Sztuczna inteligencja może pomóc w redukcji globalnych emisji gazów cieplarnianych o 3,2 do 5,4 miliarda ton rocznie do 2035 roku – wynika z badania opublikowanego w czasopiśmie naukowym Nature. Jego autorzy wskazują na pięć kluczowych obszarów, w których SI może zrewolucjonizować walkę ze zmianami klimatu. Co istotne, korzyści środowiskowe płynące z jej wykorzystania mają przewyższyć koszty związane ze zużyciem energii przez same algorytmy.
W opinii Daniela Kędzierskiego, prezesa Związku Pracodawców Firm Innowacyjnych To Growth, potencjał SI w transformacji energetycznej jest absolutnie realny i mierzalny.
– Niektórzy twierdzą, że im więcej energii zużyjemy na rozwój AI teraz, tym większe oszczędności możemy osiągnąć w przyszłości. To jak z inwestycją w infrastrukturę. Początkowo jest kosztowna, ale długoterminowo opłacalna – podkreśla ekspert.
Jak sztuczna inteligencja może pomóc w walce ze zmianami klimatu?
Sztuczna inteligencja może odegrać kluczową rolę w walce ze zmianami klimatu – wynika z badania „Green and Intelligent: The Role of AI in the Climate Transition” opublikowanego w czasopiśmie Nature przez Grantham Research Institute przy London School of Economics. Jego autorzy dowodzą, że zastosowanie AI w kluczowych sektorach gospodarki może zredukować emisję gazów cieplarnianych o 3,2 do 5,4 miliarda ton ekwiwalentu CO2 rocznie do 2035 roku.
Oznacza to spadek o 6-10 procent obecnych globalnych emisji. Co istotne, autorzy podkreślają, że szacowane redukcje emisji przewyższą wzrosty wynikające z globalnego zużycia energii przez sztuczną inteligencję..
Potencjał sztucznej inteligencji jest realny i mierzalny
– Potencjał SI w transformacji energetycznej jest absolutnie realny i mierzalny. Weźmy przykład inteligentnych sieci energetycznych. Tradycyjne sieci działają na zasadzie “produkuj i miej nadzieję, że ktoś zużyje”. SI może przewidzieć zapotrzebowanie z dokładnością do pojedynczych gospodarstw domowych. Również w rolnictwie systemy AI analizujące dane satelitarne, pogodowe i glebowe mogą zredukować zużycie nawozów o 40 proc. przy zachowaniu tych samych plonów.
To nie są futurystyczne wizje, to dzieje się już teraz. Problem w tym, że skala wdrożeń jest wciąż za mała. Potrzebujemy systemowego podejścia. Nie wystarczy, że kilka firm wdraża AI do optymalizacji. Musimy myśleć o całych sektorach gospodarki. I tu widzę największą rolę dla polityki publicznej – mówi Daniel Kędzierski, prezes Związku Pracodawców Firm Innowacyjnych To Growth i założyciel FastTony, firmy specjalizującej się w automatyzacji marketingu przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji.
Pięć obszarów wpływu AI na klimat
Najnowsze badania Grantham Research Institute wskazują pięć głównych obszarów, w których AI może znacząco przyczynić się do redukcji emisji gazów cieplarnianych i wspierać transformację ekologiczną.
1. Optymalizacja złożonych systemów – AI dla energetyki i przemysłu
Jednym z największych wyzwań w dekarbonizacji jest efektywne zarządzanie złożonymi systemami, takimi jak energetyka, transport czy rolnictwo. AI umożliwia analizę gigantycznych zbiorów danych w czasie rzeczywistym, pozwalając na dynamiczną optymalizację procesów.
Przykład? Inteligentne zarządzanie sieciami elektroenergetycznymi może zwiększyć efektywność wykorzystania OZE (energii odnawialnej) – słońca i wiatru – nawet o 20%. AI precyzyjnie przewiduje zapotrzebowanie na energię, minimalizując straty i dostosowując produkcję do aktualnych potrzeb.
2. Przyspieszenie rozwoju zielonych technologii
AI rewolucjonizuje badania i rozwój (R&D) w obszarze technologii niskoemisyjnych. Dzięki możliwościom szybkiego modelowania i testowania tysięcy scenariuszy, sztuczna inteligencja przyspiesza powstawanie innowacyjnych rozwiązań.
