Forrás: Unsplash/kobu-agency • Freepik Picaso AI Generator

Egy, az évtized elején készült, az MI hatásaira fókuszáló kutatás szerint a mesterséges intelligencia a környezetvédelmi célok mintegy 93 százalékának megvalósulását pozitívan befolyásolhatja. A kutatók példaként a többi között az intelligens és alacsony szén-dioxid-kibocsátású városok létrehozását, az áramfogyasztásukat szabályozni képes eszközök internetes hálózatát (IoT), az elsivatagosodás folyamatainak műholdas képek révén történő azonosítását, vagy a tengerszennyezés elleni küzdelmet azonosították. A technológiai fejlődés másik nagy hozadéka, hogy a mesterséges intelligencia segítségével egy-egy környezeti probléma akár már a keletkezése pillanatában felismerhetővé válik, és a kinyert információk felhasználásával a tudósok gyorsabban léphetnek fel a még nagyobb környezeti katasztrófák kialakulása ellen. Lássunk néhány kreatív megoldást.

Fókuszban a fák

Elavultnak számító, másfél évtizeddel korábbi szériát képviselő Huawei okostelefonok őrzik Borneó sűrű esőerdeinek békéjét. Egy projekt keretében ezeket a készülékeket napelemes töltőkre csatlakoztatva, az erdő fáira szerelt fémdobozokba helyezték el. A mai napig erősnek számító mikro­fonoknak köszönhetően ezek az „őrzők” mintegy 3 kilométeres sugarú körben rögzítették a hangokat, melyeket egy felhő adattároló központba továbbí­tanak, ahol a mesterséges intelligencia segítségével valós időben elemzik az adatokat. Ha a madár­csicsergés vagy a ragadozók morgása mellett ki tudják szűrni a láncfűrészek zaját, azonnal értesítik a helyi hatóságokat az illegális erdőirtás koordinátáiról. Az MI nemcsak jelentősen fel­gyorsította a zajok szűrését, de pontossá­gának köszönhetően minimális szintre esett vissza a hamis riasztások száma.

Chile legnagyobb távközlési vállalata, az Entel erdőtüzek azono­sítására szolgáló szenzor­adatok elemzésével azonosítja az erdő­tüzeket. Okkal van erre szükség, ugyanis a dél-amerikai országot visszatérően sújtják az éghajlatváltozás következtében egyre gyakrabban fellépő szélsőséges időjárási körülmények. Chile újkori történetének leg­súlyosabb erdő­tüzében több mint 700 ezer hektáron pusztult el a növényzet. Az Entel IoT-érzékelőket helyezett el a fákra, melyek képesek érzékelni a levegőben lévő részecskéket.

Az érzékelők által közvetített adatok a mesterséges intelligencia bevonásával automatikusan, úgy tíz perccel előre jelzik, mikor várható erdőtűz.

A tűz másodpercek alatt terjedhet el, ezért ez a megoldás hatalmas segítséget jelent a chilei tűzoltóknak.

Chilét visszatérően sújtják az éghajlatváltozás következtében egyre gyakrabban fellépő szélsőséges időjárási körülmények. Legsúlyosabb erdőtüzében több mint 700 ezer hektáron pusztult el a növényzet. Ma már a dél-amerikai ország legnagyobb távközlési vállalata, az Entel az erdőtüzek azonosítására szolgáló szenzoradatok segítségével azonosítja az erdőtüzeket. (Forrás: Depositphotos/pedarilhos)

A mesterséges intelligencia támaszt nyújt az elsivatagoso­­dás trendjeinek műholdas képeken keresztül történő azonosítá­sában is. Az ausztrál AirSeed Technology nevű startup cég intelligens rend­szereket alkalmazó drónokkal venné fel a harcot az eltűnő zöld területek ellen. Az önvezető drónok naponta mintegy 40 ezer mag­kapszula kiszórására alkalmasak, a vállalat állítása szerint a módszerük a hagyomá­nyos erdősítési meg­oldásoknál 25-ször gyorsabb, miközben a költségek 80 százalékkal alacsonyabbak. Az AirSeed Technology grandiózus vállalást tett: idén év végéig százmillió fát szeretnének elültetni. A magokat egy különleges, bio­massza-hulladék­ból előállított tokba helyezik, amely kellően ellenálló ahhoz, hogy a magokat megvédje a madaraktól és a rágcsálóktól. Ugyanakkor a talajba kerülve bomlásnak indulnak, az így létrejövő bomlás­termékeket pedig a fejlődő növény táp­anyagként tudja hasznosítani. A drónok programozott útvonala­kat bejárva szórják a magokat, így minden egyes új fa koordinátáját előre rögzítik, hogy a jövőben követni tudják a sorsukat.

