Ők menthetik meg az emberiséget a totális katasztrófától
Üzlet

Ők menthetik meg az emberiséget a totális katasztrófától

Major András
A mesterséges intelligencia, illetve az elmúlt években jelentős fejlődést mutató gépi tanulás (Machine Learning, ML) technológia számos területen segíthet a klímaváltozás megelőzésében és hatásai csillapításaiban már napjainkban is, a jövőben pedig még inkább. A probléma megoldása érdekében azonban az emberiségnek is határozottabb cselekvésre kellene elhatároznia magát.
A klímaváltozás problémájának kezelése a megelőzést (kibocsátáscsökkentés) és az alkalmazkodást (felkészülés az elkerülhetetlen következményekre) egyaránt szükségessé teszi, amelyek rendkívül összetett feladathalmazt takarnak. Ez az összetettség azonban egyben lehetőséget is jelent, ugyanis így számos úton-módon lehet kedvező változást elérni. A mesterséges intelligencia alkalmazását célzó munka már nem egy területen elindult, egy több egyetem és többek között a Google és a Microsoft szakértői közreműködésével készült új tanulmány pedig arra vállalkozott, hogy összesíti a potenciális alkalmazási területeket (Tackling Climate Change with Machine Learning). A tanulmány 13 olyan nagy területet jelöl meg, ahol a gépi tanulás alkalmazható, illetve esetleg már alkalmazásban is van, mint a villamosenergia-rendszer, a szállítás-közlekedés, az épületek, az ipar, a mező- és erdőgazdálkodás, oktatás vagy a klímamodellezés.

A villamosenergia-rendszer esetében igazán indokolttá teheti a mesterséges intelligencia használatát, hogy az időjárásfüggő megújuló energiaforrások terjedésével az energiaszolgáltatóknak a korábbaiknál pontosabb előrejelzésekre van szükségük az igények várható alakulását illetően, valós időben és hosszabb távon egyaránt. Az energiaszükséglet előrejelzésére képes algoritmusok már ma is léteznek, ezek azonban tovább tökéletesíthetők a helyi időjárási és éghajlati viszonyok, továbbá a háztartási szokások részletesebb figyelembe vételével. A villamosenergia-rendszerek csurig vannak adattal, azonban eddig alig aknázták ki az ebben az információtömegben rejlő lehetőséget. A gépi tanulás emellett a megújuló alapú termelésre vonatkozó prognózisok pontosításában is segíthet, mindez pedig javítja a megújulók országos rendszerbe való integrálhatóságát, csökkentve az esetleges veszteségeket is.

Véget érhet a vas- és beton világa?

A gépi tanulással felgyorsítható az új, a korábbiaknál hatékonyabb energiatermelést, -tárolást és felhasználást lehetővé tévő anyagok fejlesztésének jellemzően meglehetősen lassú folyamata is. A technológia bevonásával egyebek mellett a napenergia tárolását lehetővé tevő új üzemanyagok, hatékonyabb szén-dioxid-megkötő anyagok, valamint a jelenlegieknél jóval kevésbé karbonintenzív építőanyagok állíthatók elő, amelyek egy nap az acél és cement, illetve beton helyébe léphetnek. Ezek előállítása felelős a világ szén-dioxid-kibocsátása mintegy 10 százalékáért.

Ők menthetik meg az emberiséget a totális katasztrófától
Forrás: Shutterstock
A globális kereskedelem rendkívül komplex és nem ritkán nagyon nem hatékony folyamat, amelyben egyebek mellett a szállítmányok nagysága, a szállítási módok, valamint az eredet- és célállomások folyton változó hálózata áll állandó és emberi értelemmel alig átlátható kölcsönhatásban egymással. A gépi tanulás a szállítmányok jobb összehangolásával, valamint a megtett utak számának minimalizálásával nem csak a járművek és a rendszer hatékonyságát javíthatja, de a környezeti terhelést és a szektor karbonintenzitását is képes lehet érdemben mérsékelni. Erre pedig igencsak szükség van, tekintve, hogy a szállítási szektor a globális szén-dioxid-kibocsátás mintegy negyedéért felelős. A mesterséges intelligencia a jövőben mérsékelheti a személyautó-használatot is az önvezető technológia autómegosztó szolgáltatással történő kombinálásával. Az algoritmusok az elektromos járművek terjedését nehezítő akadályok lebontásában is segíthetnek. A gépi tanulással javítható az akkumulátor kihasználtsága, ekképp az egy töltéssel megtehető kilométerek száma növelhető, de az összesített töltési adatok alapján történő modellezéssel segíthetnek a töltőhálózat üzemeltetőjének az igények jobb előrejelzésében és kielégítésében is.

