В ближайшие десятилетия электрокары, управляемые ИИ, позволят перейти на новую транспортную систему, ориентированную на спрос — мобильность по требованию (Mobility on Demand). Так, умные автомобили и автобусы будут курсировать не по заданному маршруту, а по предварительной заявке каждого из пассажиров. По мнению экспертов, это подтолкнет людей отказаться от личного транспорта.

До внедрения беспилотного транспорта с 5-м уровнем автоматизации (без вмешательства людей) может пройти более 10 лет, но автомобили с автоматизацией 4-го уровня (с возможностью перехватить управление) могут быть испытаны на дорогах уже в 2021 году.

Развитие райдшеринга и автоматизация транспортных колонн значительно сократят выброс парниковых газов и очистят города от пробок. Среди задач ИИ — оптимизация маршрутов и трафика, подключение к интернету вещей и другим технологиям четвертой промышленной революции.

ИИ сделает спрос на электроэнергию предсказуемым, позволяя операторам поставлять ее в нужное время, в нужное место и по динамичной цене, которая меняется в зависимости от времени суток. Он улучшит хранение энергии, не позволяя ей пропадать впустую, и сделает возобновляемые источники энергии более надежными.

Распределенные энергетические сети уже тестируют создатели «умных» городов. Так, солнечные дороги с ИИ могут накапливать энергию, чтобы освещать путь, растапливать снег, регулировать движение и даже заряжать электромобили.

Инновационные технологии позволяют автоматизировать принятие важных решений в сельском хозяйстве. Датчики, измеряющие уровень влажности, температуру и определяющие состав почвы, дают ИИ данные, необходимые для оптимизации работ: расчета времени посадки, полива и удобрения растений, выявления их болезней, сбора урожая и т. д. Это не только сделает сельское хозяйство более эффективным, но также сократит нерациональное использование воды, удобрений и пестицидов, которые загрязняют почву, реки и океаны, нанося ущерб экосистемам.

Также ИИ уже интегрируют в беспилотную сельскохозяйственную технику: дроны для полива и обработки растений, тракторы, комбайны и др.

Климатическая информатика — новая наука, которая задействует ИИ для более точного прогнозирования погоды. Ее методы уже использует Метеорологическая служба Великобритании, NASA, компании IBM и Microsoft. Сложные вычисления больше не требуют энергоемких суперкомпьютеров, что снижает затраты на исследования для многих заинтересованных.

ИИ будет сочетать математические модели атмосферы и вспомогательные данные для более точных прогнозов, научится предсказывать экстремальные погодные явления и их последствия.

В режиме реального времени ИИ будет анализировать данные (в том числе сообщения в социальных сетях) о погодных явлениях и стихийных бедствиях, выявлять уязвимые регионы и предупреждать население об опасности. Также глубокое обучение однажды смогут интегрировать в систему моделирования бедствий, чтобы определять оптимальные стратегии реагирования, подобно тому, как ИИ AlphaGo сегодня определяет лучшую стратегию в играх.

Помимо автоматизации транспортных средств, глубокое обучение также может улучшить градостроительное проектирование, помогая создавать функциональные и экологичные города, минимально влияющие на окружающую среду.

ИИ, «умные» счетчики и интернет вещей помогут прогнозировать и оптимизировать потребление электроэнергии — как по всему городу, так и на уровне отдельных домов. Уже сегодня Google на 40% сократил использование энергии в своих дата-центрах, используя алгоритмы для оптимизации охлаждения.

Объединение данных сможет создать «городскую виртуальную панель», которая позволит в режиме реального времени мониторить расход энергии и воды, контролировать транспортные потоки и другие важные элементы городской инфраструктуры.

Цифровая геопространственная платформа и технологии виртуального моделирования позволят контролировать и управлять экологическими системами планеты в масштабе и скорости, которые ранее были для нас недоступны. Возможность следить за ресурсами Земли в режиме реального времени могут помочь бороться с незаконной вырубкой лесов, браконьерством, загрязнением воздуха, а также оперативно реагировать на стихийные бедствия.

Среди других направлений, которые смогли бы стать эффективнее благодаря ИИ — установка «умных» счетчиков и распределение воды, аналогичное распределенным энергосетям, создание единой платформы океанических данных для управления водными ресурсами. Эксперты заявляют, что к 2030 году успехи в ИИ и других технологиях четвертой индустриальной революции могут принести нам еще больше инноваций, полезных для окружающей среды.