PL   |   EN

Rewolucja przemysłowa 4.0 a środowisko

Rewolucja przemysłowa 4.0 a środowisko
źródło : pixabay.com
Sztuczna inteligencja, robotyka i cyfryzacja, których rozwój jest często określany jako rewolucja przemysłowa 4.0, będą miały w nadchodzących latach duży wpływ na ochronę środowiska i adaptację do zmiany klimatu. Według niedawnego badania opublikowanego w Nature (Vinuesa R., et al. 2020) dotyczącego wpływu sztucznej inteligencji na cele Agendy 2030 Organizacji Narodów Zjednoczonych, zaobserwowano, że może ona umożliwić osiągnięcie 134 szczegółowych celów zrównoważonego rozwoju we wszystkich 17 celach głównych, ale może również hamować 59 z nich.

Niniejszy tekst został przygotowany przez studenta w ramach współpracy Instytutu na rzecz Ekorozwoju z Uniwersyteckim Centrum Badań nad Środowiskiem i Zrównoważonym Rozwoju Uniwersytetu Warszawskiego.

Szybki rozwój sztucznej inteligencji musi być wspierany przez niezbędne rozwiązania regulacyjne i nadzór nad technologiami opartymi na sztucznej inteligencji, aby umożliwić zrównoważony rozwój. Niezastosowanie się do tego może spowodować luki w przejrzystości, bezpieczeństwie i standardach etycznych.

Kluczowe technologie rewolucji przemysłowej 4.0, które łączą sztuczną inteligencję, pracę robotów, drony i zaawansowane techniki analizy danych, mają przekształcić w świat jaki jest nam dzisiaj nieznany. Sztuczna inteligencja powiązana z samo uczeniem się będzie działać w parze z Internetem Rzeczy i dronami, aby przynieść pozytywne, a czasem negatywne skutki w większości obszarów. Szacuje się, że wykorzystanie sztucznej inteligencji do zastosowań środowiskowych może wnieść do światowej gospodarki do 5,2 biliona USD w 2030 r., co stanowi wzrost o 4,4% w stosunku do dotychczasowego działania (PWC 2020) (rys. 1).

Źródło: Degot Ch., Duranton S. Frédeau M., Hutchinson R. (2020) Reduce Carbon and Costs with the Power of AI Boston Consulting Group accessed online from https://web-assets.bcg.com/be/ca/2d5ef6fa4a9790631c46935991ce/bcg-reduce-carbon-and-costs-with-the-power-of-ai-jan-2021.pdf

Rys. 1 Sztuczna inteligencja w prognozach dotyczących działań na rzecz klimatu 

Szybki rozwój tych nowych technologii może mieć również negatywne skutki, a niektóre postępy w wielu dziedzinach mogą powodować efekty uboczne, które mogą ostatecznie zaszkodzić korzyściom w niektórych obszarach. W serii artykułów opisano niektóre z głównych obszarów, w których sztuczna inteligencja, robotyka i cyfryzacja mogą pozytywnie i negatywnie wpłynąć na przyszłość. Większość z tych zmian jest obecnie na wczesnym etapie.

Świat znajduje się obecnie na wyjątkowym etapie swojej historii, gdzie potrzebne są niezwykłe działania, aby zachować przyrodę i uczynić świat lepszym miejscem dla następnego pokolenia. Postępy w sztucznej inteligencji, cyfryzacja i robotyka będą miały ogromny wpływ na przyszłość. Mogą one jednak działać również w odwrotną stronę i mogą przyspieszać 

szkody dla środowiska, jeśli nie są skutecznie zarządzane i nie przeciwdziała się negatywnym skutkom oraz terminowemu opracowywaniu metod ich równoważenia. Tak zwana rewolucja przemysłowa albo rewolucja cyfrowa, zarządzana wspólnie dla wspólnego dobra, może pomóc uczynić świat bardziej zrównoważonym miejscem do życia i przejść długą drogę w ochronie środowiska i efektywnym zarządzaniu jego zasobami.

