Zrównoważony rozwój odnosi się do podejścia, które zaspokaja potrzeby obecnych generacji, nie naruszając jednocześnie możliwości zaspokojenia potrzeb przyszłych pokoleń. W praktyce oznacza to zobowiązanie do ochrony naszego naturalnego środowiska, ograniczania emisji gazów cieplarnianych, zachowania bioróżnorodności oraz odpowiedzialnego i sprawiedliwego korzystania z zasobów. Wspieranie tych celów może znacznie przyspieszyć wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) – technologii umożliwiającej maszynom naukę, rozumienie i podejmowanie decyzji. 

Sztuczna inteligencja ma szeroki wachlarz zastosowań w dziedzinie ochrony środowiska i przeciwdziałania zmianom klimatu. Oto kilka przykładów: 

Monitorowanie stanu środowiska: AI może analizować dane zebrane przez satelity, drony, sensory i kamery, aby wykrywać zmiany w ekosystemach, poziomie zanieczyszczenia powietrza i wody, temperaturze i wilgotności gleby, topnieniu lodowców czy pożarach lasów. Przykładowo, naukowcy z firm deepsense.ai i Orbital Materials wykorzystują AI do monitorowania gatunków zwierząt zagrożonych wyginięciem w regionie Arktyki. 

Prognozowanie skutków zmian klimatu: AI, wykorzystując modele matematyczne i statystyczne, może prognozować przyszłe scenariusze klimatyczne i ich wpływ na ludzi, zwierzęta i rośliny. Google wspiera projekt Global Fishing Watch, który korzysta z AI do przewidywania rybołówstwa i jego wpływu na morskie ekosystemy. 

Optymalizacja zużycia energii: AI może wspomóc zarządzanie sieciami energetycznymi, dostosowywać popyt i podaż energii, poprawiać efektywność energetyczną budynków i urządzeń oraz promować odnawialne źródła energii. Firma DeepMind współpracuje z Google, aby zmniejszyć zużycie energii w centrach danych za pomocą algorytmów uczenia maszynowego. 

Wspieranie innowacji technologicznych: AI może przyspieszać rozwój nowych, przyjaznych dla środowiska i klimatu materiałów i technologii. Orbital Materials wykorzystuje AI do tworzenia nowych materiałów kosmicznych, które mogą być wykorzystane do budowy satelitów, rakiet czy stacji orbitalnych. 

AI ma potencjał do znaczącej pomocy w recyklingu i zarządzaniu odpadami. Na przykład, może przyspieszać procesy wtórnego sortowania odpadów, poprawiać jakość i efektywność recyklingu, a także wspierać innowacje i rozwój rynku surowców wtórnych. 

Dodatkowo, AI może przyczynić się do ograniczenia marnotrawstwa żywności na różnych etapach łańcucha żywnościowego. Aplikacja Dature wykorzystuje sztuczną inteligencję do prognozowania popytu na żywność w handlu detalicznym. Analiza danych historycznych i bieżących pozwala na optymalizację ilości żywności do zamówienia, przygotowania i przechowywania, dzięki czemu można uniknąć nadmiaru lub niedoborów. 

Należy jednak zauważyć, że AI, pomimo swojej wartości dla zrównoważonego rozwoju, nie jest neutralna dla środowiska i klimatu. Wymaga znacznych ilości energii elektrycznej, często pochodzącej z paliw kopalnych, oraz generuje duże ilości danych, które wymagają przechowywania i przetwarzania w chmurze obliczeniowej. Dlatego istotne jest monitorowanie wpływu AI na środowisko, promowanie rozwoju czystych i odnawialnych źródeł energii oraz stosowanie zasad etyki i odpowiedzialności w jej wykorzystaniu. 

Z pomocą aplikacji Dature wykorzystasz sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe oparte o sieci neuronowe do prognozowania popytu i optymalizacji zapasów. Dzięki czemu znacznie usprawnisz swój łańcuch dostaw. Połączenie prognozowania popytu z modułem optymalizacji zapasów Dature pozwala określić właściwe poziomy zapasów oraz generuje optymalne rekomendacje zatowarowania. Wypróbuj już teraz!

Niniejszy artykuł powstał dzięki środkom pochodzącym ze współfinansowania przez Unię Europejską Programu Operacyjnego Inteligentny Rozwój 2014-2020, projektu realizowanego w ramach konkursu Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: w ramach konkursu „Szybka Ścieżka” dla mikro-, małych i średnich przedsiębiorców – konkurs dla projektów z regionów słabiej rozwiniętych w ramach Działania 1.1: Projekty B+R przedsiębiorstw Poddziałanie 1.1.1 Badania przemysłowe i prace rozwojowe realizowane przez przedsiębiorstwa. Tytuł projektu: „Stworzenie oprogramowania do poprawy trafności prognoz i optymalizacji zapasów z perspektywy odbiorcy i dostawcy współpracujących w ramach łańcucha dostaw przy zastosowaniu rozmytych, głębokich sieci neuronowych.