Rozwój przedsiębiorstwa w duchu proekologicznym może być mniej skomplikowany, niż się wydaje. Chcesz dowiedzieć się, jak uczenie maszynowe i rozwiązania AI wpłyną na rozwój Twojej firmy? Jeśli chcesz działać w zgodzie z naturą i jednocześnie skutecznie chronić środowisko – poznaj kilka praktycznych metod wykorzystania cyfrowych metod AI w zrównoważonym rozwoju firm.
 
Wsparcie zrównoważonego rozwoju przedsiębiorców – jak technologie AI wpływają na biznes
Technologie sztucznej inteligencji (AI) odgrywają coraz większą rolę w rozwoju biznesu, szczególnie w kontekście zrównoważonego rozwoju (np. poprzez optymalizację zużycia energii). Dzięki nim przedsiębiorcy mogą lepiej zarządzać zasobami, redukować koszty i minimalizować wpływ swojej działalności na środowisko. AI wspiera różne branże, pomagając w optymalizacji procesów i podejmowaniu decyzji opartych na danych.

AI w zarządzaniu zasobami

Sztuczna inteligencja umożliwia dokładne monitorowanie i kontrolowanie zużycia kluczowych zasobów, takich jak energia, woda czy surowce. Dzięki temu przedsiębiorcy mogą efektywniej wykorzystywać zasoby i zmniejszać straty przez optymalizację systemów nawadniania w rolnictwie czy inteligentne zarządzanie zapasami.

Korzyści dla przedsiębiorców:
Oszczędność energii dzięki automatycznym systemom zarządzania,
optymalizacja zużycia surowców w procesach produkcyjnych,
redukcja kosztów operacyjnych.

Dobrym przykładem wsparcia AI w rozwoju firm jest współpraca firm DeepMind i Google, która zaowocowała zmniejszeniem zużycia energii w centrach danych o 35%. Podobne technologie mogą znaleźć zastosowanie w wielu innych obszarach.

Zastosowanie AI w rolnictwie i produkcji

AI wspiera branżę rolniczą i produkcyjną w planowaniu, zarządzaniu oraz prognozowaniu. Systemy oparte na uczeniu maszynowym pomagają rolnikom i przedsiębiorcom w kontrolowaniu jakości oraz efektywności procesów.

Możliwości wykorzystania AI:
– monitorowanie jakości wody, powietrza i gleby,
– analiza składu nawozów i pasz,
– predykcja wadliwości maszyn, co pozwala unikać przestojów.

Te działania nie tylko wspierają zrównoważone praktyki biznesowe, ale także przyczyniają się do wzrostu wydajności i ograniczenia kosztów.

Przyszłość AI w zrównoważonym rozwoju

Choć wiele rozwiązań AI znajduje się jeszcze w fazie rozwoju, ich potencjał jest ogromny. W nadchodzących latach można spodziewać się jeszcze większych ulepszeń technologicznych, które przyniosą korzyści przedsiębiorcom oraz środowisku.

Najważniejsze korzyści dla MŚP to:
– automatyzacja procesów i zmniejszenie kosztów,
– dostęp do zaawansowanych narzędzi analizy danych,
– wzrost konkurencyjności dzięki efektywnym strategiom biznesowym.

Dzięki AI przedsiębiorcy mają szansę działać bardziej świadomie i odpowiedzialnie, przyczyniając się do globalnych wysiłków na rzecz zrównoważonego rozwoju.

Czy uczenie maszynowe pomoże w zarządzaniu procesami i ocenie stanu oceanów i lasów?

Uczenie maszynowe staje się kluczowym narzędziem w monitorowaniu oceanów i lasów, przynosząc korzyści dla środowiska i przedsiębiorców.

Przykład? Technologia opracowana na MIT, która analizuje globalne dane oceaniczne. Dzieje się to dzięki wykorzystaniu algorytmów uczenia maszynowego, które grupują oceany według parametrów takich jak temperatura wody i obecność mikroorganizmów. Za sprawą tej technologii udało się podzielić oceany na ponad 100 „prowincji” i 12 „megaprowincji”.

Takie rozwiązania pozwalają na precyzyjne śledzenie zmian w ekosystemach morskich oraz lokalizować zagrożenia. Korzyścią dla przedsiębiorców jest lepsze zarządzanie zasobami naturalnymi, co wpływa na obniżenie kosztów i zwiększenie efektywności.

Kluczowe korzyści z wykorzystania uczenia maszynowego w monitorowaniu środowiska:
– szybsze wykrywanie zmian i zagrożeń w ekosystemach,
– oszczędność czasu dzięki automatycznej analizie danych,
– precyzyjne dane wspierające decyzje biznesowe w sektorach powiązanych z ochroną środowiska.

