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

70,672 views

2022-01-22 ・ TED


New videos

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

70,672 views ・ 2022-01-22

TED


Norėdami paleisti vaizdo įrašą, dukart spustelėkite žemiau esančius angliškus subtitrus.

Translator: Augustė Varnagirytė Reviewer: Andrius Družinis-Vitkus
Kas sukelia klimato kaitą?
Tai šiltnamio efektą sukeliančios dujos, išsiskyrusios dėl žmogaus veiklos.
00:13
What is causing climate change?
0
13076
2600
00:15
I mean, it’s greenhouse gas emissions from human activities, of course.
1
15716
3360
Bet dėl kokios žmogaus veiklos?
Kas iš tikrųjų degina iškastinį kurą,
00:19
But which human activities?
2
19076
2080
kokiu tikslu ir kur?
00:21
Who specifically is burning all of these fossil fuels,
3
21156
2720
Kai apie tai išgirdau pirmą kartą, buvo keista,
00:23
and for what and where?
4
23916
2480
bet net ir dabar, 21 amžiuje,
00:26
It sounded strange when I first heard it,
5
26396
2280
tyrėjai neturi pakankamai informacijos šiuo klausimu.
00:28
but I have come to learn that even today in the 21st century,
6
28716
3240
00:31
scientists have surprisingly little information about this question.
7
31996
3400
Aš priklausau naujai tyrėjų, aktyvistų
ir technologijų įmonių grupei, nagrinėjančiai šią problemą.
00:35
So I'm part of a new coalition of scientists, activists,
8
35436
2760
Šis kelias buvo daug keistesnis, nei tikėjausi.
00:38
and actually tech companies working to address this issue.
9
38196
3040
Leiskite paaiškinti.
00:41
It's been a stranger journey than I expected.
10
41276
2360
Jau kelis dešimtmečius žinome, kad išmetamųjų dujų kiekis kyla,
00:43
Let me break it down for you.
11
43636
1680
nes tai matome atmosferoje.
00:45
So we've known for decades that emissions are rising in the atmosphere
12
45356
3720
Garsioji Kilingo kreivė pagrįsta vaizdu iš kosmoso.
00:49
because we can see them swirling up around there.
13
49116
2560
00:51
So the famous Keeling Curve is based on what we can actually see from space.
14
51716
3760
Bet iš kosmoso nustatyti, iš kur kyla dujos, yra sunku
00:55
But what you can't easily see from space is how did they get there?
15
55796
3640
Mane vis dar glumina tai, kad net 2021 m.,
daugelyje šalių ir pramonės šakų,
00:59
It still boggles my mind, but even in the year 2021,
16
59436
3400
atsakyti į klausimą, iš kur kyla išmetamosios dujos,
01:02
in most countries and most sectors of the economy,
17
62876
3000
01:05
our process for actually answering where are all those emissions coming from
18
65916
3640
klausiame pačių teršėjų, kiek išskyrė išmetamųjų dujų.
01:09
is still to ask polluters how much they polluted.
19
69596
4560
Ir tiesiog tikimės, kad apskaitoje nieko netrūksta,
01:14
Just kind of like hope nothing is missing in that inventory
20
74996
3520
ir, kai kuriais atvejais ranka, viską surašome ant popieriaus.
01:18
and then add up all those numbers, sometimes manually, on paper.
21
78516
4600
Neįtikėtina, kad kiekviena pasaulio šalis
palaiko tokį procesą.
01:23
It's amazing that every single country in the world
22
83876
2680
Viena iš priežasčių teikiančių man vilties yra tai,
kad visas pasaulis prisideda prie šio proceso.
01:26
has agreed to this process.
23
86596
1320
01:27
It's one of the great things that brings me hope
24
87916
2640
Bet tai tik laikinas sprendimas.
01:30
that everyone in the world is essentially contributing to this process.
25
90556
3440
Jei tikrai norime sustabdyti klimato kaitą,
01:33
But it is such a stopgap solution.
26
93996
2760
svarbu atminti, kad suvaldyti galime tik tai, ką suprantame,
01:36
If we're really serious about stopping climate change,
27
96796
2720
todėl reikia daugiau duomenų.
