Adam Elman: AI może przyspieszyć dekarbonizację, ale musi być dostępna dla każdego

Alicja Jankowska, Energetyka24: Jak Pan trafił do Google, do działu zrównoważonego rozwoju?

Adam Elman, dyrektor ds. zrównoważonego rozwoju na Europę, Bliski Wschód i Afrykę w Google: Mam 20-letnie doświadczenie w wielu różnych branżach. W Google znalazłem się w 2021 r. dlatego, że firma od dawna angażuje się w kwestie zrównoważonego rozwoju, a w 2010 r. była jedną z pierwszych, które zaczęły inwestować w czystą energię. Od 2017 roku Google co roku kupuje na całym świecie wystarczającą ilość odnawialnej energii elektrycznej, aby pokryć swoje roczne zużycie. I nadal to robimy.

Obecnie współpracuję z zespołami w całej firmie – od tych odpowiedzialnych za tworzenie infrastruktury, np. centrów danych, poprzez zespoły produktowe, aż po te zajmujące się politykami firmy. Moim celem jest motywowanie wszystkich do działania i rozwijanie naszych inicjatyw na rzecz zrównoważonego rozwoju w regionie.

Jak wyglądają plany Google na przyszłość?

Mamy oczywiście cały szereg ambitnych planów na przyszłość. Myślę, że te dwa najważniejsze to: po pierwsze, osiągnięcie zerowych emisji netto do 2030 roku. To bardzo ważny cel, ponieważ to 20 lat wcześniej, niż zakłada to Unia Europejska. Po drugie, mamy jeszcze bardziej ambitny cel dotyczący czystej energii, który nazywamy „bezemisyjną energią 24/7”. Tutaj nie chodzi nam po prostu o to, żeby na koniec roku powiedzieć: „Kupiliśmy wystarczającą ilość czystej energii, aby pokryć nasze globalne zapotrzebowanie”. My zobowiązaliśmy się do pozyskiwania czystej energii w lokalnych sieciach, czyli tam, gdzie faktycznie działamy, i to z kalibracją godzina po godzinie. Przeprowadziliśmy wiele badań, które jednoznacznie pokazują, że to jest najlepszy sposób na prawdziwą dekarbonizację.

W Europie podpisaliśmy już około 50 umów dotyczących energetyki wiatrowej i słonecznej, o łącznej mocy 3,7 gigawatów. Intensywnie inwestujemy również w czystą energię w Polsce. Podpisaliśmy na przykład umowę PPA z ZE PAK na 50-megawatową farmę wiatrową, wyposażoną w 14 turbin, a także dwie umowy na 106 megawatów mocy słonecznych z GoldenPeaks Capital. W efekcie, jeśli chodzi o naszą działalność w Polsce – czyli zarówno region chmurowy, jak i biura – jesteśmy na dobrej drodze, by w tym roku osiągnąć wynik ponad 90% energii wolnej od emisji dwutlenku węgla.

Zawsze jednak powtarzam, że najczystszą energią jest ta, której nie zużywamy, dlatego też bardzo mocno skupiamy się na efektywności. Nasze centra danych Google są około 1,8 razy bardziej wydajne niż typowe centrum danych w przedsiębiorstwie, i tę wydajność stale podnosimy. Żeby dać Państwu perspektywę – jeszcze pięć lat temu, przy tym samym zużyciu energii, mielibyśmy cztery razy mniej mocy obliczeniowej. Jak widać, osiągamy naprawdę świetne wyniki w poprawie wydajności, jednocześnie wykorzystując czystą energię.

Niedawno Google opublikował raport „The AI Opportunity for Europe’s Climate Goals – a Policy Roadmap”. Jakie są kluczowe wnioski z tej publikacji?

Europa ma ambitny cel osiągnięcia neutralności klimatycznej do 2050 roku – co ważne, przy jednoczesnym zwiększeniu konkurencyjności i produktywności gospodarki. Nasz raport pokazuje, w jaki sposób sztuczna inteligencja może równolegle przyspieszyć realizację wszystkich tych celów. Sama generatywna sztuczna inteligencja może przyczynić się do zwiększenia PKB Europy o 1,2 bln euro w ciągu następnej dekady. Jednocześnie mamy możliwość zmniejszenia globalnej emisji gazów cieplarnianych nawet o 10%, co odpowiada mniej więcej rocznej emisji w Europie.

W raporcie przedstawiono szereg zaleceń dotyczących tego, w jaki sposób decydenci mogą przyspieszyć osiągnięcie zerowej wartości netto przy użyciu sztucznej inteligencji, jak wdrożyć sztuczną inteligencję i jak kierować jej rozwojem. Jak już wspomniałem, jest to bardzo zbieżne z tym, co Europa stara się zrobić w zakresie Kompasu Konkurencyjności i Clean Industrial Deal, które uznają dekarbonizację za siłę napędową wzrostu i konkurencyjności. Uważamy, że sztuczna inteligencja niesie ze sobą ogromne możliwości w zakresie ograniczania emisji, zwiększania odporności i pomocy społecznościom w przystosowaniu się do zmieniającego się klimatu. Firma BCG – współautor raportu – podkreśliła, że istniejące rozwiązania AI nie są jeszcze tego rodzaju przełomami, jakie możemy uzyskać w przyszłości, ale jesteśmy na dobrej drodze.

A co z zapotrzebowaniem sztucznej inteligencji na energię, jakie rozwiązania Pan proponuje?

W raporcie przedstawiamy pewne rekomendacje dotyczące, między innymi, reformy rynku energii elektrycznej oraz metod zachęcania do przejścia na energię bezemisyjną 24/7. Kluczowe są również prace nad transparentną sprawozdawczością. Wiele wysiłku rządy państw muszą także włożyć w rozwój infrastruktury.

Uważamy, że to właśnie te obszary, w których decydenci mogą wspierać firmy, by wszyscy podążali tą samą drogą. Jeśli do 2030 roku będziemy jedyną firmą, która całodobowo korzysta z energii wolnej od emisji dwutlenku węgla, to tak naprawdę poniesiemy porażkę. Świat potrzebuje, by w tym kierunku zmierzali wszyscy, a my musimy odpowiedzieć na pytanie, jak możemy pomóc innym osiągnąć większe postępy w realizacji celów klimatycznych.

Sztuczna inteligencja może znacząco pomóc w zwiększaniu efektywności energetycznej. Mogę podać przykłady rozwiązań, które sami stosujemy w Google. Wspomniałem wcześniej, że oczywiście stawiamy na czystą energię, ale czasami jej pełne wdrożenie do sieci wymaga czasu. Dlatego wspieramy się sztuczną inteligencją – mamy rozwiązanie nazwane inteligentnym przenoszeniem obciążenia węglowego, które zasadniczo robi dwie rzeczy. Po pierwsze, sprawdza dostępność różnych rodzajów energii na całym świecie w ujęciu godzinowym na jutro, a po drugie, analizuje, jakie zadania obliczeniowe będą jutro wykonywane. Następnie automatycznie przesuwa obciążenia, tak abyśmy mogli jak najlepiej wykorzystać czystą energię, która jest już dostępna w sieci.

Istnieje jednak wiele innych przykładów tego, jak AI może być wykorzystywana, chociażby do optymalizacji zużycia energetycznego budynków – zarówno tych nowo powstających, jak i już istniejących.

Jak sztuczna inteligencja już teraz wspiera osiąganie celów klimatycznych?

Zidentyfikowaliśmy trzy główne obszary, w których naszym zdaniem sztuczna inteligencja może mieć rzeczywisty wpływ: informowanie, optymalizowanie i przewidywanie. Jednym z moich ulubionych przykładów w obszarze informowania jest nasza praca nad Mapami Google.

Mapy Google już od wielu lat pomagają użytkownikom w bardziej zrównoważonym przemieszczaniu się, dostarczając informacje o tym, jak można poruszać się pieszo, korzystać z tras rowerowych czy wyszukiwać połączenia komunikacji publicznej. Wiemy jednak, że ludzie nadal potrzebują jeździć samochodem. Dlatego kilka lat temu wprowadziliśmy rozwiązanie o nazwie „trasy przyjazne środowisku”. Wykorzystuje ono sztuczną inteligencję do analizy ogromnej ilości danych i błyskawicznie wyświetla najbardziej efektywne pod względem zużycia paliwa trasy – oczywiście, jeśli nie są one już najszybsze. Czytelnicy mogli już zauważyć w Mapach Google mały zielony listek na ekranie – to informacja, że istnieje trasa, która, choć jest o trzy minuty dłuższa, pozwoli zaoszczędzić 15% paliwa. W ten sposób dostarczamy ludziom dane umożliwiające szybkie i świadome wybory. Odkąd uruchomiliśmy tę funkcję, pomogła ona uniknąć emisji 2,9 miliona ton ekwiwalentu dwutlenku węgla. To mniej więcej tyle, co usunięcie na rok z dróg prawie 650 tysięcy samochodów spalinowych.

Innym doskonałym przykładem wykorzystania AI jest Project Green Light. W ramach tego projektu, by zoptymalizować ruch, współpracowaliśmy z urzędami miast nad usprawnieniem sygnalizacji świetlnej. Otóż postój na czerwonym świetle jest nie tylko frustrujący dla kierowców, ale również szkodliwy dla środowiska. Ciągłe ruszanie i zatrzymywanie się jest niemal 30 razy gorsze dla środowiska niż płynny ruch.

Dlatego używamy AI, aby pomóc władzom miast zrozumieć niewielkie zmiany, które mogą wprowadzić w systemach sterowania ruchem, by zmniejszyć zanieczyszczenia. Takie rozwiązanie wdrożyliśmy już w 16 miastach na całym świecie. Dzięki Project Green Light udowodniliśmy, że możemy zredukować konieczność ciągłego hamowania i ruszania o 30%, a emisje o 10%. To, ponownie, ma rzeczywisty wpływ na świat.

Kolejnym naszym projektem w obszarze optymalizacji, który również ma już realny wpływ na świat, jest Project Contrails. Zgodnie z naszymi badaniami smugi kondensacyjne zostawiane przez samoloty odpowiadają za około 1/3 wpływu lotnictwa na klimat – pod tym względem są drugie po paliwie. Używamy więc sztucznej inteligencji i danych przestrzennych, aby dowiedzieć się, kiedy i w jakich sytuacjach pojawiają się smugi i pomóc pilotom wprowadzić niewielkie zmiany, aby ich uniknąć. Zostało to już przetestowane w warunkach rzeczywistych i udało nam się zmniejszyć liczbę smug o 54%. Teraz współpracujemy m.in. z Eurocontrol, aby wdrożyć tego typu rozwiązanie w Europie.

Stworzyliśmy także interfejs Solar API, który dostarcza projektantom, deweloperom i instalatorom instalacji fotowoltaicznych bardzo szczegółowe informacje na temat powierzchni dachu, jego nachylenia czy ilości światła, które tam dociera. To już teraz pomaga przyspieszyć globalne wdrażanie energetyki słonecznej. Obsługujemy 470 mln budynków na całym świecie, w tym znaczną część Europy.

Na koniec jeszcze jeden z moich ulubionych przykładów, czyli nasza praca nad prognozowaniem powodzi, w szczególności powodzi rzecznych. Na początku tego roku udało się nam stworzyć technologię na tyle dobrą, że wdrożyliśmy ją w ponad 100 państwach na całym świecie, w których mieszka łącznie 700 mln ludzi. Obecnie jesteśmy w stanie przewidzieć powodzie na rzekach z nawet siedmiodniowym wyprzedzeniem. Daje to ludziom i organizacjom pomocowym sporo czasu na podjęcie działań. Pracujemy również nad prognozowaniem innych katastrof, takich jak pożary.

I wszystkie te produkty są dostępne już teraz.

Tak jest. Zawsze martwię się, że gdy mówimy o technologii i sztucznej inteligencji, to brzmi to jak coś, co możemy mieć dopiero w przyszłości. Tymczasem wszystko powyższe to rozwiązania, które są dostępne już dziś, które mają realny wpływ już teraz, są skalowane i wdrażane na dużą skalę. Wspomniałem o prognozowaniu powodzi w ponad stu krajach, o Solar API działającym dla prawie pół miliarda budynków na całym świecie. I nie tylko Google pracuje nad takimi rozwiązaniami. Powstaje cały ekosystem rozwiązań dla każdego użytkownika: dla sektora publicznego, dla biznesu, dla osób indywidualnych.

A czego możemy spodziewać się od Google w przyszłości?

Po pierwsze, rozwiązania, które przed chwilą przedstawiłem, są w większości wciąż rozwijane i wkrótce będą dostępne na znacznie większą skalę. Jednocześnie pracujemy też oczywiście nad nowymi produktami. Jednym z nich jest np. narzędzie do przewidywania i śledzenia pożarów, ponieważ to ogromny problem na całym świecie. Obecnie dysponujemy rozwiązaniem, które pokazuje duże pożary na Mapach Google. Mapujemy je, pomagamy ludziom gromadzić się i informujemy ich, gdzie i co się dzieje. To rozwiązanie działa bardzo dobrze, ale jest pomocne tylko w przypadku już rozszalałych pożarów, które do tego czasu zdążą wyrządzić już wiele szkód.