Podobną funkcję pełni projekt SilviaTerra, wspierany przez Microsoft^[1]. Wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy lasów na podstawie obrazów satelitarnych. Narzędzie przewiduje rozmiary i gatunki drzew oraz ich stan zdrowia. To minimalizuje konieczność prac terenowych.

Dla przedsiębiorców oznacza to możliwość lepszego planowania i zarządzania zasobami leśnymi, przy jednoczesnym wsparciu działań proekologicznych.

Nowe technologie AI w botanice – czy da się ograniczyć negatywny wpływ na środowisko?

Studenci botaniki z Uniwersytetu Michigan po raz pierwszy przeprowadzili swoje praktyki zdalnie, korzystając z nowoczesnych technologii. Kurs „Plant Biodiversity in the Digital Age” wykorzystuje aplikację iNaturalist, która dzięki uczeniu maszynowemu pomaga identyfikować gatunki roślin na podstawie zdjęć.

W trakcie praktyk uczniowie zaobserwowali 771 gatunków roślin, owadów zapylających i grzybów, dokonując 1712 rejestracji. Dla przedsiębiorców działających w branżach związanych z roślinami oznacza to dostęp do precyzyjnych narzędzi, które mogą wspierać identyfikację i monitoring bioróżnorodności.
W odniesieniu do proekologicznych działań kluczowe funkcje aplikacji iNaturalist to:
– automatyczna identyfikacja gatunków na podstawie zdjęć,
– redukcja potrzeby uszkadzania roślin podczas badań,
– możliwość współpracy z naukowcami i biologami-amatorami na całym świecie.

Zdalne praktyki pokazały również, jak technologia może wspierać naukę i badania. Studenci nauczyli się ufać swoim instynktom i rozpoznawać ograniczenia narzędzi, np. trudności w identyfikacji subtelnych odmian czy roślin tropikalnych.

Dla firm technologicznych to sygnał, że dalszy rozwój algorytmów i poszerzanie baz danych mogą przynieść jeszcze większe możliwości, wspierając edukację oraz działalność biznesową w obszarze botaniki i ochrony środowiska.

Jak AI identyfikuje gatunki ptaków? Ochrona przed wyginięciem gatunków!

Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w identyfikacji ptaków, szczególnie przy rozróżnianiu osobników tego samego gatunku. Technologia AI analizuje unikalne wzory na upierzeniu, umożliwiając identyfikację bez potrzeby stosowania inwazyjnych metod, takich jak paski na nogach. Dzięki temu naukowcy mogą śledzić zachowania i adaptacje ptaków na dużą skalę, minimalizując ich stres.
W Portugalii sztuczna inteligencja pomogła zidentyfikować poszczególne osobniki gila zwyczajnego na podstawie zdjęć ich upierzenia. Takie podejście pozwoliło na dokładniejsze badania migracji i zwyczajów rozrodczych tego gatunku, bez konieczności fizycznego oznaczania ptaków.

A zatem, dzięki AI możliwe jest precyzyjne monitorowanie populacji zagrożonych wyginięciem gatunków, co ułatwia wdrażanie skutecznych programów ochronnych. To wsparcie działań dotyczących m.in. bioróżnorodności gatunków w skali globalnej.

Śledzenie inwazyjnych gatunków roślin w ekostytemach z użyciem AI

Nowoczesne technologie AI rewolucjonizują sposób monitorowania inwazyjnych gatunków roślin w ekosystemach. Naukowcy z Centre for Ecology and Hydrology oraz Keen AI stworzyli system, który analizuje zdjęcia przydrożnej roślinności, wykonane za pomocą kamer umieszczonych na pojazdach.
Obrazy, oznaczone lokalizacją GPS, umożliwiają szybkie śledzenie rozprzestrzeniania się roślin takich jak rdestowiec japoński czy balsam himalajski, co znacząco zmniejsza czasochłonność i koszty badań.

Takie rozwiązania to głównie:
Efektywność: AI może analizować zdjęcia na dużą skalę, przyspieszając identyfikację inwazyjnych gatunków.
Precyzja: system wykorzystuje technologię GPS, zapewniając dokładne dane lokalizacyjne.
Ekonomia: automatyzacja procesu zmniejsza koszty badań i pozwala skoncentrować zasoby na działaniach ochronnych.

Dzięki temu można szybko reagować na rozprzestrzenianie się szkodliwych roślin, chroniąc bioróżnorodność w ekosystemach. W przyszłości podobne systemy mogą wspierać zarządzanie środowiskiem w skali globalnej.
 
AI a przewidywanie rozprzestrzeniania się chorób zakaźnych – pomoc w sferze globalnej!
Zastosowanie AI jest skomplikowane, szczególnie w przypadku prognozowania chorób, które mogą być przenoszone przez zwierzęta na ludzi. Niemniej jednak rozwój nowoczesnych algorytmów i implementacja AI w czujnikach badawczych pozwala na skuteczniejszą ochronę globalnego społeczeństwa przed schorzeniami.

