Klimatické inovácie: AI v poľnohospodárstve a mestách
Digitálne technológie, najmä AI, menia prístup k udržateľnému poľnohospodárstvu a inteligentným mestám. AI by mala slúžiť ako doplnok k vedeckým poznatkom, nie ich náhrada. Klimatická AI pomáha farmárom s predpovedaním počasia a optimalizáciou spotreby energie v budovách.
Nedávno som sledoval zaujímavý webinár, ktorý sa venoval využívaniu umelej inteligencie (AI) na riešenie klimatických výziev. Prednášky profesora Risheeho Jaina a Davida Farnhama ponúkli pohľad na to, ako AI mení prístup k udržateľnému poľnohospodárstvu a budovaniu inteligentnejších miest. Webinár sa zameral na praktické aplikácie AI v rôznych odvetviach a poukázal na potenciál týchto technológií pre budúcnosť.
Kľúčové poznatky
- AI ako nástroj, nie náhrada. Prednášajúci zdôraznili, že AI by mala slúžiť ako doplnok k vedeckým poznatkom a ľudskému úsudku, nie ich náhrada.
- Adaptácia je dôležitejšia ako mitigácia. V oblasti poľnohospodárstva sa zameriavame na adaptáciu na klimatické zmeny skôr, ako na ich zmierňovanie.
- Tri úrovne analýzy. Rishee Jain analyzuje dáta v budovách, komunitách a mestách, aby optimalizoval spotrebu energie a podporil sociálnu interakciu.
- AI pre efektívnejšie poľnohospodárstvo. David Farnham predstavil Climate AI, spoločnosť, ktorá využíva AI na predpovedanie počasia a klimatických zmien, čím pomáha farmárom prijímať lepšie rozhodnutia.
Inteligentné budovy a optimalizácia spotreby energie
Rishee Jain sa vo svojej prezentácii venoval výzvam spojeným s modernými kancelárskymi priestormi – často sú príliš horúce alebo studené, čo vedie k neefektívnej spotrebe energie. Vďaka AI je možné sledovať obsadenosť budov a automaticky prispôsobovať osvetlenie a klimatizáciu. To môže viesť až k 5% úspore energie. Okrem toho Jainova práca zohľadňuje aj sociálnu interakciu – ako dizajn budovy ovplyvňuje spoluprácu medzi zamestnancami, čo je dôležité najmä v hybridných pracoviskách.
Výskum sa tiež zameriava na využitie generatívnej AI pre pomoc manažérom budov pri rozhodovaní o prevádzke budovy a reagovaní na požiadavky obyvateľov. Ďalším krokom je modelovanie v mestskom meradle, ktoré umožňuje analyzovať dopad budov na okolie – napríklad, ako sa teplo šíri medzi budovami alebo aký tieň vytvárajú. AI môže pomôcť určiť, ktoré budovy by mali byť prioritne zrekonštruované, čím sa potenciálne zníži počet budov potrebných na dosiahnutie cieľov úspory energie až o 50%.
Poľnohospodárstvo a klimatické predpovede
David Farnham predstavil spoločnosť Climate AI, ktorá pomáha poľnohospodárom prispôsobiť sa meniacim sa klimatickým podmienkam. Ich produkty „Monitor“ a „Adapt“ poskytujú predpovede počasia na sezónne aj dlhodobé obdobia. Tieto informácie sú kľúčové pre rozhodnutia o výbere osiva, správe plodín a riadení rizík v celom dodávateľskom reťazci potravín.
Vďaka pokrokom v AI, ako sú rozsiahle jazykové modely (LLMs) a agentické pracovné postupy, môžu zákazníci získať ešte lepšie informácie a automatizovať rozhodovacie procesy. Klimatická AI umožňuje vytvárať prispôsobené panely s údajmi, automaticky navrhuje akcie na základe predpovedí počasia (napríklad zasielanie textových správ farmárom počas horúčav) a rýchlo kvantifikuje neistotu v prognózach.
Odporúčania a úvahy
Webinár jasne ukázal, že AI má obrovský potenciál pre riešenie klimatických výziev. Je však dôležité si uvedomiť, že AI by mala slúžiť ako nástroj na podporu vedeckých poznatkov a ľudského úsudku, nie ich náhrada.
Pre lídrov v podnikaní je kľúčové skúmať rôzne scenáre s pomocou AI nástrojov, aby sa rozšírili možnosti riešení, no zároveň si zachovať kritický pohľad a dohľad. Je tiež dôležité zvážiť etické aspekty využívania AI, ako sú ochrana dát a transparentnosť rozhodovacích procesov.
Stanford Doerr School of Sustainability ponúka rôzne programy pre tých, ktorí sa chcú dozvedieť viac o AI a klimatických inováciách – od krátkodobých masterclass až po rozsiahlejšie programy pre lídrov. Využite tieto príležitosti na rozšírenie svojho poznania a prispejte k udržateľnejšej budúcnosti.
Zdroje
Približne 192 gCO₂ bolo uvoľnených do atmosféry a na chladenie sa spotrebovalo 0.96 l vody za účelom vygenerovania tohoto článku.
Komentáre ()