Modelowanie klimatu

Nowa dziedzina „informatyka klimatyczna” już kwitnie, wykorzystując sztuczną inteligencję do fundamentalnej transformacji prognozowania pogody (w tym przewidywania ekstremalnych zdarzeń) i poprawy zrozumienie skutków zmiany klimatu. Społeczność zajmująca się pogodą i klimatem posiada już dużą ilości danych i nadal gromadzi ich coraz więcej, zapewniając doskonały punkt wyjścia do zastosowania sztucznej inteligencji wraz z samo uczeniem się. Do tej pory korzystanie z tych często aktualizowanych zbiorów danych wymagało znacznej mocy obliczeniowej o wysokiej wydajności oraz ograniczało dostępność i użyteczność dla społeczności naukowej i decyzyjnej.

Sztuczna inteligencja może rozwiązać to wyzwania, zwiększając zarówno wydajność modelowania pogody i klimatu, jak i czyniąc je bardziej dostępnymi i użytecznymi do podejmowania decyzji (Goldsmith 2000).

Agencje publiczne, w tym UK Met Office i NASA, oraz podmioty z sektora prywatnego, takie jak IBM i Microsoft, wykorzystują sztuczną inteligencję i samo uczenie się w celu zwiększenia wydajności oraz efektywności modeli pogody i klimatu. Modele te korzystają ze skomplikowanych równań – w tym dynamiki płynów dla atmosfery i oceanów – oraz heurystyki dla pierwiastków, których przewidywanie zachowania nie można w pełni przewidzieć. (rys. 2)

Złożoność równań wymaga kosztownych, energochłonnych obliczeń, ale sieci głębokiego uczenia mogą naśladować niektóre aspekty tych symulacji klimatycznych, pozwalając komputerom działać znacznie szybciej i włączać do obliczeń większą złożoność systemu „rzeczywistego” (PWC 2018).

Źródło: Fleury D. (2019) Fighting the Climate Crisis: 6 Future Game-Changers Made Possible by Deep Learning Towards data Science accessed online fromhttps://towardsdatascience.com/fighting-the-climate-crisis-5-future-gamechangers-made-possible-by-deep-learning-f301f29f632c

Rys.2: Algorytm Deep Learning, który przewiduje, lokalizuje i symuluje cyklony tropikalne oraz ich prekursory

Techniki sztucznej inteligencji mogą również pomóc w korygowaniu błędów systematycznych w modelach, wyodrębniając najistotniejsze dane, aby uniknąć degradacji danych i w inny sposób poprawić wydajność obliczeniową. Z biegiem czasu tańsze, szybsze modele pogody i klimatu odblokowywane przez sztuczną inteligencję mogą zmniejszyć zapotrzebowanie na energochłonne superkomputery, obniżyć koszty badań i otworzyć pole nauki o pogodzie i klimacie dla znacznie większej liczby badaczy.

 

Bibliografia

Goldsmith K. (2005). Artificial intelligence techniques for soil erosion mapping and risk assessment in Almeria Province, Southeast Spain. (PhD thesis), Kingston University, uk.bl.ethos.436783. https://www.pwc.co.uk/services/sustainability-climate-change/insights/how-ai-future-can-enable-sustainable-future.html

PWC (2018) Fourth Industrial Revolution for the Earth Harnessing Artificial Intelligence for the Earth PWC accessed online from https://www.pwc.com/gx/en/news-room/docs/ai-for-the-earth.pdf

PWC (2020) How AI can enable a sustainable future. Estimating the economic and emissions impact of AI adoption in agriculture, water, energy and transport accessed online from 

Vinuesa R., Azizpour H., Leite I. (2020) The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nat Commun 11, 233 accessed online from https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y

Tagi

Stworzone przez allblue.pl