Gavin McCormick: Tracking the whole world's carbon emissions -- with satellites & AI | TED Countdown

Translator: Augustė Varnagirytė Reviewer: Andrius Družinis-Vitkus

Kas sukelia klimato kaitą?

Tai šiltnamio efektą sukeliančios dujos, išsiskyrusios dėl žmogaus veiklos.

What is causing climate change?

I mean, it’s greenhouse gas emissions from human activities, of course.

Bet dėl kokios žmogaus veiklos?

Kas iš tikrųjų degina iškastinį kurą,

But which human activities?

kokiu tikslu ir kur?

Who specifically is burning all of these fossil fuels,

Kai apie tai išgirdau pirmą kartą, buvo keista,

and for what and where?

bet net ir dabar, 21 amžiuje,

It sounded strange when I first heard it,

tyrėjai neturi pakankamai informacijos šiuo klausimu.

but I have come to learn that even today in the 21st century,

scientists have surprisingly little information about this question.

Aš priklausau naujai tyrėjų, aktyvistų

ir technologijų įmonių grupei, nagrinėjančiai šią problemą.

So I'm part of a new coalition of scientists, activists,

Šis kelias buvo daug keistesnis, nei tikėjausi.

and actually tech companies working to address this issue.

Leiskite paaiškinti.

It's been a stranger journey than I expected.

Jau kelis dešimtmečius žinome, kad išmetamųjų dujų kiekis kyla,

Let me break it down for you.

nes tai matome atmosferoje.

So we've known for decades that emissions are rising in the atmosphere

Garsioji Kilingo kreivė pagrįsta vaizdu iš kosmoso.

because we can see them swirling up around there.

So the famous Keeling Curve is based on what we can actually see from space.

Bet iš kosmoso nustatyti, iš kur kyla dujos, yra sunku

But what you can't easily see from space is how did they get there?

Mane vis dar glumina tai, kad net 2021 m.,

daugelyje šalių ir pramonės šakų,

It still boggles my mind, but even in the year 2021,

atsakyti į klausimą, iš kur kyla išmetamosios dujos,

in most countries and most sectors of the economy,

our process for actually answering where are all those emissions coming from

klausiame pačių teršėjų, kiek išskyrė išmetamųjų dujų.

is still to ask polluters how much they polluted.

Ir tiesiog tikimės, kad apskaitoje nieko netrūksta,

Just kind of like hope nothing is missing in that inventory

ir, kai kuriais atvejais ranka, viską surašome ant popieriaus.

and then add up all those numbers, sometimes manually, on paper.

Neįtikėtina, kad kiekviena pasaulio šalis

palaiko tokį procesą.

It's amazing that every single country in the world

Viena iš priežasčių teikiančių man vilties yra tai,

kad visas pasaulis prisideda prie šio proceso.

has agreed to this process.

It's one of the great things that brings me hope

Bet tai tik laikinas sprendimas.

that everyone in the world is essentially contributing to this process.

Jei tikrai norime sustabdyti klimato kaitą,

But it is such a stopgap solution.

svarbu atminti, kad suvaldyti galime tik tai, ką suprantame,

If we're really serious about stopping climate change,

todėl reikia daugiau duomenų.

you can only manage what you can measure,

Būtina surinkti daugiau duomenų,

neužtrunkant metų metus juos renkant.

and we need to have more information.

We need to have information,

Suprantate, yra šalių,

not like letting it take years to compile manual reports.

kurios 20 metų neatnaujino išmetamųjų teršalų apyskaitos.

Ką daryti su pasenusia informacija?

I mean, there are countries

that haven't had an emissions inventory in 20 years.

Turime įvertinti ne tik teršalų kiekį šalių mastu,

What are you actually supposed to do with information that old?

nes norint sužinoti kaip jį sumažinti,

We need to not just be looking at what are the emissions

būtina žinoti:

of entire countries,

Ar kaltinti automobilius ar gamyklas?

because if you want to know how to reduce them,

Kas mano šalyje lemia teršalų kiekį?

you need to know:

Do I need to go after cars or factories?

Nebegalime pasitikėt teršėjų apyskaitomis.