A magyar hátterű greehill technológiai vállalat 2022-ben kapott rangos környezetvédelmi díjat Szingapúrban a városi növényzet digitális eszközökkel történő tervezésében használt úttörő megoldásaiért. A cég a Mars-járó mintájára készítette el saját fejlesztésű Mattro Rover robotját, amely a Terrestrial Laser Scanning csúcstechnológiával a fák állományát és egészségi állapotát méri fel. A greehill küldetése, hogy a városok a fák révén erősítsék a klímaváltozással szembeni ellenálló képességüket. A techcég a proaktív karbantartásra helyezi a hangsúlyt, mellyel csökkentik a városi fákat érintő külső – rovarkártevők, betegségek, szennyezések vagy fizikai hatások okozta – veszélyeket. A nagy pontosságú adatgyűjtéssel pedig időben jelzik, ha beavatkozásra van szükség a fák védelmében.

A víz alatt

A mesterséges intelligenciát hívták segítségül Ausztrália óriási hínárerdeinek helyreállításában is. Kevesen hallottak róla, holott létezik egy hatalmas, láthatatlan erdő a kontinens déli partjainál. Azért nem látható egyáltalán, mert a víz alatt van, és valaha hemzsegett az óriási moszatoktól. Az öt ausztrál államot is átszelő ökoszisztémában több ezer tengeri élőlény honos, a tündér pingvinektől a leveles tengeri sárkányokon át a kritikusan veszélyeztetett vörös kézhalakig. Egy ausztrál kutatócsapat a mesterséges intelligencia bevetésével, a térinformatikai térképezési technológiával kombinálva, a meglévő több mint 7000 négyzetkilométeres műholdfelvételeken olyan sebességgel és léptékben képes azonosí­tani a megmaradt tengeri moszaterdőket, ami hagyományos módon képtelenség lenne. Ennek köszönhetően a kutatók átfogó képet kaphatnak ezekről az ökoszisztémákról. Miután a pusztulás az éghajlatváltozásra és a növekvő tengeri vízhőmérsékletre vezethető vissza, olyan speciális genetikai mintákat keresnek a megmaradt állományban, amelyek ellenállók voltak a hőmérséklet-változással szemben. Ezek ismeretében aztán jelentős lépéseket tehetnek a csodálatos moszaterdők helyreállítására. Sajnos nem csak a hínárerdők vannak komoly veszélyben.

Brit tudósok olyan mesterséges intelligencia alapú rendszert hoztak létre, amellyel elemezni tudják a korallzátonyok hangját, és ennek alapján alkotnak képet az állapotukról.

Kevesen gondolnák, de a korallzátonyok hangzásvilága kifejezetten összetett és változatos: a halak és a zátony környékén előforduló élőlények megannyi különböző hangot adnak ki, és ezek észlelésével következtetni lehet a zátony állapotára. Egy lepusztult zátonyon a hangzásvilág sivárabb: hiányzik a halak közti kommunikáció vagy a táplálkozásuk zaja.

Ausztrália óriási hínárerdeinek helyreállításában ausztrál kutatócsapat, az MI erejét a térinformatikai térképezési technológiával kombinálva, sokkal nagyobb sebességgel és léptékben képes azonosítani a megmaradt tengeri moszaterdőket. A kutatók olyan speciális genetikai mintákat keresnek a megmaradt állományban, amelyek ellenállók a hőmérséklet-változással szemben. Ezek ismeretében pedig jelentős lépéseket tehetnek a csodálatos moszaterdők helyreállítására. (Forrás: Depositphotos/ead72)

Ha már a víz felszíne alá tévedtünk, ugyancsak komoly terhet jelent környezetünkre a túlhalászat. A globális halászat szintjén a fogások több mint harmada megy kárba. Ez túlzottan magas szám egy olyan világban, ahol a hosszú ideje tartó túlhalászás így is meg­tizedelte már a halállományokat. Audiovizuális eszközök és okosmegoldások be­vonásával ez a trend azonban megfordítható. A brit SafetyNet Technologies például egy olyan LED-es világítást fejlesztett ki, mely a hálókra erősítve különböző erősségű és fényű színeket bocsát ki, így aztán csak egy-egy adott faj egyedeit vonzza a hálóhoz. Ezzel gyakorlatilag programozhatóvá válik a halászat folyamata, elkerülhető az úgynevezett járulékos fogás, mely rengeteg kárt okoz a tengeri élővilágban.

