Sztuczna inteligencja (AI) jest coraz bardziej ceniona jako narzędzie w walce ze zmianami klimatu i rozwoju nowych technologii. Firma deepsense.ai i londyńska firma startupowa Orbital Materials, wraz z polskimi naukowcami z UP w Poznaniu i ekspertami fundacji WWF Polska, angażują się w wykorzystanie AI w tej dziedzinie.
Jak podaje Bloomberg, ich wspólnym celem jest stworzenie zaawansowanych modeli komputerowych, które mogą identyfikować optymalne wzory dla ekologicznych produktów, takich jak paliwo lotnicze i baterie wolne od rzadko występujących minerałów.
Jonathan Godwin, współzałożyciel Orbital Materials i były badacz w laboratorium DeepMind, wierzy, że AI może rewolucjonizować dziedzinę materiałoznawstwa tak, jak to miało miejsce w biologii syntetycznej i poszukiwaniu leków.
Czytaj również: Polska coraz bardziej wysycha. Ekspert: „musimy myśleć o wodzie jako o zasobie, nie utrudnieniu”
Badania będą znacznie szybsze i dokładniejsze
Dziennikarze Bloomberga podkreślają, że przed założeniem Orbital Materials, Godwin spędził trzy lata prowadząc badania nad odkrywaniem zaawansowanych materiałów w DeepMind, laboratorium sztucznej inteligencji Google.
Laboratorium wydało AlphaFold, model do przewidywania struktur białek, który mógł przyspieszyć poszukiwanie nowych leków i szczepionek. To, w połączeniu z szybkim rozwojem narzędzi takich jak ChatGPT, przekonało go, że sztuczna inteligencja wkrótce będzie zdolna do opanowania świata materiałów.
– To, co myślałem, że zajmie 10 lat, stało się faktem w ciągu 18 miesięcy. Rzeczy stają się coraz lepsze i lepsze – powiedział Godwin.
Orbital Materials, które pozyskało 4,8 miliona dolarów finansowania, planuje rozpocząć badania wykorzystania AI do wyłapywania dwutlenku węgla. Startup pracuje nad algorytmicznym modelem, który projektuje sito cząsteczkowe lub małe granulki zainstalowane w urządzeniu, które mogą wydajniej oddzielać CO2 i inne substancje toksyczne od innych emisji niż obecne znane metody.
Godwin zapowiedział, że startup planuje niedługo opublikować wyniki tych badań.
– Chwytanie węgla nie funkcjonowało na taką skale, chociaż dzięki pokaźnej pomocy, zainteresowanie wdrażaniem tej technologii rośnie bardzo szybko – podkreśla.
Wykorzystanie AI w poszukiwaniu nowych materiałów może znacznie przyspieszyć proces, który dotychczas trwał dziesięciolecia. Odkrywanie zaawansowanych materiałów, takich jak nowe baterie czy paliwa, ma ogromne znaczenie dla dekarbonizacji planety.
Należy zauważyć, że duże modele sztucznej inteligencji, takie jak GPT-3, zużywają dużo energii elektrycznej, co prowadzi do znacznej emisji dwutlenku węgla. Dlatego ważne jest jednoczesne rozwijanie technologii czystej energii, aby zapewnić zrównoważone wykorzystanie potężnych systemów sztucznej inteligencji.
Polski ekosystem może bardzo zyskać
Firma deepsense.ai opracowała metodę automatycznej identyfikacji starorzeczy na podstawie danych o ich kształcie i lokalizacji, co jest istotne ze względu na ich rolę w ekosystemie rzeki i doliny oraz wpływ na retencję wody i oczyszczanie rzek. Deepsense.ai we współpracy z WWF Polska, stworzyło system oparty na sztucznej inteligencji, który przyspiesza identyfikację starorzeczy.
Dotychczas identyfikacja starorzeczy była prowadzona w ograniczonym zakresie, ale nowy system skrócił czas analizy z kilku miesięcy do kilku godzin. Opracowanie systemu trwało ponad pół roku i uwzględniało kształt, wielkość i odległość zbiornika od koryta rzeki.
Wstępne wyniki wskazują, że w Polsce jest około 30 tysięcy starorzeczy. Dane zebrane dzięki sztucznej inteligencji będą użyte do oceny stopnia naturalności dolin rzek i identyfikacji najcenniejszych obszarów wymagających ochrony. Identyfikacja starorzeczy może również pomóc w wzmocnieniu odporności rzek na katastrofy i służyć jako refugia [w ekologii obszar wyróżniający się rzadkim zróżnicowaniem przyrodniczym – red.] dla ryb.
– Bez wsparcia nowoczesnych technologii ocena stanu tysięcy kilometrów polskich rzek i ich efektywna ochrona nie jest możliwa. Dlatego tak bardzo cieszy nas współpraca z deepsense.ai. Oparty na sztucznej inteligencji system pozwolił nam przyspieszyć prace nad identyfikacją starorzeczy o kilka lat – mówi dr Przemysław Nawrocki z WWF Polska.
Współpraca naukowców z AI widoczna gołym okiem
Opracowywanie systemu identyfikacji starorzeczy było wieloetapowym procesem, trwającym ponad pół roku. Model bazujący na sztucznej inteligencji opracowano na podstawie danych z około 2 tysięcy małych zbiorników wodnych w dolinach rzek. Model umożliwia zaliczenie zbiornika do jednej z trzech kategorii: starorzecze, zbiornik naturalny inny niż starorzecze oraz zbiornik sztuczny.
Efektem współpracy deepsense.ai i WWF Polska są dwa narzędzia oparte na sztucznej inteligencji: model do identyfikacji starorzeczy na dużych obszarach i aplikacja edukacyjna dla studentów i wykładowców.
– W celu sprawdzenia skuteczności działania sztucznej inteligencji i „douczenia” modelu przystąpiliśmy do manualnej identyfikacji losowo wybranego tysiąca zbiorników w dolinach rzek. Ta żmudna praca jest potrzebna, aby jeszcze lepiej wytrenować model i osiągnąć wysoką efektywność identyfikacji starorzeczy – dodaje dr Nawrocki.
Interesuje cię energetyka i ochrona klimatu? Zapisz się na 300Klimat, nasz cotygodniowy newsletter!
Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał w przyspieszaniu rozwoju nowych materiałów i technologii w walce ze zmianami klimatu. Jednak równocześnie należy dokładnie monitorować wpływ sztucznej inteligencji na środowisko, promując tym samym rozwój czystych i odnawialnych źródeł energii.
Efektywne przeciwdziałanie zmianom klimatu wymaga zastosowania różnorodnych narzędzi i podejść, z uwzględnieniem zarówno korzyści, jak i wyzwań związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji.