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

Переводчик: Valentina Artyukhova Редактор: Olga Mansurova

Что является причиной изменения климата?

Очевидно это парниковые газы от деятельности человека.

What is causing climate change?

Но какой именно деятельности?

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

Кто именно сжигает всё это ископаемое топливо,

But which human activities?

с какой целью и где?

Who specifically is burning all of these fossil fuels,

Я был удивлён, когда впервые об этом услышал,

and for what and where?

но потом я понял, что даже сейчас, в XXI веке,

It sounded strange when I first heard it,

учёные имеют удивительно мало информации об этом вопросе.

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

scientists have surprisingly little information about this question.

Я являюсь частью нового объединения учёных, активистов

и технологических компаний, пытающихся решить этот вопрос.

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

И этот опыт оказался страннее, чем я ожидал.

and actually tech companies working to address this issue.

Позвольте мне объяснить.

It's been a stranger journey than I expected.

На протяжении десятков лет мы знаем о росте выбросов в атмосферу,

Let me break it down for you.

потому что мы видим как они кружат в воздухе.

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

И известный график Килинга основан на том, что мы видим из космоса.

because we can see them swirling up around there.

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

Но что нелегко увидеть из космоса, это как эти выбросы туда попали.

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

Это всё ещё меня поражает, но даже в 2021 году

в большинстве стран и секторов экономики

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

наш процесс по поиску ответа, откуда приходят все эти выбросы,

in most countries and most sectors of the economy,

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

сводится лишь к тому, чтобы узнавать у загрязнителей уровень их выбросов.

is still to ask polluters how much they polluted.

Просто в надежде, что в данных ничего не упущено,

Just kind of like hope nothing is missing in that inventory

затем все эти цифры суммируются, иногда вручную, на бумаге.

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

И удивительно, что каждая отдельная страна в мире

согласилась на это.

It's amazing that every single country in the world

Это даёт мне надежду на то,

has agreed to this process.

что все принимают участие в этом процессе.

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

Но это лишь временное решение.

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

Если мы серьёзно настроены остановить изменение климата,

But it is such a stopgap solution.

управляя лишь тем, что можно измерить,

If we're really serious about stopping climate change,

нам нужно больше информации.

you can only manage what you can measure,

Мы должны обладать данными,

но не теми, на сбор которых уходят годы.

and we need to have more information.

We need to have information,

Я говорю о странах,

not like letting it take years to compile manual reports.

где за 20 лет не было проведено учёта выбросов.

I mean, there are countries

Что можно делать с такой устаревшей информацией?

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

Нам нужно не просто смотреть на общий уровень выбросов всех стран,

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

потому что для их снижения

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

необходимо знать:

Нужно ли следить за транспортом и заводами?

of entire countries,

because if you want to know how to reduce them,

Что является источником выбросов в моей стране?

you need to know:

Мы больше не можем надеяться на отчёты загрязнителей об уровне выбросов.

Do I need to go after cars or factories?

What in my country is driving all these emissions?

И есть малозаметные проблемы.

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

Например, мне интересно,

если компания сообщает о снижении уровня выбросов,

And there's even more subtle problems.

Like, one that really gets me

то мы не можем проверить, так ли это на самом деле,

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

стоит ли радоваться или это игра в «горячую картошку»

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

и они продают источник загрязнения другой компании?

should we celebrate, or did they just play hot potato

Если мы действительно хотим бороться с изменением климата,

and sell something that pollutes to another company?

нам нужны методы получше.

Нам нужен способ получать информацию

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

в режиме реального времени, а не спустя годы,

we need better tools.

We need to have some way to get information

которая не просто поступает от загрязнителей,

in ideally real-time, not years later;

а содержит подробную информацию об источниках выбросов.

that doesn’t rely on just asking the polluters;

И не на уровне страны,

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

а открытую, доступную

и достоверную для всех.

not just country level;

И в идеале, бесплатную,

так как мы не можем допустить ситуацию,

that is open and transparent,

so everybody knows they can trust it;

при которой о выбросах могут узнать лишь те, кто способен заплатить.

and ideally, that’s free,

because we can't just have a situation

И это является серьёзной научной и инженерной задачей.

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

Как именно построить такую систему?

So that's a serious scientific and engineering challenge.

Ну, стоит начать с фото вроде этого.

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

Нам известно, что это одна из немногих электростанций в мире,

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

в стеке которой есть датчик выброса углерода,

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

согласно которому на момент фотографии

that actually has a CO2 emissions sensor in its stack

станция выбрасывала 2 930 тонн углерода в час.

that at the time this photo was taken,

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

Также мы знаем, что спустя короткое время

эта же электростанция выглядела так.

But we also know that a short time later,

И конечно, количество выбросов углерода равнялось нулю.

the same exact power plant looked like this.

То есть вы можете видеть это невооружённым глазом.

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

Но зачастую всё гораздо сложнее.

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

И мы стали работать как кластер неправительственных организаций,

But often, it's a little more complicated.

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

обучая искусственный интеллект

просматривать сотни тысяч подобных фото,

on training computer vision AI algorithms

чтобы распознать как из космоса выглядит электростанция,

to look at hundreds of thousands of photos like this

выбрасывающая определённое количество загрязнений.

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

Мы можем это сделать благодаря наличию многих бесплатных

a certain amount of pollution from space.

и общедоступных снимков со спутников,

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

таких как спутник NASA Landsat-8 или китайский спутник Gaofen-6.

and public satellite images available now

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

На самом деле сейчас возможно получать фото каждые несколько дней

It's possible actually to get photos every few days

каждой крупной электростанции в мире.

of every major power plant in the entire world.

Моя организация WattTime и другие малые некоммерческие организации

объединились с целью создания алгоритма искусственного интеллекта,

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

который позволит сканировать подобные снимки каждые несколько дней

have teamed up to build an artificial intelligence algorithm

и без отчётов загрязнителей выявить уровень выбросов

that can scan visual imagery like this every few days

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

каждой электростанции в мире.

И это очень захватывающе.

for every power plant in the world.

(Аплодисменты)

It's pretty exciting.

Но можно действовать ещё лучше

(Applause)

благодаря другим видам спутников.

Так же как в фильмах, можно переключиться на тепловизор

You can actually do better than that.

и определить уровень жара, исходящий от электростанции.

Because there are other forms of satellites as well.

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

Это важно, так как это абсолютно независимая оценка

с использованием различных спутников и технологий.

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

That matters because that's a completely independent assessment

И объединение этих двух методов реально обнадёживает.

Мы нашли верный ответ.

И можно увидеть, например, что от электростанции вниз по ветру

with different satellites and different techniques.

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

спустя некоторое время

выброс загрязнений в атмосферу становится больше.

We found the right answer.

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

Можно даже реально рассмотреть

a little while later,

впускной клапан охлаждающей воды рядом с электростанцией.

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

You can even do really subtle things,

Используя снимки со спутников Planet,

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

мы можем увидеть рябь на реке рядом с электростанцией.

Using commercial imagery from Planet,

А это значит, что она расходует много воды

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

из-за уровней её жара и выбросов.

Ни одна из этих технологий не идеальна,

And that means it's drawing in so much water

но удивительно какими точными они становятся,

because it's that hot and polluting.

когда вы совмещаете много разных и независимых технологий.

So no one of these techniques is perfect,

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

Мы были взволнованы,

when you combine many, many different independent techniques.

когда стали получать довольно неплохие результаты

от оценки всех электростанций в мире.

We got pretty excited

Но затем удивительный Эл Гор подтолкнул нас к большему.

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.

Он и партнёры из Generation бросили нам вызов

не просто зацикливаться на выбросах от электростанций,

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

но и учесть все антропогенные выбросы

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

из всех главных источников на планете

и сделать эти данные доступными для всех.

but to see if we could do all human emissions

from all major sources in the planet

И с их поддержкой

и с совместной работой с другими организациями,

and make that available and free to everyone.

And with their support

все вместе мы смогли это сделать.

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

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

Итак,

(Аплодисменты)

So --

Особенно ярким примером является проект Transition Zero.

(Applause)

Это британская организация,

A really exciting example of this is Transition Zero.

отслеживающая выбросы от сталелитейных заводов,

способная выявить даже те выбросы, которые не видны невооружённым глазом.

So they're a UK-based organization

that is able to monitor the emissions of steel mills,

Важным и интересным

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

в искусственном интеллекте является то,

что получение различных форм сигналов со спутников

Because one of the really important,

позволяет видеть специфические химические процессы

interesting things about artificial intelligence

в различных звеньях системы поставок.

is with different forms of signals from satellites,

Мы также можем оценить агропромышленные фермы.

we can look at very specific chemical processes

Вы знали, что даже Агентство по охране окружающей среды США

in different parts of the supply chain.