01:39
you can only manage what you can measure,
28
99556
2000
Būtina surinkti daugiau duomenų,
neužtrunkant metų metus juos renkant.
01:41
and we need to have more information.
29
101596
1760
01:43
We need to have information,
30
103396
1360
Suprantate, yra šalių,
01:44
not like letting it take years to compile manual reports.
31
104796
3360
kurios 20 metų neatnaujino išmetamųjų teršalų apyskaitos.
Ką daryti su pasenusia informacija?
01:48
I mean, there are countries
32
108156
1320
01:49
that haven't had an emissions inventory in 20 years.
33
109476
2800
Turime įvertinti ne tik teršalų kiekį šalių mastu,
01:52
What are you actually supposed to do with information that old?
34
112316
2960
nes norint sužinoti kaip jį sumažinti,
01:55
We need to not just be looking at what are the emissions
35
115276
2640
būtina žinoti:
01:57
of entire countries,
36
117956
1360
Ar kaltinti automobilius ar gamyklas?
01:59
because if you want to know how to reduce them,
37
119356
2240
Kas mano šalyje lemia teršalų kiekį?
02:01
you need to know:
38
121636
1160
02:02
Do I need to go after cars or factories?
39
122836
1920
Nebegalime pasitikėt teršėjų apyskaitomis.
02:04
What in my country is driving all these emissions?
40
124796
2400
Yra ir dar keblesnių problemų.
02:07
We can't keep relying on asking polluters to report how much they polluted.
41
127236
3520
Pavyzdžiui,
jei bendrovė teigia, sumažinus dujų kiekį,
02:10
And there's even more subtle problems.
42
130996
1880
02:12
Like, one that really gets me
43
132876
1400
mes neturime kaip sužinoti, ar tai tiesa
02:14
is if one company reports it's reduced its emissions,
44
134316
2520
ir reiktų švęsti, ar jie tik sužaidė „karštą bulvę“
02:16
we don't have a good way to know right now is that a real reduction,
45
136876
3200
ir permetė teršą kitai įmonei?
02:20
should we celebrate, or did they just play hot potato
46
140116
2480
Sprendžiant klimato kaitos problemą reikia geresnių priemonių.
02:22
and sell something that pollutes to another company?
47
142636
2440
Turime surasti būdą gauti informaciją
02:25
If we want to get really serious about fighting climate change,
48
145076
3000
realiu laiku, o ne po metų;
02:28
we need better tools.
49
148076
1160
02:29
We need to have some way to get information
50
149276
2000
nesiremiant pačių teršėjų apyskaitomis;
02:31
in ideally real-time, not years later;
51
151316
2280
kuriame detaliai nurodomi išmetamųjų dujų šaltiniai,
02:33
that doesn’t rely on just asking the polluters;
52
153636
2440
ne tik šalių lygmeniu;
02:36
that has really detailed information about where those emissions came from,
53
156116
3800
kuris būtų atviras ir skaidrus,
kad visi žinotų, jog jis patikimas;
02:39
not just country level;
54
159916
1360
geriausiu atveju nemokamas,
02:41
that is open and transparent,
55
161316
1400
nes negalime sukurti situacijos,
02:42
so everybody knows they can trust it;
56
162756
1800
kur tik galintys sumokėti, žino, kiek išskiria išmetamųjų dujų.
02:44
and ideally, that’s free,
57
164556
1240
02:45
because we can't just have a situation
58
165836
1840
Mokslo ir inžinerijos požiūriu, tai rimtas iššūkis.
02:47
where only those who can afford to pay know how much is being emitted.
59
167676
3320
Kaip sukurtumėte tokią sistemą?
02:50
So that's a serious scientific and engineering challenge.
60
170996
2720
Galbūt pradėtumėte nuo tokios nuotraukos.
02:53
How exactly would you go about building a system like that?
61
173756
2800
Žinome, kad tai viena iš elektrinių pasaulyje
02:56
Well, you might want to start with a photo like this.
62
176556
2760
su CO2 emisijų jutikliu kamine ir
02:59
We know, because this is one of the few power plants in the world
63
179316
3080
tuo metu, kada buvo padaryta ši nuotrauka,
03:02
that actually has a CO2 emissions sensor in its stack
64
182436
2480
išskyrė 2930 tonų CO2 per valandą.
03:04
that at the time this photo was taken,
65
184956
1840
03:06
it was emitting 2,930 tons of CO2 per hour.
66
186836
4080
Taip pat žinome, kad po kurio laiko
ta pati elektrinė atrodė štai taip.
03:11
But we also know that a short time later,
67
191236
2160
Tuo metu ji neišskyrė jokių CO2 dujų.
03:13
the same exact power plant looked like this.
68
193436
3200
Tai ir plika akimi galite pamatyti.
03:16
And at that time, of course, it was emitting zero tons of CO2.
69
196676
2960
Tačiau dažnai viskas daug sudėtingiau, nei atrodo.
03:19
I mean, you can see that with the unaided human eye.
70
199636
2480
Taigi, pradėjome dirbti kaip maža nevyriausybinių organizacijų grupė,
03:22
But often, it's a little more complicated.
71
202156
2120
03:24
And so we have started to work as a cluster of small NGOs
72
204316
3960
mokydami dirbtinio intelekto algoritmus
peržiūrėti šimtus tūkstančių tokių nuotraukų
03:28
on training computer vision AI algorithms
73
208316
3000
ir iš kosmoso atpažinti, kada elektrinės išskiria tam tikrą kiekį teršalų.
03:31
to look at hundreds of thousands of photos like this
74
211356
3120
03:34
to recognize what a power plant looks like when it's polluting
75
214476
3120
Tai įmanoma dėl daugybės nemokamų
03:37
a certain amount of pollution from space.
76
217636
2040
ir viešai prieinamų palydovinių nuotraukų
03:40
The reason we can do this is that there are so many free
77
220076
3680
iš šaltinių kaip NASA „Landsat 8“ ar Kinijos „Gaofen 6“.
03:43
and public satellite images available now
78
223796
2880
03:46
from sources like NASA's Landsat 8 or China's Gaofen 6.
79
226716
3760
Iš tikro įmanoma kas kelias dienas gauti visų
03:50
It's possible actually to get photos every few days
80
230516
4200
didžiųjų pasaulio elektrinių nuotraukų.
Mano organizacija „WattTime“ ir kitos nevyriausybinės organizacijos
03:54
of every major power plant in the entire world.
81
234716
3080
susivienijo sukurti dirbtinio intelekto algoritmą,
03:58
And so my organization, WattTime, and a number of other small NGOs
82
238356
3120
kuriuo periodiškai būtų nuskaitomi tokie vaizdai
04:01
have teamed up to build an artificial intelligence algorithm
83
241476
3360
ir be pačių teršėjų, sužinoti, kiek teršalų išskiria
04:04
that can scan visual imagery like this every few days
84
244836
3040
04:07
and look, without asking the polluters, to see how much they are polluting
85
247916
3480
kiekviena pasaulio elektrinė.
Tai gana įspūdinga.
(Plojimai)
04:11
for every power plant in the world.
86
251396
1800
04:14
It's pretty exciting.
87
254636
1160
04:15
(Applause)
88
255836
3440
Iš tikrųjų galima nuveikti daug daugiau.
Kadangi yra ir kitų palydovų formų.
Kaip filmuose, galime pasinaudoti šilumine infraraudonąja spinduliuote
04:19
You can actually do better than that.
89
259276
1800
04:21
Because there are other forms of satellites as well.
90
261116
2440
ir sužinoti, ar elektrinės įkaitusios.
04:23
Just like in the movies, we can switch to thermal infrared
91
263596
2720
Tai svarbu, nes tai visiškai nepriklausomas įvertinimas,
04:26
and we can look at whether power plants are hot as well.
92
266356
2640
naudojant skirtingus palydovus ir metodus.
04:28
That matters because that's a completely independent assessment
93
268996
3040
Džiugu, jei pagal metodus surinkti duomenys sutampa.
Atradome teisingą atsakymą.
04:32
with different satellites and different techniques.
94
272036
2400
Taip pat galime atsižvelgti į elektrines, esančias pavėjui,
04:34
So if those two methods agree, that's really encouraging.
95
274476
2680
ir pamatyti, ar atmosferoje yra išmetamųjų dujų, kur jų turėtų būti?
04:37
We found the right answer.
96
277196
1240
04:38
You can also look at information like: Downwind from a power plant
97
278476
3120
Galima atlikti ir paprastesnius veiksmus,
04:41
a little while later,
98
281596
1000
04:42
do we see more emissions in the atmosphere where they ought to be?
99
282596
3120
kaip atsižvelgti į aušinamojo vandens įsiurbimo vožtuvą.
04:45
You can even do really subtle things,
100
285716
1760
Pasitelkę komerciniais „Planet“ vaizdais,
04:47
like you can look at the cooling water intake valve near a power plant.
101
287476
3360
šalia elektrinės upėje matome ratilus.
04:50
Using commercial imagery from Planet,
102
290836
1760
Tai reiškia, kad įsiurbiamas didelis kiekis vandens,
04:52
we are able to see ripples in a river near a power plant.
103
292596
2680
atvėsinti įkaitusią, teršiančią elektrinę.
Nė vienas iš šių metodų yra tobulas,
04:55
And that means it's drawing in so much water
104
295316
2080
bet įspūdinga, kaip išryškėja duomenų tikslumas,
04:57
because it's that hot and polluting.
105
297436
1760
kai susideda daugybė skirtingų metodų surinkta informacija.
04:59
So no one of these techniques is perfect,
106
299236
1960
05:01
but it's pretty remarkable how accurate they start to get
107
301236
2720
Mes labai apsidžiaugėme,
05:03
when you combine many, many different independent techniques.
108
303996
2880
kada pradėjome gauti gana tikslius rezultatus,
tiriant visas pasaulio elektrines.
05:06
We got pretty excited
109
306916
1200
Tačiau nuostabusis Al Goras, paskatino svajoti plačiau.
05:08
when we were starting to get pretty good results
110
308156
2280
05:10
measuring all the power plants in the world.
111
310476
2200
05:12
But then Al Gore, amazing as he is, encouraged us to dream bigger.
112
312716
4040
Jis ir „Generation“ partneriai mums pasiūlė
galvoti ne tik apie elektrinių išmetamų teršalų kiekius,
05:17
And so we got the challenge from him and the partners of Generation
113
317076
3200
bet ir apie žmonių veiklos sukeltą taršą
05:20
to not just think small in terms of power plant emissions,
114
320316
2760
iš visų didžiųjų šaltinių žemėje,
05:23
but to see if we could do all human emissions
115
323116
2600
ir visiems suteikti nemokamą prieigą prie duomenų.
05:25
from all major sources in the planet
116
325756
1800
Kartu su jų parama
05:27
and make that available and free to everyone.
117
327556
2280
ir bendradarbiaujant su kitomis organizacijomis,
05:30
And with their support
118
330276
1200
mus pavyko tai įgyvendinti.
05:31
and with a whole lot of teaming up with other organizations,
119
331476
3280
05:34
collectively, all of us have been able to do just that.
120
334756
3760
Taigi –
(plojimai)
05:38
So --
121
338836
1160
Labai įdomus pavyzdys – „Transition Zero“.
05:40
(Applause)
122
340036
3640
Tai Jungtinėje Karalystėje įsikūrusi organizacija,
05:43
A really exciting example of this is Transition Zero.
123
343676
2520
kuri stebi plieno gamyklų išmetamų teršalų kiekį,
05:46
So they're a UK-based organization
124
346236
1640
Ir jie gali tai padaryti, net jei to nemato plika akimi.
05:47
that is able to monitor the emissions of steel mills,
125
347916
2520
Nes vienas svarbiausių bei
05:50
and they can do that even when those emissions are invisible to the naked eye.
126
350476
3680
įdomiausių dirbtinio intelekto savybių
yra tai, kad naudodami įvairių formų signalus iš palydovų,
05:54
Because one of the really important,
127
354156
1800
galime stebėti konkrečius cheminius procesus
05:55
interesting things about artificial intelligence
128
355956
2280
skirtinguose tiekimo grandinės srityse.
05:58
is with different forms of signals from satellites,
129
358236
2480
Taip pat galima išmatuoti gamyklų ūkius.
06:00
we can look at very specific chemical processes
130
360756
2200
Net už juos atsakinga JAV Aplinkos apsaugos agentūra (EPA),
06:02
in different parts of the supply chain.
131
362996
1880
06:04
You also have the ability to measure factory farms.
132
364916
2400
neturi tikslios apyskaitos apie tai,
kiek JAV turi itin taršių gamyklinių ūkių?
06:07
Did you know even the United States EPA in charge of regulating them
133
367316
3240
06:10
does not have a complete inventory
134
370596
1680
Tačiau įmonė „Synthetic“ sugebėjo pritaikyti kompiuterinę regą
06:12
of how many highly polluting factory farms are in the United States?
135
372276
3200
jiems sukurti tų gamyklų apyskaitą
06:15
But a start-up named Synthetic has been able to apply computer vision
136
375516
3240
ir dabar tai plečia, kad ištirtų kiekvieną ūkį aplink pasaulį.
06:18
to build an inventory of them
137
378796
1480
RMI stebi naftos ir dujų išmetimus gavybos ir perdirbimo metu.
06:20
and is now scaling it up to expose every factory farm worldwide.
138
380276
3280
Indijoje įsikūrusi „Blue Sky Analytics“ stebi pasėlių ir miškų gaisrus.
06:23
RMI is monitoring oil and gas emissions from production and refining.
139
383596
3520
06:27
Blue Sky Analytics, based in India, is monitoring crop fires and forest fires.
140
387156
4560
Norite pakalbėti apie transportą?
Johnso Hopkinso universitetas modeliuoja grynai antžeminį transportą
06:31
You want to talk about car transportation?
141
391716
2120
ir nagrinėja kelių tinklus visame pasaulyje.
06:33
Johns Hopkins University is modeling all the ground transportation
142
393836
3200
Kiekviena iš mūsų organizacijų išmoko specializuotis
06:37
and looking at the road networks worldwide.
143
397076
2360
vienoje ar keliose išmetamųjų teršalų srityse.
06:39
Each one of our organizations has learned to specialize
144
399756
2600
Visais rezultatais dalijamės vienoje duomenų bazėje – Climate TRACE.
06:42
in one or two forms of particular emissions.
145
402356
2160
Vienas iš įdomesnių dalykų apie Climate TRACE yra tai,
06:44
But we’re sharing them all in a giant database known as Climate TRACE.
146
404516
3840
kad pagrinde ji sukurta remiantis globaliais metodais.
06:48
One of the interesting things about Climate TRACE
147
408396
2360
Čia iš „Ocean Mine“ modelio matote kiekvieną žemėje esantį laivą
06:50
is that it's fundamentally built on global techniques.
148
410796
2720
06:53
So here you're looking from Ocean Mine's model of every single ship on the planet
149
413556
4960
ir jo išskiriamą išmetamų teršalų kiekį.
Tai reikšminga, nes būdavo,
kad tik turtingesnės šalys galėjo sužinoti,
06:58
and the associated emissions.
150
418556
1920
kiek tiksliai išskiria išmetamųjų dujų.
07:00
This is really powerful because it used to be the case
151
420476
2560
Kalbame apie tinkamas globalines sistemas,
07:03
that only rich countries can afford to look at their emissions
152
423036
2920
kurios yra visiems prieinamos ir nemokamos.
07:05
in great detail.
153
425996
1240
Žinoma, tai galime atlikti dėl to,
07:07
We are talking about properly global systems
154
427276
2080
nes atpigo palydovai.
07:09
that are available and free for everyone.
155
429356
1960
Dabar danguje yra tūkstančiai akių,
07:11
The reason, of course, we can do this
156
431356
1760
ir daugelis iš jų – nemokamos
07:13
is because satellites have come down so much in cost.
157
433156
2520
ir pasiekiamos visiems, norintiems pasinaudoti informacija.
07:15
There are now literally thousands of eyes in the sky up above us,
158
435676
3120
Bet, kas pastaraisiais metais atpigo dar labiau nei palydovai?
07:18
and many of them are actually free
159
438836
1640
07:20
and open to anyone to use that information.
160
440476
2040
Dideli duomenų kiekiai ir dirbtinis intelektas.
07:22
But you know what's come down in recent years even more in cost than satellites?
161
442556
3800
Gyvename pasaulyje,
kuriame populiarios tendencijos tviteryje
07:26
Big data and AI.
162
446356
1520
07:27
I mean, we now live in a world
163
447916
1480
per kelias minutes automatiškai surenkamos reklamos algoritmų.
07:29
where if a certain meme is trending on Twitter,
164
449396
2400
Įtariame, kad yra algoritmų, kurie tai sužino per kelias sekundes,
07:31
there are automated marketing algorithms that know that worldwide in minutes.
165
451836
3680
kas tikrai naudinga prekybininkams.
07:35
We suspect there are stock market algorithms that know it in seconds;
166
455556
3240
Taigi, egzistuojame visuomenėje,
kurioje daugiau laiko praleidžiame stebėdami juokingų kačių vaizdelius,
07:38
it’s really useful for day traders.
167
458796
1680
07:40
So we actually exist as a society
168
460476
1680
07:42
spending more resources on monitoring funny cat video views on the internet
169
462396
3960
negu grėsmę civilizacijai keliančiai krizei.
(Juokas)
Tai kažkas keisto.
07:46
than a civilization-threatening crisis.
170
466396
2360
Todėl su Climate TRACE nusprendėme paimti mažytę,
07:48
(Laughter)
171
468796
1080
07:49
Something just seems strange about that.
172
469916
1920
labai mažytę dalį šių išteklių
07:51
And so at Climate TRACE, we decided to take a tiny,
173
471876
2400
bei techninių stebėsenos resursų
ir perskirstyti juos išmetamųjų dujų stebėsenai.
07:54
tiny fraction of those resources
174
474276
1800
07:56
and those technical monitoring capabilities
175
476116
2080
Tai milžiniška bendra duomenų bazė.
07:58
and reallocate them to actually monitoring emissions.
176
478196
3360
Mūsų programinės įrangos inžinieriai
savanoriškai skiria laiką naktimis ir savaitgaliais,
08:01
So it's this giant shared database.
177
481596
1920
08:03
I mean, we have software engineers
178
483556
1960
kad duomenų inžinerija galėtų veikti.
08:05
volunteering their time on nights and weekends
179
485516
2160
Akademikai tvirtina algoritmus.
Nevyriausybinės organizacijos taiko įvairius modelius.
08:07
to make the data engineering work.
180
487716
1680
08:09
We have academics validating algorithms.
181
489436
1920
Turime jutiklių ir palydovų duomenų bendrovių, kurios perduoda duomenis
08:11
We have NGOs running different models.
182
491356
2080
Panašiai kaip Vikipedijoje, tai yra
08:13
We have sensor and satellite data companies donating code.
183
493476
2960
įvairių specialybių ekspertų duomenų dalijimasis
08:16
And much like Wikipedia, what's going on is all of these many,
184
496476
2920
bendroje bazėje, kurią bet kas gali peržiūrėti,
08:19
many different experts are sharing our resources
185
499436
3040
viskas turi būti pertikrinta ir pasiekiama visuomenei.
08:22
in a single common pot that anyone can see,
186
502476
2520
Nuo „Vikipedijos“ daugiausiai skiriasi tuo,
08:25
everything has to be cross-validated, and it’s available to the public.
187
505036
3480
kad panaudojama daugiau realiu laiku veikiančių jutiklių.
08:28
The biggest difference from Wikipedia
188
508556
1800
Koks mūsų tikslas?
Vienu žodžiu, skaidrumas.
08:30
is there's a lot more real-time sensors involved.
189
510356
2320
Projekto pradžioje į mus kreipėsi buvęs derybininkas dėl klimato kaitos,
08:32
So why are we doing this?
190
512676
1360
08:34
In a word, transparency.
191
514076
1800
jis tikino, kad Paryžiaus susitarimo esmė
08:35
We were approached early in the project by a former climate negotiator
192
515916
3280
yra tai, kad šalys galėtų matyti,
kas vyksta aplink jas.
08:39
who told us that the heart of the Paris Agreement
193
519236
2320
Tokiu būdu pradės pasitikėti viena kita,
08:41
is supposed to be that countries are able to see
194
521556
2240
todėl bus pasirengusios toliau žengti kartu.
08:43
what everybody else is doing.
195
523836
1400
Problema tame, kad vyrauja savęs įsivertinimo politika
08:45
They can learn to trust each other,
196
525236
1680
08:46
and that's why they're willing to hold hands and leap together.
197
526956
3000
ir daugelis šalių neturi galimybių
atlikti šią brangią ir pasenusią stebėseną.
08:49
But the problem is, there's a lot of self-reporting going on,
198
529956
2880
Todėl pirmoje Climate TRACE versijoje stengėmės teikti pirmenybę tam,
08:52
and a lot of countries don't have the resources
199
532836
2240
kad prieš COP26, rugsėjo 21 d., būtų išleista
08:55
to do this very expensive old form of monitoring.
200
535076
2320
08:57
And so what we’ve tried to prioritize for Climate TRACE version one
201
537396
3160
nemokama ir visiems prieinama Climate TRACE versija,
09:00
is releasing before COP26, last month, September 21,
202
540596
2440
kurioje būtų kasmetiniai duomenys apie kiekvienos šalies,
09:03
a version of Climate TRACE that is free and available to everybody,
203
543076
3160
kiekvieno sektoriaus išmetamųjų dujų kiekius.
09:06
that has the emissions for every country,
204
546276
1960
Taigi, pavyzdžiui, čia nagrinėjame
ryžių produkcijos išmetamųjų teršalų kiekį Malaizijoje 2020 m.
09:08
every sector and every year on the planet.
205
548276
2360
09:10
So here we're looking, for example,
206
550676
1680
Arba Australijos elektros energijos emisijos tais pačiais metais.
09:12
at the emissions of rice production in Malaysia in 2020.
207
552356
3360
Visa tai nemokamai galima rasti svetainėje climatetrace.org.
09:15
Or Australia's electricity emissions in the same year.
208
555756
3160
Ačiū.
09:18
This is all available to anyone on climatetrace.org for free.
209
558956
3240
(Plojimai)
09:22
Thank you.
210
562196
1760
09:23
(Applause)
211
563996
4760
Dabar tai nėra tobula.
Iš pradžių dirbtinis intelektas nėra itin pažangus,
bet laikui bėgant tobulėja.
09:28
Now it is imperfect.
212
568796
1200
09:29
Artificial intelligence starts out not quite as good,
213
569996
2480
Kol kas galime palyginti
surinktą informaciją su šalių pateiktomis apyskaitomis.
09:32
and it gets better over time.
214
572476
1400
09:33
So far, one of the things we’ve been able to measure is:
215
573916
2640
Dar negalime teigti, kad mūsų metodai yra visiškai tobuli,
09:36
What does this compare to what countries have been reporting?
216
576876
3400
mūsų dažniausiai klausia, ar šalys turėtų pasitikėti viena kita?
09:40
So we can't say that our methods are completely perfect yet,
217
580316
2840
Šiuo projekto metu mane labiausiai nustebino tai,
09:43
but one of the big questions we get is: Should countries trust each other?
218
583196
3480
kad atsakymas, manau, yra taip.
09:46
And one of the most surprising things I think I've learned from this project
219
586676
3600
Turiu omeny, kad dar randame nepilnų duomenų.
09:50
is that I think the answer is yes.
220
590316
2160
Yra kelios įmonės, su kuriomis mums reikėtų rimtai pasikalbėti.
09:52
I mean, we've definitely found some missing emissions.
221
592516
2600
Tačiau apskritai mus nustebino tai,
09:55
There's a few industries that we need to go have some hard conversations with.
222
595116
3720
kad didžioji dauguma šalių,
09:58
But by and large, what we've been really struck by
223
598836
2400
atrodo, sugebėjo išsisukti nuo bausmės,
bet tarpusavyje derėjosi sąžiningai.
