Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
BIZNES I TECHNOLOGIE

Czy sztuczna inteligencja uchroni nas przed końcem świata?

24 czerwca 2019 12 min czytania
Czy sztuczna inteligencja uchroni nas przed końcem świata?

Globalne ocieplenie i ekologia to jedne z najgorętszych tematów naszych czasów. Wielu naukowców mówi wprost, że jesteśmy o krok od klimatycznej katastrofy. Nowoczesne technologie dają szansę na zmniejszenie zagrożenia, ale także na nowe źródła przychodów dla firm zajmujących się ochroną środowiska.

Na początek kilka faktów. Według wskazań Światowej Organizacji Meteorologicznej obecny poziom stężenia dwutlenku węgla w atmosferze osiągnął poziom 403,3 cząsteczki na milion. To znaczy, że jest go o 145 proc. więcej w porównaniu z erą przedprzemysłową. Ostatnio porównywalne stężenie dwutlenku węgla na Ziemi występowało 3 do 5 mln lat temu. Temperatura i poziom morza były wówczas wyższe odpowiednio o 2–3°C i 10–20 metrów w porównaniu ze stanem obecnym.

Według wielu badaczy datą graniczną naszej cywilizacji ma być rok 2050. Wtedy wszyscy zginiemy.

…chyba że IT nas ocali

Zarazem jednak Międzyrządowy Zespół ds. Zmiany Klimatu (ang. Intergovernmental Panel on Climate Change) w swoim raporcie z końca zeszłego roku wskazuje, że jest cień szansy na odroczenie apokalipsy. Dlatego niezbędna jest rewolucja energetyczna i społeczna: zastąpienie paliw kopalnianych odnawialnymi i ekologicznymi źródłami energii, drastyczne ograniczenie konsumpcji oraz zerwanie z dyktatem ciągłego wzrostu gospodarczego.

Światowe Forum Ekonomiczne, wspólnie z Stanford Woods i PWC, wykazało w swoich badaniach, że z problemami współczesnego świata, można sobie radzić. Chodzi o połączenie informatyki kwantowej, internetu rzeczy (IoT), robotów, pojazdów autonomicznych, biotechnologii oraz innych dziedzin. Jednym słowem: o technologię w służbie ludzkości.

Sztuczna inteligencja zamiast strażaków

We wrześniu 2017 roku huragan Maria spustoszył Puerto Rico. Zgodnie z ostatecznymi szacunkami gubernatora terytorium Ricardo Rosselló miał zginąć 2975 osób. W tym samym czasie klimatolodzy zaczęli podkreślać, że podobnych zjawisk pogodowych będzie coraz więcej.

O tym, że można je przewidywać i się przed nimi chronić, mówi profesor Maria Uriarte z Wydziału Ekologii, Ewolucji i Środowiska Naturalnego Uniwersytetu Columbia. Bezpośrednio po karaibskiej katastrofie badaczka przystąpiła do prac nad systemem analizowania i przewidywania zmian pogodowych.

Zdaniem Uriarte dane historyczne – m.in. dotyczące poprzednich katastrof i anomalii – oraz dostępne informacje na temat ruchów wiatrów, prądów morskich i przesunięć tektonicznych pozwalają modelować rozwiązania. „Tak jak big data zmieniła modele zarządzania firmą, tak może pomóc »zarządzać« pogodą. Zamiast wysyłać strażaka po fakcie, będzie można posłużyć się analizą, by uniknąć katastrofy” – mówiła w rozmowie z „New York Timesem” w maju br.

Recykling tworzyw sztucznych

Poza ciągłymi wahaniami pogodowymi kolejnym ważnym problemem jest nadmiar produkcji i związany z tym globalny problem gospodarowania odpadami. O ile zmiany postaw konsumenckich wymagają czasu i są zwyczajnie trudne (bo kto w imię idei zgodzi się obniżyć standard życia?), to już zwiększenie poziomu recyklingu jest jak najbardziej możliwe.

