Штучний інтелект для довкілля: Інновації та рішення 2025

Вступ

В епоху зростаючих екологічних викликів штучний інтелект (ШІ) стає потужним союзником у боротьбі зі зміною клімату та захисті екосистеми. 2025 рік стане вирішальним, коли передові технології ШІ нарешті перейдуть від обіцянок до конкретних застосувань, пропонуючи інноваційні рішення для моніторингу, прогнозування та пом'якшення впливу на навколишнє середовище.

‍

У цій статті розглядаються основні інновації, завдяки яким штучний інтелект революціонізує управління навколишнім середовищем, наводяться конкретні приклади успішних впроваджень та окреслюються майбутні перспективи цієї синергії між технологіями та сталим розвитком.

‍

Потенціал штучного інтелекту в боротьбі зі зміною клімату

Штучний інтелект пропонує безпрецедентні інструменти для вирішення екологічних проблем. Згідно з останніми дослідженнями, ШІ може допомогти скоротити глобальні викиди парникових газів на 10% до 2030 року, що еквівалентно річному обсягу викидів усього Європейського Союзу.

‍

Можливості ШІ в обробці величезних обсягів даних, виявленні складних закономірностей і створенні точних прогнозів роблять його особливо придатним для:

Аналіз кліматичних і погодних даних для прогнозування екстремальних явищ
Оптимізація використання природних та енергетичних ресурсів
Моніторинг та захист екосистем
Сприяння переходу до циркулярної економіки

‍

Ключові застосування ШІ для навколишнього середовища у 2025 році

1. Поглиблений моніторинг екосистем

Системи моніторингу довкілля на основі штучного інтелекту - одна з найперспективніших сфер застосування. Такі платформи, як Envirosensing, революціонізують моніторинг вирубки лісів завдяки аналізу супутникових знімків високої роздільної здатності в поєднанні з алгоритмами машинного навчання. Ці системи дають змогу

Точне відстеження змін лісового покриву
Виявлення ризиків вирубки лісів на ранній стадії
Автоматизація процесу юридичної перевірки компаній, що підпадають під дію EUDR

В Італії Міністерство охорони навколишнього середовища виділило 500 мільйонів євро на розробку передової інтегрованої системи моніторингу, яка використовує аерокосмічне дистанційне зондування, наземні датчики та аналіз штучного інтелекту для прогнозування гідрогеологічних небезпек та виявлення екологічних злочинів.

‍

2. Прогнозування зміни клімату та адаптація

Штучний інтелект змінює нашу здатність прогнозувати та реагувати на зміни клімату:

Вдосконалені кліматичні моделі: Алгоритми глибокого навчання значно підвищують точність кліматичних прогнозів, визначаючи складні закономірності, які традиційні моделі можуть не виявити.
Системи раннього попередження: такі платформи, як "Sunny Lives", розроблені компаніями IBM та SEEDS, використовують ШІ для аналізу супутникових знімків та оцінки локальних ризиків природних загроз, присвоюючи будівлям відносні бали ризику.
Моделювання кліматичних сценаріїв: ШІ дозволяє моделювати різні сценарії зміни клімату та оцінювати ефективність потенційних стратегій адаптації та пом'якшення наслідків.

3. Оптимізація використання енергетичних ресурсів

В енергетичному секторі ШІ стимулює перехід до більш ефективних і стійких систем:

Розумна мережа, керована штучним інтелектом: інтелектуальні системи, які балансують попит і пропозицію енергії в режимі реального часу, сприяючи інтеграції відновлюваних джерел енергії.
Прогнозування виробництва енергії з відновлюваних джерел: алгоритми, які підвищують точність прогнозів виробництва енергії з вітру та сонця, зменшуючи потребу в резервних викопних видах палива.
Енергоефективність: системи управління енергоспоживанням на основі ШІ, які оптимізують споживання в будівлях, промислових процесах і транспорті.

4. Стале управління сільським господарством

Точне землеробство на основі штучного інтелекту революціонізує аграрний сектор:

Моніторинг стану ґрунту: датчики Інтернету речей у поєднанні з алгоритмами штучного інтелекту аналізують стан ґрунту, включаючи мікробіом, у режимі реального часу, що дозволяє здійснювати цілеспрямовані втручання та зменшувати використання добрив.
Оптимізоване управління водними ресурсами: системи штучного інтелекту, які точно визначають потреби в зрошенні, зменшуючи втрати води.
Прогнозування хвороб сільськогосподарських культур: алгоритми, які виявляють потенційні хвороби на ранній стадії, що дозволяє проводити профілактичні заходи та зменшувати використання пестицидів.