What in my country is driving all these emissions?

Yra ir dar keblesnių problemų.

We can't keep relying on asking polluters to report how much they polluted.

Pavyzdžiui,

jei bendrovė teigia, sumažinus dujų kiekį,

And there's even more subtle problems.

Like, one that really gets me

mes neturime kaip sužinoti, ar tai tiesa

is if one company reports it's reduced its emissions,

ir reiktų švęsti, ar jie tik sužaidė „karštą bulvę“

we don't have a good way to know right now is that a real reduction,

ir permetė teršą kitai įmonei?

should we celebrate, or did they just play hot potato

Sprendžiant klimato kaitos problemą reikia geresnių priemonių.

and sell something that pollutes to another company?

Turime surasti būdą gauti informaciją

If we want to get really serious about fighting climate change,

realiu laiku, o ne po metų;

we need better tools.

We need to have some way to get information

nesiremiant pačių teršėjų apyskaitomis;

in ideally real-time, not years later;

kuriame detaliai nurodomi išmetamųjų dujų šaltiniai,

that doesn’t rely on just asking the polluters;

ne tik šalių lygmeniu;

that has really detailed information about where those emissions came from,

kuris būtų atviras ir skaidrus,

kad visi žinotų, jog jis patikimas;

not just country level;

geriausiu atveju nemokamas,

that is open and transparent,

nes negalime sukurti situacijos,

so everybody knows they can trust it;

kur tik galintys sumokėti, žino, kiek išskiria išmetamųjų dujų.

and ideally, that’s free,

because we can't just have a situation

Mokslo ir inžinerijos požiūriu, tai rimtas iššūkis.

where only those who can afford to pay know how much is being emitted.

Kaip sukurtumėte tokią sistemą?

So that's a serious scientific and engineering challenge.

Galbūt pradėtumėte nuo tokios nuotraukos.

How exactly would you go about building a system like that?

Žinome, kad tai viena iš elektrinių pasaulyje

Well, you might want to start with a photo like this.

su CO2 emisijų jutikliu kamine ir

We know, because this is one of the few power plants in the world

tuo metu, kada buvo padaryta ši nuotrauka,

that actually has a CO2 emissions sensor in its stack

išskyrė 2930 tonų CO2 per valandą.

that at the time this photo was taken,

it was emitting 2,930 tons of CO2 per hour.

Taip pat žinome, kad po kurio laiko

ta pati elektrinė atrodė štai taip.

But we also know that a short time later,

Tuo metu ji neišskyrė jokių CO2 dujų.

the same exact power plant looked like this.

Tai ir plika akimi galite pamatyti.

And at that time, of course, it was emitting zero tons of CO2.

Tačiau dažnai viskas daug sudėtingiau, nei atrodo.

I mean, you can see that with the unaided human eye.

Taigi, pradėjome dirbti kaip maža nevyriausybinių organizacijų grupė,

But often, it's a little more complicated.

And so we have started to work as a cluster of small NGOs

mokydami dirbtinio intelekto algoritmus

peržiūrėti šimtus tūkstančių tokių nuotraukų

on training computer vision AI algorithms

ir iš kosmoso atpažinti, kada elektrinės išskiria tam tikrą kiekį teršalų.

to look at hundreds of thousands of photos like this

to recognize what a power plant looks like when it's polluting

Tai įmanoma dėl daugybės nemokamų

a certain amount of pollution from space.

ir viešai prieinamų palydovinių nuotraukų

The reason we can do this is that there are so many free

iš šaltinių kaip NASA „Landsat 8“ ar Kinijos „Gaofen 6“.

and public satellite images available now

from sources like NASA's Landsat 8 or China's Gaofen 6.

Iš tikro įmanoma kas kelias dienas gauti visų

It's possible actually to get photos every few days

didžiųjų pasaulio elektrinių nuotraukų.

Mano organizacija „WattTime“ ir kitos nevyriausybinės organizacijos

of every major power plant in the entire world.

susivienijo sukurti dirbtinio intelekto algoritmą,

And so my organization, WattTime, and a number of other small NGOs

kuriuo periodiškai būtų nuskaitomi tokie vaizdai

have teamed up to build an artificial intelligence algorithm

ir be pačių teršėjų, sužinoti, kiek teršalų išskiria

that can scan visual imagery like this every few days

and look, without asking the polluters, to see how much they are polluting

kiekviena pasaulio elektrinė.