Nowoczesne technologie mogą nie tylko przyspieszyć tempo sortowania produktów, ale także znacznie zwiększają dokładność, z jaką operacje mogą identyfikować określone rodzaje tworzyw sztucznych i innych materiałów. Kluczowa jest zdolność oddzielania przedmiotów zanieczyszczonych żywnością. Izolowanie z mieszanki organicznych i nieorganicznych substancji.

Inteligentnym recyklingiem zajmuje się m.in. start‑up AMP Robotics, specjalizujący się w dziedzinie uczenia maszynowego, komputerowych systemów rozpoznawania obrazów i programowania zadaniowego.

Matanya Horowitz, CEO AMP Robotics, nigdy nie myślał o zajmowaniu się przetwarzaniem śmieci. Pracował nad udoskonaleniem systemu rozpoznawania i oddzielania przedmiotów, a także szukał pieniędzy na dalsze badania i rozwój. Okazało się, że zakres działań, nad którymi pracuje, można wykorzystać właśnie w recyklingu. W tamtym czasie – w 2014 roku – rząd USA hojnie dotował projekty związane z ochroną środowiska. Horowitz postanowił z tego skorzystać i w ten sposób zdobył pieniądze na swój projekt. A wszystko to z pożytkiem dla planety. Dziś jego systemy są wykorzystywane w Stanach Zjednoczonych i Japonii.

Sztuczna inteligencja w biznesplanie

Najnowszym rozwiązaniem AMP Robotics jest system Cortex, który niedawno trafił do detalicznej sprzedaży. Sprzęt rozpoznaje i sortuje przedmioty z prędkością 160 sztuk na minutę, analizując tworzywo, stan zniszczenia, fakturę, poziom zanieczyszczenia, a także logo producenta.

AMP Robotics tworzy również rozwiązania dla sektora budowlanego. Na początku tego roku firma rozpoczęła współpracę z japońską firmą Ryohshin, zajmującą się gospodarką odpadami konstrukcyjnymi. W porozumienia z azjatyckim przedsiębiorstwem AMP przygotowało specjalne roboty do odzyskiwania materiałów z gruzu budowlanego – w tym drewna, metalu, elektroniki i betonu.

W rozmowie z serwisem GreenBiz Horowitz przyznał, że był szczerze zdumiony, że na recyklingu można tak dobrze zarobić! Technologiczny wizjoner, nie dość, że stał się zielonym bohaterem, to jeszcze w ciągu 5 lat zwiększył zyski firmy 10‑krotnie.

Jeśli zmiana jest konieczna, to pomyśl, jak na tym zyskać

Jednym z liderów cyfrowej rewolucji w zakresie recyklingu jest także norweska firma TOMRA. Jej flagowym rozwiązaniem są specjalne lasery rozpoznające obiekty. Firma – poprzez punkty utylizacji – zbiera 40 miliardów zużytych pojemników na napoje rocznie, które służą jako „paliwo” do nauczania systemu.

„Nie wchodząc w szczegóły, teraz musisz być o wiele bardziej dokładnym niż kiedyś. Zmiana jest konieczna, zatem trzeba wiedzieć, jak to wykorzystać” – tak o swoim projekcie pisze CEO firmy Volker, Rehrmann. Podczas swojego wystąpienia pod tytułem „Plastics are the Future, but Not Plastic Waste” na czerwcowej konferencji w Sofii przyznał, że rozwiązywanie globalnych problemów jest świetnym pomysłem na biznes. Rehrmann podkreślał, że chociaż rynek recyklingu wart jest w samych Stanach Zjednoczonych aż 110 miliardów dolarów, to wciąż tylko 2 proc. produktów poddawane jest przeróbce.

Sukces w gumie

W maju br. 3. miejsce (i 250 tys. dolarów) w prestiżowym międzynarodowym konkursie Chivas Venture zdobył polski start‑up recyklingowy Syntoil. Firma tworzy ze zużytych opon granulat gumowy, z którego powstają nowe produkty. Stałe, czyli karbonizat (sadza i oleje) oraz lotne: gaz porównywalny do propanu. Karbonizaty są wykorzystywane ponownie przy produkcji gumy, a gaz przy produkcji prądu.