5. Виявлення та управління забрудненням

ШІ значно покращує наші можливості моніторингу та управління забрудненням:

Моніторинг якості повітря: мережі датчиків Інтернету речей у поєднанні зі штучним інтелектом аналізують рівень забруднення повітря в містах у режимі реального часу.
Ідентифікація джерел забруднення: алгоритми комп'ютерного зору, що застосовуються до супутникових знімків або дронів для виявлення незаконних джерел забруднення.
Оптимізація управління відходами: інтелектуальні системи, які покращують сортування та переробку відходів за допомогою роботів, керованих штучним інтелектом.

‍

Виклики та етичні міркування

Незважаючи на свій трансформаційний потенціал, впровадження ШІ в екологічних цілях також пов'язане зі значними проблемами:

Екологічний слід ШІ: порівняльний аналіз

ШІ сам по собі має вплив на навколишнє середовище, який заслуговує на увагу, але порівняльний аналіз з іншими технологіями та секторами показує його реальний вплив у перспективі.

За останніми даними, навчання складної моделі штучного інтелекту на кшталт GPT-3 спожило близько 1 287 МВт-год і виробило близько 550 тонн CO2. Ця цифра може здатися високою, але її слід порівняти з іншими секторами:

‍

Транспорт: Транспортний сектор відповідає за близько 26% викидів парникових газів в Італії. Переліт між Нью-Йорком і Сан-Франциско 550 разів в обидва боки призведе до викидів, еквівалентних тренуванню GPT-3.
Потокове відео: За оцінками Міжнародного енергетичного агентства, одна година потокового відео виробляє в середньому від 36 до 100 грамів CO2. Враховуючи мільярди годин потокового відео, які споживаються у всьому світі, сукупний вплив є значним.
Повсякденне використання проти навчання: нещодавнє дослідження, опубліковане в Scientific Reports, припускає, що, незважаючи на високі енергетичні витрати на навчання, ШІ може бути більш енергоефективним, ніж людська праця при виконанні складних завдань, викидаючи від 130 до 1500 разів менше CO2 при обробці складних текстів.

‍

Роль сталих джерел енергії для центрів обробки даних

Енергопостачання центрів обробки даних, де розміщуються системи штучного інтелекту, є ключовим викликом для екологічної стійкості. Кілька енергетичних рішень з'являються як життєздатні альтернативи для зменшення вуглецевого сліду:

‍

1. Ядерна енергетика для центрів обробки даних

Ядерна енергетика переживає ренесанс у контексті центрів обробки даних завдяки високому "коефіцієнту потужності" (здатності безперервно генерувати енергію) та низькому рівню викидів CO2. За даними IdTechEx, центри обробки даних у 2024 році знову зацікавляться цим джерелом енергії, вивчаючи різні варіанти:

Малі модульні реактори (ММР): ці компактні реактори обіцяють нижчі витрати і коротші терміни будівництва, ніж звичайні атомні електростанції, завдяки виробничим процесам промислового масштабу.
Переваги ядерної енергетики: завдяки нульовим викидам CO2 під час виробництва електроенергії та високій щільності енергії, ядерна енергетика може забезпечити високу потужність, необхідну для центрів обробки даних IA, без коливань, характерних для відновлюваних джерел, таких як сонячна та вітрова енергія.

Джеймс Харт, генеральний директор BCS Consulting, зазначив, що "експоненціальне зростання штучного інтелекту кидає виклик індустрії центрів обробки даних" і підкреслив необхідність стабільних джерел енергії з низьким рівнем викидів, таких як ядерна енергетика.

‍

2. Когенераційні системи: неперевершена ефективність

Системи комбінованого виробництва теплової та електричної енергії (ТЕЦ) є одним з найефективніших рішень для енергозабезпечення центрів обробки даних, в яких розміщені системи ІА, пропонуючи значні переваги над іншими джерелами енергії:

‍

Вища енергоефективність: в той час як роздільне виробництво електроенергії та тепла має загальний ККД 40-55%, когенераційні системи можуть досягти надзвичайного ККД 80-90%, відновлюючи тепло, яке інакше було б втрачено, і використовуючи його для інших цілей.
Зменшення споживання палива: Комбіноване виробництво тепла та електроенергії потребує до 40 відсотків менше палива, ніж роздільне виробництво електроенергії та тепла для досягнення тієї ж самої кількості корисної енергії, як показують дані Міністерства енергетики США.
Значне скорочення викидів CO2: Завдяки вищій ефективності, когенераційна установка може скоротити викиди парникових газів на 30 відсотків порівняно з традиційними методами виробництва енергії.
Ідеальне застосування для центрів обробки даних: тепло, що виробляється серверами, можна утилізувати і використовувати для опалення сусідніх будівель або інших промислових процесів, створюючи замкнене коло енергоефективності.
Незалежність від мережі та відмовостійкість: когенераційні системи забезпечують енергетичну незалежність та підвищену відмовостійкість, що є особливо цінним для центрів обробки даних, які потребують гарантованої безперервності бізнесу.
Тригенерація: просунута еволюція когенерації, яка додає виробництво енергії охолодження (охолодження) до виробництва електроенергії та тепла, що особливо вигідно для центрів обробки даних, які потребують ефективних систем охолодження.

Когенерація є ідеальним мостом між традиційними та відновлюваними джерелами енергії, працюючи як розподілена генерація, подібна до фотоелектричної, але з перевагою безперервної, незалежної від погодних умов роботи. Крім того, когенераційні установки можуть використовувати різні види палива, включаючи біогаз і відновлювану біомасу, прокладаючи шлях до майбутнього з нульовим рівнем викидів.

‍

Згідно зі звітом компанії Geoside, "підвищення ефективності процесу виробництва енергії призводить до зменшення викидів CO2 та парникових газів, зменшуючи вплив на навколишнє середовище", що підкреслює вирішальну роль когенерації в енергетичному переході.

‍

3. Сонячна енергія та інші відновлювані джерела

‍

Великі технологічні компанії інвестують значні кошти у відновлювану енергетику:

Зобов'язання на майбутнє: за даними Business Critical Services Consulting, до 2033 року 90 відсотків енергії, що використовується центрами обробки даних, буде відновлюваною, а такі компанії, як Google і Microsoft, вже оголосили про свою мету використовувати енергію з нульовим рівнем викидів вуглецю 24/7 до 2030 року.
Спеціалізовані сонячні проєкти: Багато технологічних компаній будують спеціальні сонячні системи спеціально для живлення своїх центрів обробки даних, часто в поєднанні з системами зберігання енергії для забезпечення безперебійної роботи.

Взаємодоповнюваність цих джерел енергії має вирішальне значення: атомна енергетика може забезпечити безперервне базове навантаження, тоді як відновлювані джерела, такі як сонячна енергія, можуть покривати піковий попит, а когенераційні системи максимізують загальну ефективність.

‍

Крім того, індустрія штучного інтелекту досягає значного прогресу у зменшенні впливу на навколишнє середовище:

Підвищення енергоефективності: центри обробки даних постійно модернізують своє обладнання для підвищення енергоефективності.
Впровадження відновлюваних джерел енергії: багато технологічних компаній взяли на себе зобов'язання використовувати 100-відсоткову відновлювану енергію для живлення своїх центрів обробки даних.
Більш ефективні алгоритми: Дослідження просуваються в напрямку алгоритмів ШІ, які потребують меншої обчислювальної потужності для досягнення аналогічних або кращих результатів.

‍

Точність і надійність

Якість результатів ШІ значною мірою залежить від якості вхідних даних. У контексті навколишнього середовища, де дані можуть бути неповними або неточними, це становить значну проблему.

‍

Справедливість і доступність

Існує ризик, що рішення на основі штучного інтелекту для навколишнього середовища будуть доступні переважно країнам і організаціям з більшими ресурсами, що потенційно збільшить існуючий технологічний розрив.

‍

Майбутнє штучного інтелекту для довкілля: на шляху до відповідального ШІ

‍

Щоб максимізувати потенціал ШІ в охороні навколишнього середовища, важливо прийняти підхід "відповідального ШІ", який

Баланс між технологічними інноваціями та екологічною стійкістю
Забезпечити прозорість і підзвітність у використанні ШІ
Сприяти міжнародній співпраці для обміну даними, ресурсами та досвідом
Забезпечити справедливий розподіл переваг ШІ для навколишнього середовища

‍

FAQ: Вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище

‍

Чи справді ШІ забруднює так сильно, як про це говорять?

Ні, вплив ШІ на навколишнє середовище часто переоцінюється в публічних дебатах. Хоча навчання великих моделей ШІ вимагає значних витрат енергії, цей вплив необхідно порівнювати з перевагами, які ШІ може принести з точки зору оптимізації енергоспоживання, скорочення викидів та інноваційних кліматичних рішень. Дослідження Брістольського університету, проведене у 2021 році, показало, що багато попередніх оцінок впливу ШІ на енергетику були завищені в 90 разів.

‍

Чому вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище так переоцінюється в публічних дебатах?

Вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище переоцінюється через поєднання психологічних, економічних і соціальних факторів. Страх перед невідомим і певна технофобія природно підживлюють критичне ставлення до цієї нової технології, тоді як медіа-сенсаційність посилює алармістські дані, щоб викликати більшу залученість. Крім того, існують економічні інтереси традиційних секторів, які сприймають ШІ як конкурентну загрозу.

‍

Ключовим елементом є невідповідність сприйняття: центри обробки даних є видимими фізичними структурами, які споживають вимірювану кількість енергії, тоді як екологічні переваги, які дає штучний інтелект (наприклад, оптимізація транспорту або зменшення кількості відходів), є розсіяними і менш відчутними. Крім того, високоавтоматизовані центри обробки даних створюють відносно мало робочих місць порівняно з іншими галузями, що породжує несприятливе сприйняття взаємозв'язку між їхнім впливом на довкілля та місцевими соціально-економічними вигодами.

‍

ШІ часто помилково приписують вплив, який насправді залежить від використовуваного енергобалансу, тоді як насправді при ефективному енергобалансі цей вплив різко знижується. Нарешті, майже завжди бракує порівняльного контексту: екологічний слід ШІ рідко порівнюють з іншими секторами, такими як транспорт, важка промисловість або навіть інші повсякденні цифрові види діяльності (потокове відео, онлайн-ігри), що створює викривлене сприйняття його значущості в загальній картині глобальних викидів.

‍

Як вплив штучного інтелекту порівнюється з іншими повсякденними цифровими діями?

Вуглецевий слід штучного інтелекту можна порівняти з багатьма повсякденними цифровими видами діяльності або навіть менший за них. Наприклад, одна година потокового відео високої чіткості генерує близько 36-100 грамів CO2, тоді як один висновок, зроблений за допомогою ШІ-моделі, може споживати менше енергії, ніж людина, яка виконує ту ж саму задачу. Фаза навчання є більш інтенсивною, але це разова подія порівняно з постійним використанням.

‍

Чи є використання ШІ в екологічних цілях протиріччям, враховуючи його енергоспоживання?

Ні, це не суперечність. Хоча ШІ споживає енергію, його потенціал для оптимізації енергоефективності та скорочення викидів у різних секторах (енергетика, транспорт, виробництво) може призвести до економії викидів, що значно перевищує його прямий вплив. Дослідження показують, що ШІ може допомогти скоротити глобальні викиди до 10 відсотків до 2030 року.

‍

Як ми можемо зменшити вплив ШІ на навколишнє середовище?

Ми можемо зменшити вплив ШІ на навколишнє середовище за допомогою різних стратегій:

Розробка більш ефективних алгоритмів, які потребують менших обчислювальних потужностей
Впроваджувати спеціалізоване обладнання для АІ, яке споживає менше енергії
Впровадження практик "зеленого ШІ", які збалансовують продуктивність і енергоспоживання
Сприяння прозорості технологічних компаній щодо вуглецевого сліду їхніх моделей штучного інтелекту

Чи є ШІбільш шкідливим для навколишнього середовища, ніж традиційні процеси, які він замінює?

Ні, у більшості випадків ШІ ефективніший за традиційні процеси. Наприклад, в оптимізації транспорту ШІ може скоротити викиди до 10% завдяки більш ефективним маршрутам і меншим заторам на дорогах. У сільському господарстві він може зменшити використання води та добрив на 30%. Таке підвищення ефективності, як правило, перевищує вуглецевий слід самого штучного інтелекту.

‍

Висновки

Штучний інтелект є потужним і універсальним інструментом у боротьбі зі зміною клімату та захисті навколишнього середовища. У 2025 році ми стаємо свідками появи конкретних застосувань, які вже мають значний позитивний вплив.

‍

Хоча ШІ споживає енергію, його вплив на навколишнє середовище порівнянний або менший, ніж у багатьох повсякденних цифрових видах діяльності, а його потенціал для скорочення викидів в інших секторах значно перевищує прямий вуглецевий слід. Вкрай важливо порівнювати енергетичні витрати на ШІ з екологічними перевагами, які він може принести завдяки оптимізації, прогнозуванню та управлінню ресурсами.

‍

Для того, щоб реалізувати весь потенціал ШІ в цій сфері, необхідний збалансований підхід, який враховує не тільки технологічні можливості, а й етичні, соціальні та екологічні наслідки застосування ШІ.

‍

Майбутнє екологічної стійкості все більше залежатиме від нашої здатності відповідально інтегрувати штучний інтелект у стратегії управління навколишнім середовищем, перетворюючи цю технологію на справжнього союзника планети.

