Credit Manager Magazine 9/2024

TECHNOLOGIE WRZESIEŃ / SEPTEMBER 2024 www.creditmanagermagazine.pl 63 publicznej daje możliwości efektywniejszej oraz oszczędniejszej alokacji zasobów. To istotne, bo rosnąca liczba urządzeń podłączonych do sieci, od stacji ładowania pojazdów elektrycznych (EV) po instalacje fotowoltaiczne w budynkach mieszkalnych, sprawia, że przepływy energii stały się mniej przewidywalne. Jednocześnie pogłębiają się powiązania pomiędzy systemem elektroenergetycznym a sektorem transportu, przemysłu i budownictwa. Nowe urządzenia do monitorowania przepływów mocy w sieci przekazują operatorom o ponad rząd wielkości więcej danych niż technologie, które zastępują. W ten sposób, korzystając z modeli pogodowych i informacji o lokalizacji turbin, można prognozować moc elektrowni wiatrowych. To z kolei pomaga zarządzać bilansem mocy w systemie energetycznym, a szacuje się, że sama globalna liczba turbin wiatrowych generuje ponad 400 mld punktów danych rocznie. Z informacji prezentowanych przez Międzynarodową Agencję Energetyczną wynika, że sztuczna inteligencja ma już ponad 50 różnych zastosowań w systemie energetycznym, a wartość rynku technologii SI w tym sektorze może sięgać nawet 13 mld dol. SI w służbie środowiska Rola sztucznej inteligencji rośnie też w naukach związanych z ochroną klimatu w następstwie rosnącej liczby dostępnych danych. Modele językowe są w stanie przetwarzać i analizować ogromne ilości danych, umożliwiając badaczom identyfikację wzorców i spostrzeżeń, które w inny sposób byłyby trudne lub niemożliwe do wykrycia. Jest to szczególnie przydatne w takich dziedzinach, jak klimatologia, ekologia oraz nauki o Ziemi, gdzie zbiory danych mogą być niezwykle duże i złożone. Jedną z kluczowych zalet stosowania modeli LLM w badaniach środowiskowych jest ich zdolność do rozumienia i przetwarzania języka naturalnego. Umożliwia to badaczom analizowanie danych z takich źródeł, jak artykuły naukowe, prasowe i posty w mediach społecznościowych, co może zapewnić cenny wgląd w społeczną percepcję wielu zjawisk oraz wpływać na prośrodowiskowe decyzje polityczne. Olbrzymie możliwości stwarza również szybkie przetwarzanie danych satelitarnych, które dostarczają informacji o użytkowaniu gruntów, roślinności, wzorcach pogodowych i nie tylko. Ponadto ChatGPT można również wykorzystywać do analizy danych z innych urządzeń teledetekcyjnych, takich jak drony, balony pogodowe i czujniki naziemne, które mogą dostarczyć bardziej szczegółowych informacji na temat konkretnego obszaru. Może to być przydatne do monitorowania dzikiej przyrody i różnorodności biologicznej, śledzenia rozprzestrzeniania się gatunków inwazyjnych lub identyfikowania obszarów zagrożonych osunięciami ziemi lub erozją gleby. Być może już niebawem będzie więc można mówić o pozytywnym bilansie energetycznym i ekologicznym sztucznej inteligencji. Mirosław Ciesielski Wieloletni menedżer sektora bankowego zajmujący się marketingiem i wsparciem sprzedaży (m.in. GE Capital i GE Money Bank; Bank BPH). Doktor nauk ekonomicznych, wykładowca akademicki – Wyższa Szkoła Bankowa w Gdańsku, Uniwersytet Gdański. Ekspert Związku Przedsiębiorstw Finansowych w Polsce. Publicysta ekonomiczny ( forsal.pl; interia.pl .; fintek.pl) . W Obserwatorze Finansowym analizuje zmiany na rynku startupów, fintechów i procesy zielonej transformacji.