Odbiorcami produktów Syntoilu są przemysł energetyczny, gumiarski i tekstylny. Sadza ma wiele zastosowań. Jest idealna do produkcji gumy i galanterii gumowej w rodzaju wycieraczek, węży gumowych czy dywaników. Dlaczego to rozwiązanie ma tak wielkie znaczenie? Tylko w Polsce w przeciągu roku generuje się średnio ponad 280 tys. ton zużytych opon.

Jak to robi Google?

Kolejnym obszarem zielonego wsparcia sztucznej inteligencji jest oczywiście energetyka. Sztuczna inteligencja może być wykorzystywana w energetyce do trzech różnych typów problemów: modelowania, przewidywania i planowania (optymalizacji) oraz do kontroli procesów.

Jak optymalnie zarządzać energią, pokazuje lider technologiczny, czyli Google. Zmniejszenie zużycia energii było dla tego cyfrowego giganta jednym z kluczowych celów ostatniej dekady. Google zbudował własne superwydajne serwery i opracował efektywniejsze sposoby odbioru energii od urządzeń w centrach danych. Dodatkowo gigant zainwestował w OZE, mając na celu 100‑procentowe pokrycie zapotrzebowania na energię ze źródeł odnawialnych. Efekt? Google dysponuje teraz około 3,5 razy większą mocą obliczeniową niż 5 lat temu, ale przy takiej samej wysokości zużycia energii.

Technologiczny gigant oparł się na analizie danych, by stworzyć najbardziej optymalny system chłodzenia własnych serwerów. Wiatraki chłodzące obracają się dokładnie tak szybko, aby zapewnić bezawaryjną pracę serwerów. Nie produkuje się przy tym ani kalorii energii więcej niż potrzeba.

Algorytm na wietrze

Ogromny potencjał ma także wykorzystanie sztucznej inteligencji w obszarze odnawialnych i alternatywnych źródeł energii. Największym wyzwaniem w przypadku OZE jest ich nieprzewidywalność. Sztuczna inteligencja – podobnie jak w wyżej opisanym przypadku prof. Uriarte – można pomóc w walce z kaprysami pogodowymi i ustabilizuje działanie agregatów prądotwórczych zależnych od zmiennych atmosferycznych.

Tak działa chociażby amerykański dostawca energii Xcel z Kolorado. Dzięki nowej metodzie eksploracji danych, opartej na sztucznej inteligencji (opracowanej przez amerykańskie Narodowe Centrum Badań Atmosferycznych), Xcel ma dostęp do raportów pogodowych z wyższym poziomem dokładności i szczegółowości.

Zastosowany przez Xcel system sztucznej inteligencji wydobywa kombinację danych z lokalnych raportów satelitarnych, stacji pogodowych oraz farm wiatrowych w okolicy i na podstawie danych uruchamia silniki wytwarzania energii. Takie działanie przynosi efekt: od 2009 roku energia wiatru w Kolorado podwoiła się. Do 2030 ten wzrost ma być pięciokrotny, a udział OZE w stanowej produkcji energii ma wynieść ponad 70 proc.

Tak jak powyższy przykład działa też Nnergix. Jest to platforma do eksploracji danych oparta na informacjach z sieci i dostępnych sygnałów lokalizacyjnych. Firma łączy dane satelitarne z prognozami pogody i za pomocą przetwarzania wielu danych uzyskuje bardzo dokładne informacje pogodowe. Końcowym efektem są dokładne raporty pogodowe, które sprzedaje się producentom energii słonecznej i wiatrowej z całego świata. Dzięki nim producenci energii mogą optymalizować procesy, co przekłada się na duże oszczędności i racjonalną produkcję.

Sztuczna inteligencja idzie na szychtę

Zastosowanie algorytmów sztucznej inteligencji sprawdza się także w przemyśle wydobywczym, np.: w górnictwie. Jako że Polska jest niechlubnym liderem produkcji energii opartej na węglu, to nie powinno dziwić, że takie rozwiązania powstają u nas w kraju.

