Sztuczna inteligencja w ochronie środowiska

Intensywny rozwój sztucznej inteligencji niewątpliwie budzi liczne wątpliwości natury etycznej. Wywołuje także niepokój w odniesieniu do autonomii ludzkich jednostek, budzi obawy o uczciwość polityków względem obywateli, a nawet o przyszłość demokracji [1] (o apokaliptycznych wizjach nie wspominając). Rzeczywiście, tego typu lęki nie są do końca bezpodstawne, a nasze prywatne dane już poddaje się dogłębnej – mniej lub bardziej legalnej – analizie za pomocą AI. Mimo to, sztuczna inteligencja jest wytworem człowieka i jako jemu podległa i ograniczona jego wolą, ma ogromny potencjał, żeby w inteligentny sposób ułatwić nam życie, a nawet pomóc rozwiązać problemy dla nas niezwykle trudne lub wręcz niemożliwe do rozwiązania. Algorytmy, inteligentne oprogramowanie i boty z powodzeniem mogą być wykorzystane jako nieocenione narzędzie np. w psychoterapii [2] czy medycynie [3]. Co więcej, AI może pomóc nam uporać się z kluczowymi zagrożeniami środowiskowymi, z jakimi przyszło nam się mierzyć w XXI wieku przez własną krótkowzroczność – zmianami klimatu i utratą bioróżnorodności.

Sztuczna inteligencja skuteczniej analizuje dane

Antropogeniczne zmiany klimatyczne mają liczne źródła, ale zawsze sprowadzają się do przemysłowej działalności człowieka. Za emisje gazów cieplarnianych odpowiedzialne są w różnej mierze różne gałęzie gospodarki – niestety szacowanie i prognozowanie danych nie zawsze jest dokładne i może być obarczone znacznymi błędami. Zbieranie danych (np. o zanieczyszczeniach powietrza) i przewidywanie zagrożeń na ich podstawie może nabrać zupełnie nowego znaczenia, jeśli w tego typu praktyki włączymy uczenie maszynowe [4]. Tego typu uczenie sztuczna inteligencja wykorzystuje m.in. za pośrednictwem tzw. IoT (Internet of things), czyli “internetu rzeczy”. Dal wyjaśnienia – IoT określa urządzenia połączone z internetem i “komunikujące się” między sobą/wchodzące w interakcje.

IoT

 

Dane zebrane z tak połączonych ze sobą czujników, wykonujących pomiary podstawowych zanieczyszczeń powietrza, takich jak PPM, tlenek węgla, dwutlenek siarki i dwutlenek azotu, są zbiorczo analizowane przez AI, która uczy się na ich podstawie przewidywać zagrożenia i określać je. Jest to szczególnie ważne w lokalizacjach, w których szacowanie zanieczyszczeń i definiowanie ich źródeł jest trudne. Uczenie maszynowe pozwala też z dużą dokładnością przewidywać ekstremalne zjawiska pogodowe (które w obliczu zmian klimatu będą w końcu coraz częstsze). Takie rozwiązanie na skalę krajową wdraża np. US National Oceanic and Atmospheric Administration. Umożliwia ono także optymalizowanie zużycia energii w budynkach, a więc minimalizowanie związanych z tym emisji [4].

Obiecująca przyszłość uczenia maszynowego

W rzeczywistości obszarów, gdzie sztuczna inteligencja może pomóc w szacowaniu zagrożeń i przyczynić się do niwelowania skutków zmian klimatu, jest znacznie więcej. Autorzy opublikowanego w ubiegłym roku artykułu “Tackling Climate Change with Machine Learning” [5] wymieniają aż 13 sfer, w których można zastosować uczenie maszynowe (w tym produkcja energii, usuwanie CO2, edukacja, geoinżynieria słoneczna i finanse).

Oprócz szerzej opisanych wcześniej zastosowań, sztuczna inteligencja może przyczynić się także do tworzenia nowych materiałów niskoemisyjnych, rozwoju bardziej ekologicznego transportu i lepszego monitorowania wylesiania [5]. Więcej na temat autorów tekstu i projektu mającego na celu popularyzację sztucznej inteligencji w walce ze zmianami klimatu można znaleźć tutaj.