Tai gana įspūdinga.

(Plojimai)

for every power plant in the world.

It's pretty exciting.

(Applause)

Iš tikrųjų galima nuveikti daug daugiau.

Kadangi yra ir kitų palydovų formų.

Kaip filmuose, galime pasinaudoti šilumine infraraudonąja spinduliuote

You can actually do better than that.

Because there are other forms of satellites as well.

ir sužinoti, ar elektrinės įkaitusios.

Just like in the movies, we can switch to thermal infrared

Tai svarbu, nes tai visiškai nepriklausomas įvertinimas,

and we can look at whether power plants are hot as well.

naudojant skirtingus palydovus ir metodus.

That matters because that's a completely independent assessment

Džiugu, jei pagal metodus surinkti duomenys sutampa.

Atradome teisingą atsakymą.

with different satellites and different techniques.

Taip pat galime atsižvelgti į elektrines, esančias pavėjui,

So if those two methods agree, that's really encouraging.

ir pamatyti, ar atmosferoje yra išmetamųjų dujų, kur jų turėtų būti?

We found the right answer.

You can also look at information like: Downwind from a power plant

Galima atlikti ir paprastesnius veiksmus,

a little while later,

do we see more emissions in the atmosphere where they ought to be?

kaip atsižvelgti į aušinamojo vandens įsiurbimo vožtuvą.

You can even do really subtle things,

Pasitelkę komerciniais „Planet“ vaizdais,

like you can look at the cooling water intake valve near a power plant.

šalia elektrinės upėje matome ratilus.

Using commercial imagery from Planet,

Tai reiškia, kad įsiurbiamas didelis kiekis vandens,

we are able to see ripples in a river near a power plant.

atvėsinti įkaitusią, teršiančią elektrinę.

Nė vienas iš šių metodų yra tobulas,

And that means it's drawing in so much water

bet įspūdinga, kaip išryškėja duomenų tikslumas,

because it's that hot and polluting.

kai susideda daugybė skirtingų metodų surinkta informacija.

So no one of these techniques is perfect,

but it's pretty remarkable how accurate they start to get

Mes labai apsidžiaugėme,

when you combine many, many different independent techniques.

kada pradėjome gauti gana tikslius rezultatus,

tiriant visas pasaulio elektrines.

We got pretty excited

Tačiau nuostabusis Al Goras, paskatino svajoti plačiau.

when we were starting to get pretty good results

measuring all the power plants in the world.

But then Al Gore, amazing as he is, encouraged us to dream bigger.

Jis ir „Generation“ partneriai mums pasiūlė

galvoti ne tik apie elektrinių išmetamų teršalų kiekius,

And so we got the challenge from him and the partners of Generation

bet ir apie žmonių veiklos sukeltą taršą

to not just think small in terms of power plant emissions,

iš visų didžiųjų šaltinių žemėje,

but to see if we could do all human emissions

ir visiems suteikti nemokamą prieigą prie duomenų.

from all major sources in the planet

Kartu su jų parama

and make that available and free to everyone.

ir bendradarbiaujant su kitomis organizacijomis,

And with their support

mus pavyko tai įgyvendinti.

and with a whole lot of teaming up with other organizations,

collectively, all of us have been able to do just that.

Taigi –

(plojimai)

So --

Labai įdomus pavyzdys – „Transition Zero“.

(Applause)

Tai Jungtinėje Karalystėje įsikūrusi organizacija,

A really exciting example of this is Transition Zero.

kuri stebi plieno gamyklų išmetamų teršalų kiekį,

So they're a UK-based organization

Ir jie gali tai padaryti, net jei to nemato plika akimi.

that is able to monitor the emissions of steel mills,

Nes vienas svarbiausių bei

and they can do that even when those emissions are invisible to the naked eye.