10:01
is the vast majority of countries
224
601276
1640
10:02
appear to have been able to get away with murder,
225
602956
2360
Jei esate derybininkas dėl klimato kaitos, vykstantis į COP26,
10:05
but negotiating with each other in complete good faith.
226
605316
2600
norėčiau stabtelėti ir įvertinti, ką tai reiškia pasitikėjimui tuo,
10:07
If you're a climate negotiator heading to COP26,
227
607956
2320
kas netrukus įvyks.
10:10
I would like to just pause and appreciate what that implies for trust
228
610316
3280
Manau, iššvaistytume dirbtinio intelekto potencialą, jeigu ties tuo baigtume.
10:13
in what's about to happen.
229
613636
1280
Taigi antrojoje Climate TRACE versijoje,
10:14
But I think it'd be a waste of AI if we stopped there.
230
614916
2560
bandysime atskleisti kiekvieną išmetamųjų dujų išskyrų šaltinį pasaulyje.
10:17
So our next step for Climate TRACE version two,
231
617476
2200
10:19
what we're working on,
232
619716
1160
Jis atrodys štai taip.
10:20
is making every single emitting asset in the world visible.
233
620876
3280
Bus ne tik bendra nacionalinė statistika, bet ir priemonių pateikimas.
10:24
So it's going to look like this.
234
624156
1600
Bendravau su vyriausybėmis, kurios nori sužinoti,
10:25
And what that's going to mean is not just national totals, but giving tools.
235
625796
3600
Iš kurių ekonominių sričių išmetami teršalai?
10:29
I’ve spoken with governments that are interested in knowing:
236
629396
2840
Bendravau su įmonėmis, kurios norėtų sukurti ekologiškas tiekimo grandines,
10:32
Where in our economies are the emissions coming from?
237
632236
2480
tačiau jos turi žinoti, kurios gamyklos švaresnės už kitas.
10:34
I've spoken with companies who'd like to green their supply chains,
238
634716
3200
Bendravau su turto valdytojais,
10:37
but they have to know which factories are cleaner than which other factories.
239
637916
3720
investuojančiais 43 trilijonus dolerių į nulines investicijas,
10:41
I've spoken with asset managers
240
641636
1520
bet tam pasiekti reikia būdų, kaip viską suvaldyti ir įvertinti.
10:43
who are investing 43 trillion dollars in net-zero,
241
643196
2360
10:45
but to actually achieve their goals, they need a way to manage and measure:
242
645596
3640
Ar tikrai mažėja išmetamųjų dujų kiekis?
Manau džiugu, jog dabar galime užtikrinti,
10:49
Are those emissions reductions really happening?
243
649276
2440
kad jei kas nors pasaulyje bandys slėpti, kiek išskiria teršalų,
10:51
So I think it's pretty exciting that we can now ensure
244
651756
2760
gali apie tai pamiršti.
Tie laikai baigėsi.
10:54
that if anybody in the world is trying to hide emissions,
245
654556
2680
(Plojimai)
10:57
they can just forget about it.
246
657236
1440
10:58
Those days are over.
247
658716
1200
10:59
(Applause)
248
659956
5040
Ačiū.
Tačiau labiausiai džiaugiuosi tuo,
11:04
Thank you.
249
664996
1000
kad suteikiu priemonių greičiau išspręsti klimato kaitos problemą.
11:06
But the part that really excites me the most
250
666516
2160
11:08
is giving tools to others in the climate fight
251
668716
2400
Ačiū.
(Plojimai)
11:11
to get the job done faster.
252
671116
2200
11:13
Thank you.
253
673356
1160
11:14
(Applause)
254
674516
4560
Apie šią svetainę

Šioje svetainėje rasite "YouTube" vaizdo įrašų, naudingų mokantis anglų kalbos. Pamatysite anglų kalbos pamokas, kurias veda aukščiausio lygio mokytojai iš viso pasaulio. Dukart spustelėkite angliškus subtitrus, rodomus kiekvieno vaizdo įrašo puslapyje, kad iš ten paleistumėte vaizdo įrašą. Subtitrai slenka sinchroniškai su vaizdo įrašo atkūrimu. Jei turite pastabų ar pageidavimų, susisiekite su mumis naudodami šią kontaktinę formą.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7