Sztuczna inteligencja dla Europejskiego Zielonego Ładu

Przygotowanie przejścia na gospodarkę neutralną emisyjnie wymaga gromadzenia, przetwarzania i analizowania ogromnych ilości danych, takich jak obserwacje środowiskowe z satelitów i systemów naziemnych. W tym celu coraz częściej wykorzystywana jest pomoc AI. Sztuczna inteligencja może być stosowana do przewidywania skutków zmian klimatycznych, monitorowania i ochrony ekosystemów, optymalizacji zużycia energii czy redukcji emisji szkodliwych substancji, a tym samym wpływa na realizację postanowień Europejskiego Zielonego Ładu.

Jaki wpływ ma sztuczna inteligencja na działania związane z realizacjami Europejskiego Zielonego Ładu?

Europejski Zielony Ład to unijna strategia wzrostu. Uruchomiony w 2019 r. pakiet inicjatyw politycznych kieruje UE na drogę transformacji ekologicznej, a ostatecznie – do neutralności klimatycznej, której osiągnięcie planowane jest na 2050 r. Aby sprostać tym wyzwaniom, KE coraz częściej kładzie nacisk na rozwój sztucznej inteligencji, która może być jednym z kluczowych elementów w dążeniu do neutralności klimatycznej. O rozwoju AI pisaliśmy w jednym z poprzednich artykułów: Sztuczna inteligencja jednym z celów rozwojowych UE.

Wykorzystanie sztucznej inteligencji pozwala na analizowanie danych pochodzących z obserwacji środowiskowych Ziemi, które mają kluczowe znaczenie dla zrozumienia i łagodzenia wyzwań stojących przed ludzkością i planetą. Dane te muszą być łatwo dostępne, a komputery i systemy cyfrowe powinny móc je w pełni wykorzystać i zmaksymalizować potencjalne korzyści. Obecnie sztuczna inteligencja wykorzystywana jest m.in. w celu zapobiegania powodziom, o czym pisaliśmy w jednym z poprzednich artykułów: Sztuczna inteligencja pomoże zapobiegać powodziom.

Wyzwaniom związanym z udostępnianiem i ponownym wykorzystywaniem danych można sprostać poprzez zapewnienie możliwości wyszukiwania, dostępności, interoperacyjności i ponownego wykorzystania danych zgodnych z zasadami FAIR. Zasady te promują otwartość i współpracę, maksymalizując w ten sposób potencjalną wartość danych zebranych w badaniach naukowych i innych dziedzinach.

Projekty dotyczące wykorzystania sztucznej inteligencji dla wdrażania Europejskiego Zielonego Ładu

Poniżej przedstawiono sześć projektów prowadzonych w ramach programu Horyzont Europa, które mają istotny potencjał do opracowania bardzo dokładnego cyfrowego bliźniaka Ziemi w ramach sztandarowej inicjatywy Kierunek Ziemia (DestinE), która stanowi istotny filar działań Komisji Europejskiej na rzecz Europejskiego Zielonego Ładu i Strategii Cyfrowej.

DestinE uwalnia potencjał cyfrowego modelowania systemu Ziemi na poziomie, który stanowi prawdziwy przełom pod względem dokładności, lokalnej szczegółowości, szybkości dostępu do informacji i interaktywności.

DestinE wspiera rozwiązywanie złożonych problemów środowiskowych:

• monitorowanie i symulowanie rozwoju systemów Ziemi (lądu, morza, atmosfery, biosfery) oraz ingerencji człowieka;
• przewidywanie katastrof ekologicznych i wynikających z nich kryzysów społeczno-gospodarczych, aby ratować życie i mienie;
• umożliwia opracowywanie i testowanie scenariuszy na rzecz coraz bardziej zrównoważonego rozwoju.

Projekty na rzecz lepszych danych i lepszego zarządzania nimi:

1. EO4EU – w projekcie tym zastosowano modele uczenia do wydobycia cennych informacji z ogromnych ilości skonsolidowanych danych z obserwacji środowiska, wykorzystując kompleksowe podejście do udostępniania ich użytkownikom w jednym punkcie za pośrednictwem ulepszonych interfejsów i rozszerzonej rzeczywistości;
2. Projekt OEMC wykorzystuje współpracę w zakresie cyfryzacji i otwartego dostępu do najwyższej jakości danych geoprzestrzennych w celu uwzględnienia i wizualizacji satelitarnych za pomocą aplikacji internetowej;
3. Projekt AD4GD podejmuje wyzwanie współtworzenia komponentów i metodologii dla infrastruktury przestrzeni danych FAIR dotyczących Zielonego Ładu;
4. Projekt B3 przekształca proces monitorowania bioróżnorodności z odłączonego, pracochłonnego działania w sprawną i elastyczną procedurę, wykorzystując koncepcję kostek danych w celu poprawy dostępu do danych i ich koordynacji;
5. Projekt FAIRiCUBE odpowiada na wyzwania związane z fragmentacją danych poprzez spójne ramy centralizujące dostęp do nich i ich przetwarzanie w celu poprawy współpracy i użyteczności;
6. Projekt USAGE przyczynia się do lepszego podejmowania decyzji i zarządzania danymi poprzez wspieranie zrównoważonego rozwoju i odporności w takich obszarach, jak zmiana klimatu, gospodarka o obiegu zamkniętym, eliminacja zanieczyszczeń i różnorodność biologiczna, testując rozwiązania konkretnych wyzwań w czterech europejskich miastach.

Komisja Europejska dąży to tego, aby systemy sztucznej inteligencji stosowane w UE były bezpieczne, przejrzyste, identyfikowalne, niedyskryminujące i przyjazne dla środowiska. Pomimo wszechstronnych korzyści wynikających z wykorzystania sztucznej inteligencji w dziedzinie ochrony środowiska, nie można zapomnieć również o negatywnych aspektach jej stosowania, takich jak generowanie emisji dwutlenku węgla, zużycie wody czy zwiększone zużycie energii.

zdj. główne: Igor Omilaev / Unsplash