Przykładem są chociażby systemy SILO, opracowane przez firmę Transition Technologies. To właśnie SILO pozwala na ograniczenie kosztów dzięki optymalizacji procesów zachodzących w elektrowni węglowej. Chodzi o takie działania jak: utrzymywanie temperatury pary na określonym poziomie, utrzymanie emisji tlenku azotu (NOX) na zadanym poziomie i minimalizację emisji dwutlenku węgla.

„Zastosowanie systemu opierającego się na metodzie algorytmów sztucznej inteligencji pozwoliło na redukcję emisji dwutlenku węgla o 8120 ton rocznie oraz na ograniczenie wydzielania szkodliwego amoniaku o 665 ton w skali roku. Poprawiła się także efektywność oraz sprawność kotła energetycznego, zaś zużycie węgla spadło o 2900 ton rocznie. W rezultacie w skali roku elektrownia zaoszczędziła 1 380 000 złotych, a to zaledwie namiastka możliwości, jakie daje wykorzystanie sztucznej inteligencji w energetyce” – komentuje Marcin Krzyszczak z firmy Transition Technologies.

Mroczna strona postępu

Sztuczna inteligencja krok po kroku wspiera nas w walce o lepsze jutro. Brzmi to pięknie, ale łyżką dziegciu w tej beczce technologicznego miodu mogą być ostatnie badania prowadzone przez Emmę Strubell i jej zespół z uniwersytetu Massachusetts. Wnioski nie są optymistyczne.

284 tony dwutlenku węgla – tyle potrzeba do przeprowadzenia przeciętnego procesu deep learning. To ponad 17 razy tyle, ile wyemituje przeciętny Amerykanin w trakcie całego swojego życia. Badacze zauważyli, że proces NAS (Neural Architecture Search), czyli metoda prób i błędów, to najbardziej energochłonna forma nauki sztucznej inteligencji, która zwykle zajmuje stosunkowo niewiele czasu i nie wymaga dużego nakładu pracy. Jednak wyszkolenie algorytmu Transformer z pomocą procesu NAS wydłuża jego czas nauki o kilka tysięcy procent – z 84 godzin do ponad 270 tysięcy godzin, a co za tym idzie, poziom zużycia energii również jest o kilkaset tysięcy razy wyższy.

Jak wynika z raportu „Total Consumer Power Consumption Forecast”, opracowanego na Nordic Digital Business Summit przez naukowca Andersa S.G. Andrae pracującego dla koncernu Huawei Technologies, w 2040 roku technologia może odpowiadać za 20 proc. globalnej emisji dwutlenku węgla.

Można zapytać: co z tego, że porzuciliśmy diesle na rzecz elektryków, jeśli inteligentny świat internetu rzeczy prowadzi nas do niezbyt mądrego kresu ludzkości? To dlaczego ma być lepiej, skoro tylko udajemy, że coś robimy?

Sztuczna inteligencja tak, ale z głową

Znalezienie salomonowego rozwiązania wcale nie jest proste. Być może rozwijanie sztucznej inteligencji, która ma pomóc w walce z emisją dwutlenku węgla, nie sprawi, że tego gazu będzie więcej. Z pewnością jednak w walce z kryzysem klimatycznym potrzebny jest sojusz człowieka i maszyny. Chyba głównie zależy to od ludzkiej rozwagi i kwestia zastosowanej technologii jest drugorzędna.

Dlatego ważne jest odpowiednie wykorzystanie potencjału sztucznej inteligencji i racjonalne, ludzkie podejście. Przykłady firm AMP Robotics, Syntoil, Xcel, TOMRA wskazują, że jest ono możliwe i biznesowo uzasadnione.

Tematy

Może Cię zainteresować

Multimedia
Agenty AI: Dlaczego nie zawsze warto je wdrażać?