įdomiausių dirbtinio intelekto savybių

yra tai, kad naudodami įvairių formų signalus iš palydovų,

Because one of the really important,

galime stebėti konkrečius cheminius procesus

interesting things about artificial intelligence

skirtinguose tiekimo grandinės srityse.

is with different forms of signals from satellites,

Taip pat galima išmatuoti gamyklų ūkius.

we can look at very specific chemical processes

Net už juos atsakinga JAV Aplinkos apsaugos agentūra (EPA),

in different parts of the supply chain.

You also have the ability to measure factory farms.

neturi tikslios apyskaitos apie tai,

kiek JAV turi itin taršių gamyklinių ūkių?

Did you know even the United States EPA in charge of regulating them

does not have a complete inventory

Tačiau įmonė „Synthetic“ sugebėjo pritaikyti kompiuterinę regą

of how many highly polluting factory farms are in the United States?

jiems sukurti tų gamyklų apyskaitą

But a start-up named Synthetic has been able to apply computer vision

ir dabar tai plečia, kad ištirtų kiekvieną ūkį aplink pasaulį.

to build an inventory of them

RMI stebi naftos ir dujų išmetimus gavybos ir perdirbimo metu.

and is now scaling it up to expose every factory farm worldwide.

Indijoje įsikūrusi „Blue Sky Analytics“ stebi pasėlių ir miškų gaisrus.

RMI is monitoring oil and gas emissions from production and refining.

Blue Sky Analytics, based in India, is monitoring crop fires and forest fires.

Norite pakalbėti apie transportą?

Johnso Hopkinso universitetas modeliuoja grynai antžeminį transportą

You want to talk about car transportation?

ir nagrinėja kelių tinklus visame pasaulyje.

Johns Hopkins University is modeling all the ground transportation

Kiekviena iš mūsų organizacijų išmoko specializuotis

and looking at the road networks worldwide.

vienoje ar keliose išmetamųjų teršalų srityse.

Each one of our organizations has learned to specialize

Visais rezultatais dalijamės vienoje duomenų bazėje – Climate TRACE.

in one or two forms of particular emissions.

Vienas iš įdomesnių dalykų apie Climate TRACE yra tai,

But we’re sharing them all in a giant database known as Climate TRACE.

kad pagrinde ji sukurta remiantis globaliais metodais.

One of the interesting things about Climate TRACE

Čia iš „Ocean Mine“ modelio matote kiekvieną žemėje esantį laivą

is that it's fundamentally built on global techniques.

So here you're looking from Ocean Mine's model of every single ship on the planet

ir jo išskiriamą išmetamų teršalų kiekį.

Tai reikšminga, nes būdavo,

kad tik turtingesnės šalys galėjo sužinoti,

and the associated emissions.

kiek tiksliai išskiria išmetamųjų dujų.

This is really powerful because it used to be the case

Kalbame apie tinkamas globalines sistemas,

that only rich countries can afford to look at their emissions

kurios yra visiems prieinamos ir nemokamos.

in great detail.

Žinoma, tai galime atlikti dėl to,

We are talking about properly global systems

nes atpigo palydovai.

that are available and free for everyone.

Dabar danguje yra tūkstančiai akių,

The reason, of course, we can do this

ir daugelis iš jų – nemokamos

is because satellites have come down so much in cost.

ir pasiekiamos visiems, norintiems pasinaudoti informacija.

There are now literally thousands of eyes in the sky up above us,

Bet, kas pastaraisiais metais atpigo dar labiau nei palydovai?

and many of them are actually free

and open to anyone to use that information.

Dideli duomenų kiekiai ir dirbtinis intelektas.

But you know what's come down in recent years even more in cost than satellites?

Gyvename pasaulyje,

kuriame populiarios tendencijos tviteryje

Big data and AI.

I mean, we now live in a world

per kelias minutes automatiškai surenkamos reklamos algoritmų.

where if a certain meme is trending on Twitter,

Įtariame, kad yra algoritmų, kurie tai sužino per kelias sekundes,

there are automated marketing algorithms that know that worldwide in minutes.

kas tikrai naudinga prekybininkams.