AI w prognozowaniu chorób zakaźnych to głównie:
Analiza czynników ryzyka – AI analizuje szeroki zakres danych, takich jak ekologia, demografia czy zachowania społeczne, identyfikując potencjalne źródła zakażeń.
Modelowanie rezerwuarów chorób – technologie uczenia maszynowego pomagają w identyfikacji zwierząt, które mogą być nosicielami groźnych wirusów, np. filowirusów.
Szybsza weryfikacja hipotez – prognozy AI są weryfikowane przez niezależne badania terenowe, co pozwala na skuteczniejsze monitorowanie zagrożeń.

Postęp technologiczny umożliwia łączenie modeli uczenia maszynowego z wiedzą ekologiczną, co otwiera nowe możliwości w zapobieganiu epidemiom. Dzięki tej synergii możliwe jest szybsze reagowanie na zagrożenia zdrowotne i efektywniejsze wspieranie działań prewencyjnych na skalę globalną.
Ekologia ziemi, nowe technologie i naukowe podejście

Jak pisali David Jensen(UNEP), Karen Bakker (UBC) i Christopher Reimer (UBC) w artykule “Are these the 20 top priorities in 2020 for a digital ecosystem for Earth?“: Lecimy po kosmosie na statku kosmicznym Ziemia bez planetarnego panelu instrumentów do pomiaru stanu naszego systemu podtrzymywania życia ani planu lotu, podczas którego mamy wspólnie opracować strategię dotyczącą tego, jak nasze codzienne wybory i rutyny wpływają na nasz wspólny kurs.

Rozsądni ludzie (…) nie zaryzykowaliby lotu samolotem, gdyby brakowało mu podstawowego panelu przyrządów i planowanego lotu, ale robimy to codziennie na statku kosmicznym Ziemia. Chociaż rok 2019 był 50. rocznicą wydania podręcznika obsługi statku kosmicznego Ziemi Buckminstera Fullera, wydaje się, że poczyniliśmy stosunkowo niewielkie postępy w wielu obszarach.

Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie są magiczną odpowiedzią na wszystkie nasze problemy i mają jeszcze wiele niedoskonałości. Mogą się jednak okazać narzędziami, których potrzebujemy, aby nie tylko lepiej zrozumieć środowisko dookoła nas, ale przede wszystkim nauczyć się jak z nim zdrowo współistnieć.

Zmiany klimatyczne a nowe technologie sztucznej inteligencji – czy to szansa na ochronę świata?

Przykładem zastosowania SI w praktyce jest projekt IBM Green Horizon, który wykorzystuje samokonfigurujące się prognozy pogody i poziomu zanieczyszczeń powietrza. W latach 2012–2017 inicjatywa ta przyczyniła się do redukcji średniego poziomu smogu w Pekinie o 35%.

Źródło: Opracowanie własne.

Integracja SI w działania na rzecz ochrony klimatu staje się nieodzownym elementem globalnych strategii. Oferuje precyzyjne narzędzia do analizy i prognozowania, co przekłada się na skuteczniejsze przeciwdziałanie negatywnym skutkom zmian klimatycznych.
W Polsce również podejmowane są działania integrujące SI w monitorowaniu środowiska. Naukowcy z IDEAS NCBR stosują SI i teledetekcję do tworzenia cyfrowych modeli lasów, co pozwala na monitorowanie kondycji drzew, ocenę bioróżnorodności ekosystemów leśnych oraz obserwację ich zmian.

Źródła:
https://www.smashingmagazine.com/2019/09/ai-climate-change/
https://www.ceh.ac.uk/news-and-media/news/artificial-intelligence-will-transform-research-climate-change
https://www.sciencedaily.com/releases/2020/07/200727114745.htm
https://www.britishecologicalsociety.org/researchers-build-first-ai-tool-capable-of-identifying-individual-birds/
https://www.ibm.com/pl-pl/analytics/data-lake
https://news.umich.edu/ecology-in-the-digital-age-u-m-students-use-machine-learning-for-summer-research/
https://scitechdaily.com/mit-machine-learning-technique-helps-map-global-ocean-communities/
https://www.sciencefocus.com/news/artificial-intelligence-to-track-uk-invasive-plant-species/
https://www.contagionlive.com/news/ai-could-present-a-new-paradigm-in-epidemiology
https://medium.com/@davidedjensen_99356/digital-planet-20-priorities-3778bf1dbc27
https://www.gov.pl/web/nauka/polscy-naukowcy-wykorzystuja-sztuczna-inteligencje-do-badania-lasow?
https://www.gov.pl/web/oecd/sztuczna-inteligencja
https://www.gov.pl/web/ai/5miejsce-polski-w-rankingu-ue27–nowy-raport-opi-na-temat-sztucznej-inteligencji
https://www.gov.pl/web/oecd/sztuczna-inteligencja


^[1] https://climatebase.org/company/4267/silviaterra