Dlatego jednym z nowych projektów, jakie ogłosiliśmy w zeszłym roku, był projekt FireSat, który realizujemy we współpracy z wieloma organizacjami. Pierwszym z celów było uruchomienie sieci 52 satelitów, co udało się kilka tygodni temu. Pozwala ona na śledzenie pożarów o powierzchni małego pomieszczenia: 5 × 5 metrów, dzięki czemu można je bardzo szybko wykrywać. Od kiedy konstelacja satelitów rozpoczęła działanie, mapa globu będzie aktualizowana co 20 minut, a informacje będą przekazywane jednostkom straży pożarnej i organizacjom pomocowym, by mogły reagować, zanim tak naprawdę pożar zacznie się rozprzestrzeniać.

Kontynuujemy także intensywne prace w obszarach transportu i czystej energii. Dużo dzieje się również w kwestii bioróżnorodności – z wykorzystaniem platformy Google Earth wdrażanych jest wiele rozwiązań, takich jak: Global Water Watch, Global Fishing Watch, a także rozwiązania dotyczące raf koralowych i ogólnie życia pod powierzchnią oceanów.

Kolejnym ważnym i aktualnym tematem są wysokie temperatury. To nie tylko kwestia zmiany klimatu, ale też zdrowia publicznego, ponieważ ten problem dotyka wielu ludzi. Pracujemy teraz nad rozwiązaniem o nazwie Tree Canopy Lab, które odpowiada na problem miejskich wysp ciepła. W miastach występują tzw. miejskie wyspy ciepła, gdzie temperatury rosną z powodu większej ilości infrastruktury, dróg itp. Jednym z rozwiązań tego problemu jest po prostu sadzenie większej liczby drzew. Jednak zarządzający miastami nie zawsze wiedzą, jaki mają zasięg drzewostanu i gdzie powinny pojawiać się nowe nasadzenia. Dlatego dysponujemy rozwiązaniem opartym na danych przestrzennych i sztucznej inteligencji, które mapuje całe pokrycie drzewostanem danej powierzchni. Udostępniamy je miastom, aby mogły sprawdzić, gdzie mogą posadzić więcej drzew. Podobnie, testujemy rozwiązanie o nazwie Cool Roofs Lab – można malować dachy farbami odbijającymi światło, aby odbijały ciepło. To wszystko jest jednak nadal w fazie badań.

Jakie są najważniejsze – Pana zdaniem – rekomendacje dla Unii Europejskiej dotyczące dalszego rozwoju sztucznej inteligencji w celu realizacji celów klimatycznych?

Po pierwsze, rozwój infrastruktury i sieci energetycznych. Po drugie – zwiększenie dostępności danych. Modele sztucznej inteligencji mogą wspierać rozwój czystej energii, czystego transportu czy np. bardziej zrównoważonego rolnictwa, ale muszą mieć zapewniony dostęp do odpowiednich zbiorów danych. Często te zbiory danych są niekompletne lub niskiej jakości, przez co naprawdę trudno jest zbudować na ich podstawie dobre rozwiązania.

Jakie jest główne przesłanie raportu?

Chcemy mieć pewność, że z rozwoju rozwiązań opartych na AI korzyści mogą odnieść zwykli ludzie, sektor publiczny oraz przedsiębiorstwa – i to jest to jeden z głównych powodów, dla których stworzyliśmy ten raport. Chcemy zapewnić przestrzeń dla powstawania nowych rozwiązań,oraz wdrażania i rozwijania tych już istniejących.

Przedstawione przez nas rekomendacje mają na celu zapewnienie skalowalności rozwiązań, ponieważ widzimy w tym ogromną szansę na wzrost konkurencyjności i produktywności, a także przyspieszenie dekarbonizacji w Europie. To rządy państw będą musiały zadbać o to, by uczynić rozwiązania AI dostępnymi i przystępnymi cenowo. Narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję nie mogą być osiągalne tylko dla tych, którzy mają pieniądze – powinny być w zasięgu każdego.

I właśnie to jest główny cel tego raportu.