Sztuczna inteligencja może pomóc w przewidywaniu i optymalizacji systemów zrównoważonego rozwoju

- Rozwiązania w zakresie zrównoważonego rozwoju często wymagają zarządzania złożonymi systemami, takimi jak łańcuchy dostaw, sieci elektryczne i ekosystemy rolnicze. Systemy te składają się z wielu połączonych ze sobą części, przy czym pozornie niewielka zmiana w jednej części może prowadzić do kaskadowych konsekwencji w innych częściach systemu, które często są nieprzewidywalne przy użyciu tradycyjnych narzędzi. Zrozumienie złożoności to jeden z obszarów, w których narzędzia AI mogą zrobić mistrzowsko. Może nam pomóc mierzyć i przewidywać zmiany, optymalizować systemy w sposób, którego wcześniej nie mogliśmy zrobić. Możliwości te mogą pomóc w zwiększeniu wydajności, zmniejszeniu ilości odpadów i umożliwieniu szybszego przejścia do bardziej zrównoważonego świata. Weźmy pod uwagę sieci elektroenergetyczne, jeden z najważniejszych elementów przyszłego świata o zerowej emisji netto. Tradycyjne metody zarządzania siecią opierają się na założeniu, że źródła energii są duże, scentralizowane i przewidywalne. Jednak w miarę jak świat zmierza w kierunku coraz większego wykorzystania energii odnawialnej, nasze źródła energii elektrycznej stają się coraz bardziej zdecentralizowane i zmienne, a tradycyjne metody zarządzania siecią mają trudności z dostosowaniem się. To właśnie tutaj sztuczna inteligencja może odegrać transformacyjną rolę. Sztuczna inteligencja może analizować pogodę i wzorce zużycia energii w czasie rzeczywistym, przewidywać nadchodzące zapotrzebowanie i podaż energii odnawialnej, a nawet sterować systemami magazynowania i dystrybucji energii. Możliwości te nie tylko pomagają zoptymalizować systemy elektroenergetyczne, ale także ułatwiają integrację większej liczby odnawialnych źródeł energii z siecią. Różnorodność biologiczna i ekosystemy to kolejny obszar, w którym sztuczna inteligencja może zmienić światowe podejście do zrównoważonego rozwoju. Przedsiębiorstwa są coraz częściej zobowiązane do mierzenia i raportowania wszelkich istotnych wpływów, jakie wywierają na przyrodę. Pomiar różnorodności biologicznej i ekosystemu to ogromne wyzwanie, które wymaga gromadzenia, integrowania i analizowania danych z wielu źródeł i w różnych skalach. Tradycyjne metody są często pracochłonne, kosztowne oraz mają ograniczony zakres i częstotliwość. Jednak ostatnie postępy w dziedzinie sztucznej inteligencji i obserwacji Ziemi oferują nowe sposoby łatwiejszego i bardziej kompleksowego pomiaru i monitorowania różnorodności biologicznej i ekosystemów. Sztuczna inteligencja może umożliwić analizę ogromnych ilości różnego rodzaju danych zebranych z terenu i satelitów oraz może wykrywać wzorce i trendy, które są niewidoczne dla tradycyjnych technik analitycznych. Połączenie sztucznej inteligencji z zaawansowanymi technologiami obserwacji Ziemi może stworzyć ciągły, oparty na podstawach naukowych system monitorowania stanu ekosystemów Ziemi o wysokiej rozdzielczości. Sztuczna inteligencja pomaga również przekształcić zdolność świata do lepszego zrozumienia zmian klimatycznych i przystosowania się do nich. Jednym ze sposobów, w jaki to robi, jest dostarczanie lepszych i wcześniejszych ostrzeżeń o ekstremalnych warunkach pogodowych. Na przykład sztuczna inteligencja przekształca prognozowanie pogody podsezonowe, które jest przewidywaniem warunków pogodowych z tygodniowym i miesięcznym wyprzedzeniem. Ta skala czasowa prognozowania może mieć ważne implikacje dla rolnictwa, gospodarki wodnej, gotowości na wypadek klęsk żywiołowych i zdrowia publicznego. Jednak prognozowanie podsezonowe nie jest obecnie wiarygodne, ponieważ wymaga precyzyjnej wiedzy na temat wielu zmiennych, które są trudne do zmierzenia i modelowania przy użyciu tradycyjnych modeli opartych na procesach. Sztuczna inteligencja może pomóc w przezwyciężeniu tych wyzwań poprzez integrację i analizę danych z wielu źródeł, takich jak satelity, stacje pogodowe i modele klimatyczne. Dzięki temu możemy dostrzec wzorce, których modele oparte na procesach nie wychwytują. Sztuczna inteligencja może również pomóc analitykom lepiej zrozumieć źródła niepewności i zmienności w prognozach podsezonowych, dostarczając decydentom użytecznych informacji. W świecie, w którym systemy są coraz bardziej wzajemnie połączone, wykorzystanie zdolności sztucznej inteligencji do radzenia sobie ze złożonością będzie miało kluczowe znaczenie dla pomyślnego przejścia do zrównoważonego świata.