szeroką adopcję SI w jej obecnym sprzęcie i oprogramowaniu.

W związku z tym programiści są zachęcani “nie tylko do skoncentrowania się na optymalizacji SI, ale także do krytycznego rozważenia potrzeby stosowania SI w ogóle”, ponieważ nie wszystkie zastosowania SI przynoszą jednakowe korzyści, a korzyści nie zawsze przewyższają koszty, podsumowało badanie.

Niektórzy operatorzy centrów danych już zaczynają podejmować działania w związku z tymi obawami.

Amazon Web Services (AWS), dział chmurowy giganta e-commerce, zobowiązał się do bycia “pozytywnym dla wody” do 2030 roku, co oznacza “zwracanie większej ilości wody społecznościom, w których posiadamy infrastrukturę centrów danych, niż pobieramy”, powiedział