We suspect there are stock market algorithms that know it in seconds;

Taigi, egzistuojame visuomenėje,

kurioje daugiau laiko praleidžiame stebėdami juokingų kačių vaizdelius,

it’s really useful for day traders.

So we actually exist as a society

spending more resources on monitoring funny cat video views on the internet

negu grėsmę civilizacijai keliančiai krizei.

(Juokas)

Tai kažkas keisto.

than a civilization-threatening crisis.

Todėl su Climate TRACE nusprendėme paimti mažytę,

(Laughter)

Something just seems strange about that.

labai mažytę dalį šių išteklių

And so at Climate TRACE, we decided to take a tiny,

bei techninių stebėsenos resursų

ir perskirstyti juos išmetamųjų dujų stebėsenai.

tiny fraction of those resources

and those technical monitoring capabilities

Tai milžiniška bendra duomenų bazė.

and reallocate them to actually monitoring emissions.

Mūsų programinės įrangos inžinieriai

savanoriškai skiria laiką naktimis ir savaitgaliais,

So it's this giant shared database.

I mean, we have software engineers

kad duomenų inžinerija galėtų veikti.

volunteering their time on nights and weekends

Akademikai tvirtina algoritmus.

Nevyriausybinės organizacijos taiko įvairius modelius.

to make the data engineering work.

We have academics validating algorithms.

Turime jutiklių ir palydovų duomenų bendrovių, kurios perduoda duomenis

We have NGOs running different models.

Panašiai kaip Vikipedijoje, tai yra

We have sensor and satellite data companies donating code.

įvairių specialybių ekspertų duomenų dalijimasis

And much like Wikipedia, what's going on is all of these many,

bendroje bazėje, kurią bet kas gali peržiūrėti,

many different experts are sharing our resources

viskas turi būti pertikrinta ir pasiekiama visuomenei.

in a single common pot that anyone can see,

Nuo „Vikipedijos“ daugiausiai skiriasi tuo,

everything has to be cross-validated, and it’s available to the public.

kad panaudojama daugiau realiu laiku veikiančių jutiklių.

The biggest difference from Wikipedia

Koks mūsų tikslas?

Vienu žodžiu, skaidrumas.

is there's a lot more real-time sensors involved.

Projekto pradžioje į mus kreipėsi buvęs derybininkas dėl klimato kaitos,

So why are we doing this?

In a word, transparency.

jis tikino, kad Paryžiaus susitarimo esmė

We were approached early in the project by a former climate negotiator

yra tai, kad šalys galėtų matyti,

kas vyksta aplink jas.

who told us that the heart of the Paris Agreement

Tokiu būdu pradės pasitikėti viena kita,

is supposed to be that countries are able to see

todėl bus pasirengusios toliau žengti kartu.

what everybody else is doing.

Problema tame, kad vyrauja savęs įsivertinimo politika

They can learn to trust each other,

and that's why they're willing to hold hands and leap together.

ir daugelis šalių neturi galimybių

atlikti šią brangią ir pasenusią stebėseną.

But the problem is, there's a lot of self-reporting going on,

Todėl pirmoje Climate TRACE versijoje stengėmės teikti pirmenybę tam,

and a lot of countries don't have the resources

kad prieš COP26, rugsėjo 21 d., būtų išleista

to do this very expensive old form of monitoring.

And so what we’ve tried to prioritize for Climate TRACE version one

nemokama ir visiems prieinama Climate TRACE versija,

is releasing before COP26, last month, September 21,

kurioje būtų kasmetiniai duomenys apie kiekvienos šalies,

a version of Climate TRACE that is free and available to everybody,

kiekvieno sektoriaus išmetamųjų dujų kiekius.

that has the emissions for every country,

Taigi, pavyzdžiui, čia nagrinėjame

ryžių produkcijos išmetamųjų teršalų kiekį Malaizijoje 2020 m.

every sector and every year on the planet.

So here we're looking, for example,

Arba Australijos elektros energijos emisijos tais pačiais metais.

at the emissions of rice production in Malaysia in 2020.

Visa tai nemokamai galima rasti svetainėje climatetrace.org.

Or Australia's electricity emissions in the same year.

Ačiū.

This is all available to anyone on climatetrace.org for free.