‍

Джерела

Група "Ірен". (2025). "Штучний інтелект, який його вплив на навколишнє середовище і як збалансувати стійкість та інновації". https://www.gruppoiren.it/it/everyday/energie-per-domani/2025/intelligenza-artificiale-qual-e-l-impatto-ambientale-e-come-equilibrare-sostenibilita-e-innovazione.html
Журнал GeoSmart. (2025). "Моніторинг вирубки лісів: екологічна революція". https://geosmartmagazine.it/2025/02/11/monitoraggio-deforestazione-la-rivoluzione-di-envirosensing/
Міністерство навколишнього середовища та енергетичної безпеки. "Інвестиція 1.1 - Впровадження передової та інтегрованої системи моніторингу та прогнозування". https://www.mase.gov.it/pagina/investimento-1-1-realizzazione-di-un-sistema-avanzato-ed-integrato-di-monitoraggio-e-0
ESG360. (2025). "Штучний інтелект: нові рішення проти зміни клімату". https://www.esg360.it/digital-for-esg/intelligenza-artificiale-nuove-soluzioni-contro-il-climate-change/
Журнал "Екомайбутнє". (2025). "Штучний інтелект: які переваги для клімату та довкілля?". https://ecquologia.com/intelligenza-artificiale-quali-vantaggi-per-clima-e-ambiente/
Думай з Google. (2024). "Чи може штучний інтелект допомогти вирішити кліматичну кризу?". https://www.thinkwithgoogle.com/intl/it-it/strategie/marketing-automation/intelligenza-artificiale-cambiamento-climatico/
Wastezero. (2024). "Вплив штучного інтелекту (ШІ) на навколишнє середовище: скільки він забруднює між споживанням CO2, енергії та води?" . https://www.wastezero.it/impatto-ambientale-intelligenza-artificiale-ai-quanto-inquina/.
Цифровий порядок денний. (2024). "Штучний інтелект і зміна клімату: ризики та можливості". https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/intelligenza-artificiale-e-cambiamenti-climatici-rischi-e-opportunita/
Міжнародне енергетичне агентство (МЕА). "Справжній вплив потокової передачі даних на клімат". https://about.netflix.com/en/news/the-true-climate-impact-of-streaming
Проривне паливо. "Штучний інтелект у транспортному секторі сприяє підвищенню ефективності та сталості". https://www.breakthroughfuel.com/it/blog/how-will-ai-impact-transportation-3-predictions/
GreenPlanner. (2024). "До 2033 року центри обробки даних будуть використовувати лише відновлювану енергію". https://www.greenplanner.it/2024/09/05/data-center-energia-rinnovabile/
GreenPlanner. (2025). "Енергетичне майбутнє центрів обробки даних: ядерна енергетика, водень та акумулятори". https://www.greenplanner.it/2025/02/24/data-center-futuro-energetico/
ZeroUno. (2023). "Фактори впливу центрів обробки даних на навколишнє середовище". https://www.zerounoweb.it/techtarget/searchdatacenter/i-fattori-dellimpatto-ambientale-dei-data-center/
Ядерна енергія та розум. (2024). "Порівняння джерел енергії". https://nucleareeragione.org/il-nucleare-a-confronto-con-altre-forme-di-energia/
Цифровий порядок денний. (2024). "Цифрові технології - це не безкоштовна їжа: скільки центри обробки даних забруднюють навколишнє середовище і як зменшити їхній вплив". https://www.agendadigitale.eu/smart-city/il-digitale-non-e-un-pasto-gratis-quanto-inquinano-i-data-center-e-come-ridurne-limpatto/
Соргенія. (2024). "Когенерація енергії: експлуатація та переваги". https://www.sorgenia.it/guida-energia/cogenerazione
Viessmann. (2024). "Когенерація: переваги та експлуатація теплоелектроцентралей". https://industriale.viessmann.it/blog/cogeneratore
Enel X. (2024). "Індустрія центрів обробки даних та сталий розвиток". https://corporate.enelx.com/en/stories/2021/12/data-center-industry-sustainability
Геосайд. (2023). "Розумна когенерація: оптимізація енергії для економії коштів та сприяння енергетичному переходу". https://www.geoside.com/it/risparmio-energetico-cogenerazione-ottimizzazione
Енергія 2G. (2024). "Когенерація: ефективна та стійка енергетика". https://2-g.com/en/innovation-knowledge/combined-heat-and-power-generation
Cummins Inc. (2021). "Три основні переваги когенерації". https://www.cummins.com/it/news/2021/08/09/three-key-benefits-cogeneration