И след простыл: как современные технологии помогают уменьшить углеродный след

Страны с наибольшим количество выбросов CO₂:

Чем больше парниковых газов мы выбрасываем в атмосферу, тем теплее становится нашей планете. Газы словно укрывают ее одеялом, которое удерживает тепло от солнца на Земле и вызывает парниковый эффект. В результате повышается температура воздуха, что ведет к глобальному потеплению. Это, в свою очередь, вызывает изменение климата и проявляется в смене привычной погоды, повышении уровня морей, утрате биоразнообразия и других негативных последствиях для окружающей среды и человечества.

Для ограничения среднегодового повышения температуры необходимо срочно сокращать выбросы. Это требует совместных усилий как на уровне государств и корпораций, так и на уровне каждого человека.

В середине XX века мир начал понимать последствия тех следов, которые человечество оставляет на планете. Одним из первых, кто заметил курс на изменение климата, был Чарльз Килинг. В 1958 году он стал вести что-то вроде дневника атмосферы Земли. Ученый измерял уровни углекислого газа в двух местах: в районе Южного полюса и на вершине гавайского вулкана Мауна Лоа. Эти места были выбраны из-за их удаленности от источников загрязнения и других внешних воздействий, что позволяло проводить точные измерения CO₂ в атмосфере.

Его записи выявили тревожную тенденцию: углекислого газа становится все больше и больше. Это открытие теперь известно как кривая Килинга, которая показывает рост концентрации углекислого газа в земной атмосфере. Феномен стал одним из ключевых аргументов в подтверждении гипотезы о глобальном потеплении.

Прогресс в осознании углеродного следа привел к глобальным политическим инициативам в 80-90-е годы. В это время была создана Межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК), приняты Рамочная конвенция ООН об изменении климата (РКИК) и Киотский протокол. Именно он дал мощный импульс для разработки и внедрения новых технологий по борьбе с CO₂.

Апогей инициатив в этом направлении — Парижское соглашение 2015 года, которое подписали 196 стран. Каждая из них взяла на себя обязательство подготовить национальные планы по сокращению выбросов парниковых газов и предпринять меры по адаптации к климатическим переменам.

Все эти инициативы шаг за шагом привели к конкретным действиям и внедрению инновационных методов в борьбе за здоровую планету, о чем пойдет речь далее.

Цифровизация играет ключевую роль в снижении глобальных выбросов углерода. Масштабирование технологий поможет сократить уровень CO₂ на 20% к 2050 году.

Сегодня искусственный интеллект (AI) предоставляет новые возможности для более рационального использования ресурсов, оптимизации энергопотребления и уменьшения отходов в трех самых «грязных» секторах: энергетике, промышленности и транспорте.

Инновации помогают перейти к более устойчивым и эффективным энергетическим системам, учитывая текущий рекордный уровень углеродного загрязнения от этой отрасли. С начала века оно выросло примерно на 50%, и в 2023 году достигло нового рекордного уровня в 37,2 миллиардов тонн.

Использование ИИ может радикально трансформировать сектор. AI-алгоритмы способны анализировать данные о потреблении энергии в зданиях, помочь автоматически регулировать системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха, чтобы уменьшить энергопотребление.

Например, компания Google использует алгоритмы машинного обучения DeepMind для оптимизации работы систем охлаждения в своих центрах обработки данных. Это позволило сократить количество потребляемой энергии на 40%.

Также Siemens разработала систему умного управления электроэнергией для промышленных объектов, которая с помощью машинного обучения анализирует потребности в энергии и помогает эффективнее ее использовать.

Одно из самых перспективных направлений в этом секторе — прогностическое обслуживание. Оно использует машинное обучение для анализа данных оборудования, что помогает предсказать неисправности еще до их возникновения. Благодаря этому предприятия могут проводить обслуживание только по необходимости, а это уменьшает ресурсопотребление и время простоя. В результате производители эффективнее используют технику, способствуя сокращению выбросов CO2.

Технологию уже использует General Electric. Компания создала собственную платформу Predix, которая предлагает решения для прогностического обслуживания в энергетике, авиации и транспорте, повышая эффективность и сокращая углеродный след.

Алгоритмы машинного обучения анализируют большое количество данных о дорожном движении, погодных условиях и других факторах для выбора наиболее оптимального маршрута. Это позволяет сократить расход топлива и, соответственно, углеродные выбросы.

Например, компания Optibus использует AI для оптимизации маршрутов общественного транспорта, делая его более эффективным в более чем 1000 городах. Платформа помогает планировать передвижение транспорта и работу водителей, сокращая затраты и выбросы.

С помощью машинного обучения Google Maps смогли предотвратить выбросы углерода на 1,2 миллиона тонн. Это равносильно тому, если бы с дорог внезапно исчезло около полумиллиона автомобилей. Компания внедрила функцию, которая рекомендует более экологичные маршруты, позволяет водителям выбирать путь, при котором автомобиль потребляет меньше топлива, и таким образом способствует снижению углеродных выбросов.

У технологии огромный потенциал, потому что многие задачи маршрутизации все еще далеки от идеала. Несмотря на заявления Google о том, что 97% его предсказаний верны, по опыту собственного вождения мы знаем, что навигаторы не всегда оптимально распределяют трафик и управляют потоком автомобилей. В этом и есть большая точка роста для оптимизации: реальная точность маршрутов поможет выполнить цель в достижении «чистого нуля».

Несмотря на появление умных систем, пока недостаточно данных для однозначных выводов об их влиянии на сокращение выбросов CO₂, учитывая их сравнительную новизну. Мы еще далеки от достижения углеродной нейтральности, и это тревожно.

Тем не менее, растущая интеграция цифровых технологий в повседневную жизнь и их способность снижать энергопотребление (и, соответственно, экономить средства) внушают оптимизм. Вероятно, что в ближайшие десять лет появятся исследования, подтверждающие значительный вклад таких решений.

Разумеется, учить нужно не только искусственный интеллект. Каждому из нас важно менять свои привычки там, где это возможно. Чем больше людей будет вовлечено в проблему, тем больший результат мы получим. Особенно во взаимодействии с новыми умными технологиями.