Ahogyan a gépi tanulás képes a világkereskedelem optimalizálására, úgy alkalmazásával az élelmiszer-, divat- és fogyasztói javakat termelő iparágak teljes értéklánca mentén minimalizálhatók a hatékonytalanságok és a szén-dioxid-kibocsátás. A kereslet és kínálat jobb előrejelzésével érdemben csökkenthető a termelési és szállítási veszteség, míg a kis karbonlábnyomú termékek célzott ajánlása a környezetbarátabb fogyasztói döntéseket bátorítja.

Az emissziócsökkentés egyik legnagyobb tartaléka az épületek energiafelhasználásában rejlik, amelyek összességében a globális CO2-emisszió negyedét produkálják. A szenzorokkal kombinált intelligens irányító rendszerek drámai mértékben képesek csökkenteni az épületek energiafogyasztását az időjárási körülmények, az ingatlan kihasználtsága és más környezeti tényezők számításba vételével, ezekhez igazítva a belső tér világítását, hűtés-fűtését és szellőzését. A műholdképek alapján a számítógépes látási technikák és a gépi tanulási algoritmusok képesek az épületek és akár egész városok energiafogyasztásának megbecslésére, ott, ahol erre vonatkozó adatok nem állnak rendelkezésre. Ugyanezen technológiák meg tudják határozni azon épületeket is, amelyeknél az energiahatékonyság jelentős mértékben javítható.

Gépek tervezhetik meg a fenntartható mezőgazdaságot

A mezőgazdaságot napjainkban még mindig a monokultúrák dominálják, amelyekben egy-egy nagyobb földterületen mindössze egy-egy növényt termesztenek. Ez ugyan megkönnyíti a földművesek dolgát, azonban gyorsan csökkenti a talaj tápanyagtartalmát, egyben termelékenységét. Ennek következtében számos farmer függ a nitrogén-alapú műtrágyák intenzív használatától, amely viszont dinitrogén-oxiddá, a szén-dioxidnál mintegy 300-szor agresszívebb üvegházhatású gázzá alakulhat. A gépi tanulás segíthet áttérni egy hatékony, több növényt magába foglaló művelésre, amellyel a termőföld egészsége regenerálható, a műtrágyaszükséglet pedig mérsékelhető.

Az erdőirtásokkal világszinten akkora szén-dioxid-megkötő kapacitás esik ki a rendszerből, amely a globálisan kibocsátott CO2-nek mintegy 10 százalékát lenne képes kivonni a légkörből. Nyomon követésük és megelőzésük azonban általában még mindig aprólékos kézi munkával történik. A műholdképek alapján a mesterséges intelligencia képes automatikusan elemezni az erdőveszteséget egyszerre jelentős területen, a felszínen elhelyezett, a motoros fűrész hangját észlelő érzékelők pedig az illegális fakitermelés elleni hatósági fellépést segíthetik.

Ők menthetik meg az emberiséget a totális katasztrófától
Forrás: Shutterstock
A klímaváltozás legjelentősebb hatásainak nagy részét a következő évtizedekben olyan hatalmas komplex rendszerek fogják alakítani, mint például a felhő- és jégtakarók dinamikájának változásai. Márpedig ezek éppen azok a fajta problémák, amelyeknek a mélyére ásva a mesterséges intelligencia az egyik legjobban használható. A változások modellezése segíthet az olyan szélsőséges időjárási események pontosabb előrejelzésében, mint az aszályok és hurrikánok, így az ezekre történő felkészülésben és az ellenük való védekezésben is.