Egy másik okosmegoldás neve: CatchScanner. Ez az eszköz 3D-s képeket készít a hálóba került halakról, és segítségével a hajók legénysége már a fogás előtt tisztában lesz azzal, milyen és mekkora halak „akadtak horogra”. Ez a megoldás abban is segíthet, hogy megakadályozzák, hogy a kvótákat meghaladó mennyiségben fog­janak halakat. 

A következő projekt a teknősök tanulmányozá­sá­ban készül áttörést elérni. A ConserVision nevű alkalmazás felhasználásával tudósok segítenek a SAS számítógépes látásmodelljének betanításában, mellyel a teknősök arcvonásairól készült képek összehasonlítására fókuszál. A páncélosok beazonosításával ugyanis a kutatók gyorsabban jutnak olyan értékes adatokhoz, amelyek segítségével pontosabban nyomon követhetik az egyes teknősök egészségi állapotát és vándorlási szokásait bizonyos időszakokban. A cél, hogy a modell a jövőben képes legyen arcfelismerést végezni bármilyen tengeri teknősről készült képen, függetlenül attól, hogy az egy profi természetvédelmi szervezettől vagy egy turistától származik.

Harc a hulladék ellen

Egy magyar startup, a Redivivum Technology a textilhulladék fel­használására kínál alternatívát egy automatizált textilhulladék-gyűjtő, -válogató és újrahasznosító gépen alapuló HaaS (Hardware-as-a-Service) infrastruktúra létrehozásával.

Jelenleg az összegyűjtött, és a be nem gyűjtött textilhulladékok kérdését lerakással vagy égetéssel kezelik, ez utóbbi jelentősen növeli a légkör metánszintjét.

Az úgynevezett szálról szálra történő újrahasznosítás fő akadályai a nem hatékony gyűjtési és válogatási gyakorlatban rejlenek. A mesterséges intelligenciával rendelkező gép a közeli infravörös spektroszkópia technológia erejével a legelterjed­tebb száltípuso­kat válogatná szét, és lehetővé tenné az össze­gyűjtött hulladék­tételek nyomon követését az elsődleges gyűjtőhelytől az újra­hasznosító létesítményig blokkláncon keresztül, így a befutott di­vat­márkák, önkormányzatok vagy egyéb szervezetek sokat tehet­nének az újra­­hasznosítás területén, és valós információkkal támaszthat­nák alá a fenn­tarthatóságra vonatkozó adataikat is.

A Holland Királyi Légitársaság idén harcot hirdetett az ételhulladékok ellen. A KLM kifejlesztett öntanuló algoritmus bevonásával tesz kísérletet arra, hogy felbecsülje, egy adott járat esetében mennyi étel legyen a fedélzeten. Az MI a korábbi adatok alapján tudja, hogy mennyi az utas­lemorzsoló­dás a turista­osztályon és a business classon, a „Meals On Board” nevű rendszerbe éppen ezért utazási osztályonként küldik el a várható utas­számot, az ada­tokat pedig a felszállás előtti huszadik percig folyamatosan frissítik. A mesterséges intelligencia rendkívül pontosan képes meghatározni, hogy hány utas fog valóban felszállni a gépre, és a kiszolgálásukhoz hány fogásra lesz szükség.

A Holland Királyi Légitársaság, a KLM idén harcot hirdetett az ételhulladékok ellen. Öntanuló algoritmus bevonásával tesz kísérletet arra, hogy felbecsülje, egy adott járat esetében mennyi étel legyen a fedélzeten. A mesterséges intelligencia rendkívül pontosan képes meghatározni, hogy hány utas fog valóban felszállni a gépre, és a kiszolgálásukhoz hány fogásra lesz szükség. (Forrás: Depositphotos/smaglov)

A pilotprojekt keretében hihetetlen eredményeket értek el a hollandok, a KLM étel­hulladéka 63 százalékkal csökkent. A legnagyobb „spórolást” az inter­kontinentális járatokon érték el, ahol 2,5 adaggal kevesebb étel­hulladék keletkezett. A légitársaság számításai szerint a teljes hálózatra vetítve éves szinten több mint 110 tonnányi étellel kell kevesebbet készíteniük.

A számtalan biztató projekt ellenére nem szabad elfelejteni, hogy a mesterséges intelligencia többnyire csak egy eszköz a környezet­védelem érdekében folytatott harcban, a hatékony megoldáshoz további tudomány­területek eredményeire, valamint az emberi pazarlás és pusztító életmód megváltoztatására is elengedhetet­lenül szükség van.•

Címlapkép forrása: Freepik Picaso AI Generator