Obejmuje to m.in. rozwój ekologicznych materiałów, nowych technologii magazynowania energii, a także np. alternatywnych źródeł białka. Prognozy pokazują, że dzięki AI spożycie roślinnych zamienników mięsa może wzrosnąć z obecnych 8–14% do nawet 50%, co radykalnie zmniejszy ślad węglowy sektora spożywczego.
3. Wpływ na wybory konsumenckie i styl życia
AI pomaga kształtować bardziej zrównoważone postawy konsumenckie. Aplikacje i platformy oparte na sztucznej inteligencji wspierają użytkowników w podejmowaniu proekologicznych decyzji — od wyboru środka transportu po codzienne zakupy.
AI nie tylko wskazuje ekologiczne produkty i usługi, ale też minimalizuje bariery w zmianie stylu życia. Dotyczy to zarówno indywidualnych konsumentów, jak i firm wdrażających strategie ESG i Net Zero.
4. Wsparcie dla polityki klimatycznej
Sztuczna inteligencja staje się kluczowym narzędziem dla decydentów i instytucji tworzących polityki klimatyczne. AI umożliwia budowanie zaawansowanych modeli klimatycznych, które dokładnie przewidują skutki różnych działań jeszcze przed ich wdrożeniem.
Dzięki temu rządy, organizacje i korporacje mogą projektować bardziej skuteczne strategie redukcji emisji, lepiej alokować zasoby, identyfikować luki i na bieżąco korygować działania w oparciu o precyzyjne dane.
5. Przewidywanie zagrożeń klimatycznych
AI odgrywa coraz większą rolę w systemach wczesnego ostrzegania przed katastrofami naturalnymi. Modele oparte na sztucznej inteligencji pomagają przewidywać wystąpienie ekstremalnych zjawisk pogodowych – takich jak powodzie, susze, huragany czy pożary.
Dodatkowo AI prognozuje, jak zmiany klimatyczne wpłyną na lokalne środowiska w perspektywie lat lub dekad. To kluczowe wsparcie dla miast, firm i rządów w procesie adaptacji do nowych warunków klimatycznych.
Rosnące zapotrzebowanie na energię. Ile prądu potrzebuje AI?
Sztuczna inteligencja może pomóc w oszczędzaniu energii, lecz póki co sama zużywa jej coraz więcej. Według najnowszych danych Międzynarodowej Agencji Energetyki, centra danych już w 2030 roku zużywać będą zawrotne 945 terawatogodzin (TWh) energii – to tyle samo, ile zużywa obecnie cała Japonia.
Prognoza zakłada ponad dwukrotny wzrost w porównaniu z obecnym zużyciem na poziomie około 415 TWh rocznie, co odpowiada 1,5 procent całkowitego światowego zapotrzebowania na energię elektryczną.
W Stanach Zjednoczonych sytuacja wygląda jeszcze gorzej. Goldman Sachs Research przewiduje, że centra danych będą odpowiadać za ponad jedną trzecią prognozowanego rocznego tempa wzrostu zapotrzebowania na energię w USA (które wynosi 2,4 proc. skumulowanego rocznego wskaźnika wzrostu) do 2030 roku.
Analitycy szacują, że do tego czasu centra danych będą zużywać 8 proc. energii elektrycznej w Stanach Zjednoczonych. Analitycy zakładają, że 60 proc. nowego zapotrzebowania pokryje gaz, a 40 proc. OZE.
Sztuczna inteligencja – początkowo jest kosztowna, ale długoterminowo opłacalna
– Niektórzy twierdzą, że im więcej energii zużyjemy na rozwój AI teraz, tym większe oszczędności możemy osiągnąć w przyszłości. To jak z inwestycją w infrastrukturę. Początkowo jest kosztowna, ale długoterminowo opłacalna. Problem polega na tym, że choć pojedyncze modele faktycznie zyskują na efektywności, to rosnąca skala ich zastosowań sprawia, że łączne zużycie energii przez branżę nie maleje, a wręcz przybiera na sile. To właśnie gwałtowny wzrost liczby i złożoności modeli odpowiada za rosnący apetyt na energię, który stawia przed sektorem AI poważne wyzwania środowiskowe i ekonomiczne – kwituje Daniel Kędzierski z FastTony.