Sztuczna inteligencja w rolnictwie

To ostatnie w oczywisty sposób dotyka drugiego najważniejszego problemu ekologicznego, jakim jest utrata bioróżnorodności i wymieranie gatunków. Wycinanie lasów jest bezpośrednią przyczyną pozbawiania organizmów przestrzeni życiowej, to jednak nie jedyny aspekt ludzkiej działalności, który musimy zrównoważyć.

inteligentne rolnictwo

Ogromne szkody w naturalnych ekosystemach powoduje także m.in. zintensyfikowane rolnictwo. Zastosowanie AI i IoT dla zrównoważenia produkcji rolnej obejmuje monitorowanie upraw i stanu gleby, a także, dzięki zbieranym i analizowanym danym, umożliwienie maksymalizacji produkcji upraw przy możliwie najniższym wpływie na środowisko [6]. Inteligentne urządzenia monitorujące i czujniki można podłączać do roślin, aby stale, w czasie rzeczywistym,  monitorować parametry takie jak nawodnienie, odżywienie roślin, czy choroby. To z kolei może obniżyć konieczność użycia pestycydów [6]. Takie rozwiązania już są z powodzeniem stosowane, głównie w przypadku rozwiązań hydroponicznych [7].

AI w ochronie zagrożonych gatunków zwierząt

Sztuczna inteligencja może nie tylko usprawnić ograniczanie negatywnego wpływu ludzkiej działalności na naturę, ale także śledzić efekty ochrony gatunków. AI wykorzystuje się np. do bezinwazyjnego badania wzorców zachowań zwierząt, takich jak migracja, gody czy nawyki żywieniowe [6]. Ciekawym narzędziem do zbierania danych na temat zagrożonych gatunków zwierząt jest np. Footprint Identification Technique (FIT). Jest to software stworzony przez firmę WildTrack, który dane ze zdjęć tropów zwierząt na poziomie osobniczym, wiekowym, płciowym – bez jakiejkolwiek ingerencji związanej z odławianiem i oznaczaniem zwierząt.

sztuczna inteligencja

Ważnym obszarem, w którym można zastosować IoT i sztuczną inteligencję, jest ograniczanie kłusownictwa zagrożonych gatunków zwierząt. Kamery i nawet czujniki ruchu podłączone do sieci mogą znacznie pomóc w poznaniu wzorców przemieszczania się kłusowników i ułatwić ich namierzanie [6].

Oczywiście sama AI nie wystarczy, żeby chronić ginące gatunki (oraz ludzi) przed skutkami zmian klimatu i naszą szeroko pojętą krótkowzrocznością. Wbrew licznym obawom, to jednak nie sztuczna inteligencja nam zagraża, a skutki antropogenicznej presji na ziemskie ekosystemy. Sztuczna inteligencja może się wręcz okazać naszym największym sprzymierzeńcem w walce z efektami nadmiernej eksploatacji natury. To z pewnością nie ona doprowadzi nas do apokalipsy – ale być może pomoże nam się przed nią uchronić.

Źródła:

  • [1] Górka M., 2019: Oblicza cyberpolityki. Przyczynek do rozważań na temat współczesnej demokracji. Teologia Polityczna. [dostęp 26.03.2020].
  • [2] De Mello F. L., de Souza S. A., 2019: Psychotherapy and Artificial Intelligence: A Proposal for Alignment. Frontiers in Psychology, 10.
  • [3] Nazha A., 2019: Does AI Have a Place in Medicine? Yes, but it will help doctors, not replace them. Scientific American. [dostęp 26.03.2020].
  • [4] Greeman S., 2019: How can AI help tackle climate change? Towards Data Science. [dostęp 26.03.2020].
  • [5] Rolnick D et al., 2019: Tackling Climate Change with Machine Learning. [dostęp 26.03.2020].
  • [6] Joshi N., 2019: How IoT And AI Can Enable Environmental Sustainability. Forbes. [dostęp 26.03.2020].
  • [7] Sambo,P., Nicoletto C., Giro A., Pii Y., Valentinuzzi F., Mimmo T., Cesco S., 2019: Hydroponic Solutions for Soilless Production Systems: Issues and Opportunities in a Smart Agriculture Perspective. Frontiers in Plant Science, 10.
    Podziel się swoją opinią

    Dodaj Odpowiedź

    EcoReactor
    Logo
    Login/Register access is temporary disabled
    Compare items
    • Total (0)
    Compare
    0