Czy wiesz, że nie każda organizacja powinna spieszyć się z wdrażaniem agentów AI? W trzecim odcinku podcastu Limity AI Iwo Zmyślony rozmawia z Kamilem Stanuchem — filozofem, inwestorem i doświadczonym menedżerem technologicznym — o realnych możliwościach i ograniczeniach z jakimi spotykają się agenty AI.

Jak wojna handlowa USA–Chiny wpływa na Unię Europejską

Nowe amerykański taryfy celne

Wojna handlowa między USA a Chinami, tląca się od kilku lat, gwałtownie eskalowała w 2025 r. Po serii punktowych podwyżek ceł w latach 2018–2019 na wiosnę 2025 r. prezydent USA Donald Trump ogłosił mechanizm „ceł wzajemnych”, nakładając drakońskie taryfy na niemal wszystkich partnerów handlowych. Nie oszczędzono nawet tradycyjnych sojuszników – na wiele produktów z Europy wprowadzono dodatkowe cła rzędu 10–20%. Najbardziej radykalne stawki (sięgające ponad 100%) objęły import z Chin, co de facto oznaczało zerwanie dotychczasowych zasad wolnego handlu.

Marki luksusowe pod presją geopolityki

W połowie kwietnia rynki kapitałowe zelektryzowała informacja o tym, że francuski gigant LVMH stracił tytuł najcenniejszej firmy luksusowej na świecie na rzecz mniejszego, ale bardziej ekskluzywnego Hermèsa. Czy detronizacja jednej francuskiej marki przez drugą (producenta torebek Louis Vuitton przez producenta torebek Birkin) to rzeczywiście zdarzenie, którym powinny się ekscytować europejskie rynki? I co ta zmiana oznacza dla polskich producentów marek premium?

 

Dobre relacje w firmie zaczynają się od dobrze dobranych słów

Gdy codzienna komunikacja sprowadza się do skrótów myślowych, domysłów i niejasnych sygnałów, łatwo o spadek zaangażowania, narastające napięcia i chaos informacyjny. Coraz więcej organizacji dostrzega, że to właśnie język – sposób, w jaki mówimy do siebie w pracy – buduje (lub rujnuje) atmosferę oraz relacje w zespołach. O tym, jak świadomie kształtować kulturę organizacyjną poprzez komunikację, opowiada Joanna Tracewicz, Senior Content Strategy Manager w rocketjobs.pl i justjoin.it, a także współautorka poradnika Nie mów do mnie ASAP! O spoko języku w pracy.  Rozmawia Paulina Chmiel-Antoniuk.

AI w medycynie predykcyjnej – jak wearables zmieniają opiekę Jak AI i urządzenia noszone rewolucjonizują medycynę

W ostatnich latach inteligentne urządzenia noszone (wearables) przeszły drogę od prostych krokomierzy do zaawansowanych narzędzi monitorujących stan zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji stają się one nie tylko rejestratorami danych, lecz także systemami predykcyjnymi, które mogą wspierać diagnostykę i profilaktykę chorób. W świecie biznesu i zarządzania zdrowiem pracowników technologia ta może odegrać kluczową rolę.
Według raportu Think Tank SGH wartość globalnego rynku AI w ochronie zdrowia wzrośnie z 32,3 miliarda dolarów w 2024 roku do 208,2 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 36,4%. Ta dynamiczna ekspansja wskazuje na rosnące znaczenie technologii AI i wearables jako ważnych elementów nowoczesnej opieki medycznej.

Strategiczna samotność – klucz do autentycznego przywództwa

W dynamicznym współczesnym świecie biznesu, w którym dominują informacje dostarczane w trybie natychmiastowym, umiejętność samodzielnego, logicznego i krytycznego myślenia stała się jedną z najcenniejszych kompetencji liderów. Koncepcja ta, przedstawiona przez Williama Deresiewicza, byłego profesora Uniwersytetu Yale, zakłada, że prawdziwe przywództwo nie rodzi się wśród zgiełku opinii i impulsów zewnętrznych, lecz w przestrzeni samotności i skupienia.

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!