(Plojimai)

Thank you.

(Applause)

Dabar tai nėra tobula.

Iš pradžių dirbtinis intelektas nėra itin pažangus,

bet laikui bėgant tobulėja.

Now it is imperfect.

Artificial intelligence starts out not quite as good,

Kol kas galime palyginti

surinktą informaciją su šalių pateiktomis apyskaitomis.

and it gets better over time.

So far, one of the things we’ve been able to measure is:

Dar negalime teigti, kad mūsų metodai yra visiškai tobuli,

What does this compare to what countries have been reporting?

mūsų dažniausiai klausia, ar šalys turėtų pasitikėti viena kita?

So we can't say that our methods are completely perfect yet,

Šiuo projekto metu mane labiausiai nustebino tai,

but one of the big questions we get is: Should countries trust each other?

kad atsakymas, manau, yra taip.

And one of the most surprising things I think I've learned from this project

Turiu omeny, kad dar randame nepilnų duomenų.

is that I think the answer is yes.

Yra kelios įmonės, su kuriomis mums reikėtų rimtai pasikalbėti.

I mean, we've definitely found some missing emissions.

Tačiau apskritai mus nustebino tai,

There's a few industries that we need to go have some hard conversations with.

kad didžioji dauguma šalių,

But by and large, what we've been really struck by

atrodo, sugebėjo išsisukti nuo bausmės,

bet tarpusavyje derėjosi sąžiningai.

is the vast majority of countries

appear to have been able to get away with murder,

Jei esate derybininkas dėl klimato kaitos, vykstantis į COP26,

but negotiating with each other in complete good faith.

norėčiau stabtelėti ir įvertinti, ką tai reiškia pasitikėjimui tuo,

If you're a climate negotiator heading to COP26,

kas netrukus įvyks.

I would like to just pause and appreciate what that implies for trust

Manau, iššvaistytume dirbtinio intelekto potencialą, jeigu ties tuo baigtume.

in what's about to happen.

Taigi antrojoje Climate TRACE versijoje,

But I think it'd be a waste of AI if we stopped there.

bandysime atskleisti kiekvieną išmetamųjų dujų išskyrų šaltinį pasaulyje.

So our next step for Climate TRACE version two,

what we're working on,

Jis atrodys štai taip.

is making every single emitting asset in the world visible.

Bus ne tik bendra nacionalinė statistika, bet ir priemonių pateikimas.

So it's going to look like this.

Bendravau su vyriausybėmis, kurios nori sužinoti,

And what that's going to mean is not just national totals, but giving tools.

Iš kurių ekonominių sričių išmetami teršalai?

I’ve spoken with governments that are interested in knowing:

Bendravau su įmonėmis, kurios norėtų sukurti ekologiškas tiekimo grandines,

Where in our economies are the emissions coming from?

tačiau jos turi žinoti, kurios gamyklos švaresnės už kitas.

I've spoken with companies who'd like to green their supply chains,

Bendravau su turto valdytojais,

but they have to know which factories are cleaner than which other factories.

investuojančiais 43 trilijonus dolerių į nulines investicijas,

I've spoken with asset managers

bet tam pasiekti reikia būdų, kaip viską suvaldyti ir įvertinti.

who are investing 43 trillion dollars in net-zero,

but to actually achieve their goals, they need a way to manage and measure:

Ar tikrai mažėja išmetamųjų dujų kiekis?

Manau džiugu, jog dabar galime užtikrinti,

Are those emissions reductions really happening?

kad jei kas nors pasaulyje bandys slėpti, kiek išskiria teršalų,

So I think it's pretty exciting that we can now ensure

gali apie tai pamiršti.

Tie laikai baigėsi.

that if anybody in the world is trying to hide emissions,

(Plojimai)

they can just forget about it.

Those days are over.

(Applause)

Ačiū.

Tačiau labiausiai džiaugiuosi tuo,

Thank you.

kad suteikiu priemonių greičiau išspręsti klimato kaitos problemą.

But the part that really excites me the most

is giving tools to others in the climate fight

Ačiū.

(Plojimai)

to get the job done faster.

Thank you.

(Applause)