Sztuczna inteligencja będzie zarządzać zasobami naturalnymi planety?

W przypadku środowiska naturalnego, każde, nawet indywidualne działanie przyczynia się do ratowania lub wyrządzania szkody naszej planecie. Na szczęście społeczności na całym świecie łączą się, by wspólnie angażować się w działania na rzecz ratowania klimatu. Niesie to obietnicę spełnienia założeń zerowej emisji dwutlenku węgla już do 2050 roku.

Technologia ma w tym wypadku do odegrania rolę kluczową w niemal każdym aspekcie przeciwdziałania zmianom klimatycznym – od monitorowania zużycia energii i emisji gazów wszystkich zakresów, po umożliwienie ludziom i organizacjom bardziej efektywnych sposobów działania. Niestety z wykorzystaniem technologii wiążą się również znaczne emisje dwutlenku węgla. I nie chodzi tu tylko o energochłonny sprzęt.

Nowe podejście do tworzenia oprogramowania ma znaczny potencjał do zmniejszenia globalnej emisji dwutlenku węgla, dając początek globalnemu ruchowi zielonego oprogramowania. Jak przekonują eksperci DXC Technology, globalnego lidera w dziedzinie usług IT, innowacje oparte na oprogramowaniu to czynnik, który ma szansę wnieść trwałe zmiany w realizacji założeń zrównoważonego rozwoju i wesprzeć transformację, która jest niezbędna do stworzenia neutralnej dla klimatu przyszłości.

Jak wynika z raportu Sustainable Futures, sztuczna inteligencja stała się ważnym obszarem do rozwiązania większości problemów związanych ze zrównoważonym rozwojem środowiska, takich jak różnorodność biologiczna, energia, transport czy zarządzanie gospodarką wodną. Przykładem sektora, który już czeka w kolejce, by wykorzystać ten potencjał jest rolnictwo. Właściciele gospodarstw i przedstawiciele agrobiznesu są gotowi, by porzucić tradycyjne praktyki na rzecz cyfrowej transformacji całego sektora. AI może sprawdzać warunki glebowe, monitorować zdrowie zwierząt hodowlanych oraz wykrywać zagrażające uprawom owady i choroby.

Analiza MarketsandMarkets podaje z kolei, że wykorzystanie AI w rolnictwie to globalny rynek produktów i usług, który wzrośnie z 1,7 mld USD w 2023 roku do 4,7 mld USD już do 2028 roku. Technologia wpływa nie tylko na wyniki pojedynczego gospodarstwa, źródła danych generują bowiem cenne spostrzeżenia, które pozytywnie wpływają na decyzje polityczne i regulacyjne dla całych społeczności, a nawet krajów.

Realizując te potrzeby, firma DXC współpracuje z Ministerstwem Rolnictwa, Rybołówstwa i Żywności (MAPA) w Hiszpanii w celu przekształcenia hiszpańskiego sektora rolniczego przez analitykę danych i wykorzystanie sztucznej inteligencji.

Ministerstwo Przemian Ekologicznych i Wyzwań Demograficznych (MITECO) pracuje nad ochroną dziedzictwa naturalnego kraju, w tym jego różnorodności biologicznej i lasów. Ministerstwo Rolnictwa, Rybołówstwa i Żywności (MAPA) realizuje politykę rządu w obszarach mających wpływ na rolnictwo, zwierzęta gospodarskie i dobrobyt ekonomiczny społeczności lokalnych. Obawy obu ministerstw zbiegły się w sprawie pilnej potrzeby rozwiązania problemu pożarów w całym kraju. W 2019 r. te pożary pochłonęły około 81 000 hektarów w całej Hiszpanii, a władze lokalne zgłosiły ponad 10 000 ognisk.

Jeden z projektów realizowanych wspólnie z DXC wykorzystuje AI do dokładnego przewidywania pożarów lasów przez ocenę źródeł danych środowiskowych zebranych przez MAPA i jej partnerów. MAPA i DXC zapewnią, że dane są przekazywane, obsługiwane i analizowane w sposób efektywny, by zarządzać wszystkim, od rybołówstwa po owoce pestkowe i produkcję oliwy. Wspieranie jednego z największych hiszpańskich przemysłów ma szansę zapewnić bezpieczną przyszłość dla obywateli, którzy polegają na nim w zakresie żywności i zatrudnienia.

Łukasz Nitak, Business Development Director w DXC Technology Polska wyjaśnia: W efekcie wdrożenia projektu, przewidywania dotyczące pożarów są znacznie dokładniejsze, co daje MITECO cenny czas na koordynację działań. Podczas testów z wykorzystaniem danych historycznych stwierdzono 80-procentową korelację między czasem i lokalizacją pożarów a przewidywaniami systemu. Co więcej, elastyczność i względnie niski koszt posiadania tej technologii pozwalają zespołowi na zastosowanie zdolności przewidywania w innych obszarach, np. wykorzystując modele uczenia maszynowego (ang. Machine Learning) do przewidywania upraw owoców.  System umożliwiający monitorowanie upraw rolnych z wykorzystaniem satelitarnej teledetekcji w połączeniu z modelami Machine Learnig w przyszłości pomoże również polskim rolnikom lepiej przewidywać zagrożenia pogodowe wpływające na jakość upraw. W trakcie działania systemu modele Machine Learnig z upływem czasu zasilane są coraz większą ilością danych, dzięki czemu z każdym rokiem rolnicy będą mogli otrzymywać dokładniejsze dane o ewentualnych zagrożeniach.

Woda jest podstawowym zasobem naturalnym, jednak jej zasoby kurczą się do krytycznych poziomów. Przed konferencją wodną ONZ w 2023 r. badanie ONZ wskazało, że dwa miliardy ludzi nie ma dostępu do wody nadającej się do picia, a 3,6 miliarda nie ma dostępu do bezpiecznie zarządzanych urządzeń sanitarnych.

Sztuczna inteligencja jest w tym wypadku osią wysiłków związanych z „cyfryzacją” wody na całym świecie, aby zmniejszyć ilość odpadów i poprawić efektywność kosztową i zrównoważenie operacji gospodarki wodnej. Polska to jeden z krajów europejskich o najmniejszych zasobach wody pitnej w przeliczeniu na mieszkańca, na której dostępność wpływa zarówno nadmierne zużycie w gospodarstwach domowych, jak i zanieczyszczenie środkami chemicznymi stosowanymi w rolnictwie czy zużycie w produkcji. Już dziś Bank Światowy szacuje, że rolnictwo odpowiada za 70% zużycia słodkiej wody na świecie. Wprowadzenie systemów opartych o sztuczną inteligencję daje szansę krajom takim jak Polska w skutecznym zarządzaniu zasobami wód gruntowych, a w efekcie podniesieniu dostępności do wody pitnej. – podsumowuje Łukasz Nitak.

Źródło: dfusion.pl