Mesterséges felhőtakarót terveznek

A mesterséges intelligencia mindezen túl a jövőben ma még elképzelhetetlen mértékben lehet képes pozitív változást előidézni a klímahelyzetben. A tanulmány szerint egyes tudósok nagy reményeket fűznek ahhoz, hogy az úgynevezett geomérnökség tudományága területén olyan hatalmas, a Föld mint fizikai rendszer egészét alkapvetően érintő lépések tehetők majd meg nemsokára, amelyekkel a Nap sugarainak a jelenleginél jóval nagyobb része lesz visszatükrözhető a világűrbe. Elképzelések szerint ez leginkább a felhők visszatükröző hatásának fokozása, esetleg mesterséges felhők aeroszolokkal való létrehozása révén lehet majd lehetséges. Miután egyelőre csupán alig több mint feltételezésről van szó, rendkívül fontos lenne a lehetséges mellékhatások modellezése, amelyben a mesterséges intelligenciának nagyon nagy szerepe lehetne. A tanulmány azonban hangsúlyozza, talán ez az alkalmazási terület az összes közül a legextrémebb és spekulatívabb.

Ezzel szemben a mesterséges intelligencia már ma alkalmazható egy ennél kevésbé izgalmas, de szintén nagy változással kecsegtető területen, mégpedig az egyének karbonlábnyomának csökkentésére. Gyakori félreértés, hogy az egyének cselekvése nem képes érdemi eredményt elérni a klímavédelem terén: az egyéni változtatások összesítve igenis jelentős hatással járhatnak. Ehhez viszont az embereknek tisztában kell lenniük azzal, hogyan tehetik meg ezt. A gépi tanulás úgy segíthet, hogy feltérképezi és összesíti az egyén karbonlábnyomát, majd kisebb változásokat javasol csökkentése érdekében - például a tömegközlekedés gyakoribb használatát, a kevésbé gyakori húsfogyasztást vagy az otthoni áramhasználat mérséklését. Ezen túl, a reklámszakemberek már sikeresen alkalmaznak technikákat a fogyasztók megkeresésére, amelyek arra is használhatók lennének, hogy környezettudatosabb döntésekre biztassák a vásárlókat. A fogyasztókat személyre szabott módon megszólítva sikeresen bátoríthatók például az energiamegtakarítási programokban való részvételre is.

A mesterséges intelligencia "felbecsülhetetlen" szerepet játszhat a klímaváltozás legrosszabb hatásainak megelőzésében és az ezekre történő felkészülésben, ugyanakkor a tanulmány szerzői hangsúlyozzák: nem csodaszerről van szó, és a politikai cselekvésre szintén égetően nagy szükség van. "A technológia önmagában nem elég" - fogalmaznak. “A klímaváltozást mérséklő technológiák már évek óta elérhetők, de a széles társadalomban nagyrészt még nem terjedtek el. A mesterséges intelligencia hasznos lehet a klímacselekvéssel összefüggő költségek mérséklésére, azonban ehhez az emberiségnek szintén úgy kell döntenie, hogy cselekszik.
shutterstock_1077839366
BET
hr munkaerő
LONDON, ENGLAND - SEPTEMBER 20: Britain's Prime Minister Boris Johnson arrives to welcome the Emir of Qatar, Sheikh Tamim bin Hamad Al Thani for bilateral talks at 10 Downing Street.
Commerzbank
forintarfolyam
Népszerű
Friss hírek TÖBB FRISS HÍR
Tőzsdetanfolyam
Légy tudatos a pénzügyeidben, vedd a saját kezedbe az irányítást.
Egészségügy másképpen
Amerikai, nyugat-európai kórházi ellátás, havi 7875 Ft-tól.
Portfolio hírlevél
Ne maradjon le a friss hírekről!
Iratkozzon fel megújult, mobilbarát
hírleveleinkre és járjon mindenki előtt.

Ügyvédek

A legjobb ügyvédek egy helyen

Infostart.hu

Pénzügyi modellező

Pénzügyi modellező

Szerkesztő-újságíró

Szerkesztő-újságíró
2019. szeptember 25.
Követeléskezelési trendek 2019
2019. október 1.
Öngondoskodás 2019
2019. október 16.
Budapest Economic Forum 2019
2019. október 17.
Portfolio-MAGE Ipar 4.0 konferencia 2019
BET