You also have the ability to measure factory farms.

не располагает полными списком

ферм с высоким уровнем загрязнения, расположенных в США?

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

does not have a complete inventory

Но стартапу Synthetic удалось применить компьютерное зрение

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

для создания перечня этих ферм,

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

и сейчас они расширяют его, добавляя все подобные фермы в мире.

to build an inventory of them

RMI отслеживает выбросы нефти и газа в результате их добычи и переработки.

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

Индийская компания Blue Sky Analytics мониторит полевые и лесные пожары.

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

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

Поговорим о системе перевозок?

Университет Джона Хопкинса моделирует всю систему наземного транспорта

You want to talk about car transportation?

и изучает дорожные сети по всему миру.

Johns Hopkins University is modeling all the ground transportation

Каждая наша организация специализируется

and looking at the road networks worldwide.

на одном или двух видах определённых выбросов.

Each one of our organizations has learned to specialize

Но мы делимся всеми данными в огромной базе, известной как Climate TRACE.

in one or two forms of particular emissions.

Одной особенностью этой базы данных является то,

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

что она была основана на глобальных методах.

One of the interesting things about Climate TRACE

И здесь вы видите от Ocean Mine’s образ каждого корабля на планете

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

и выбросы от него.

Это на самом деле сильно, так как раньше

лишь богатые страны могли позволить себе отслеживать свои выбросы

and the associated emissions.

This is really powerful because it used to be the case

в мельчайших подробностях.

Мы говорим о глобальных системах,

that only rich countries can afford to look at their emissions

доступных и бесплатных для всех.

in great detail.

Причина того, что мы можем это делать,

We are talking about properly global systems

заключается в снижении стоимости спутников.

that are available and free for everyone.

Сейчас в небе над нами находятся буквально тысячи глаз

The reason, of course, we can do this

и многие из них бесплатны

is because satellites have come down so much in cost.

и доступны каждому для использования информации.

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

Но вы знаете, на что за последние годы снизились цены больше чем на спутники?

and many of them are actually free

and open to anyone to use that information.

Большие данные и ИИ.

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

То есть сейчас мы живём в мире,

где при попадании в тренды Твиттера определённого мема

Big data and AI.

I mean, we now live in a world

автоматизированные алгоритмы узнают о нём во всём мире за минуты.

where if a certain meme is trending on Twitter,

Мы подозреваем, что есть алгоритмы фондового рынка, узнающие за секунды

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

и полезные дневным трейдерам.

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

Мы уже существуем как общество,

тратящее больше ресурсов на поиск в интернете смешных видео с котами,

it’s really useful for day traders.

So we actually exist as a society

чем на угрожающий цивилизации кризис.

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

(Смех)

Есть в этом кое-что странное.

than a civilization-threatening crisis.

И поэтому в Climate TRACE мы решили взять небольшую,

(Laughter)

Something just seems strange about that.

крошечную долю этих ресурсов

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

и технических возможностей мониторинга

и перераспределить их для реального мониторинга выбросов.

tiny fraction of those resources

and those technical monitoring capabilities

Это гигантская база данных.

and reallocate them to actually monitoring emissions.

У нас есть инженеры-программисты,

So it's this giant shared database.

добровольно тратящие своё свободное время

I mean, we have software engineers

на обеспечение работы с данными.

У нас есть учёные, проверяющие алгоритмы.

volunteering their time on nights and weekends

Организации, работающие по разным моделям.

to make the data engineering work.

We have academics validating algorithms.

И компании по работе с датчиками и данными спутников, предоставляющие код.

We have NGOs running different models.

Подобно Википедии,

We have sensor and satellite data companies donating code.

многие эксперты делятся ресурсами

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

в одном общем банке данных,

many different experts are sharing our resources

где всё проверено и доступно для общественности.

in a single common pot that anyone can see,

Основное отличие от Википедии то,

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

что намного больше датчиков работают в реальном времени.

The biggest difference from Wikipedia

Так зачем мы этим занимаемся?

Одним словом, открытость.

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

В начале проекта бывший участник переговоров по климату

So why are we doing this?

In a word, transparency.

рассказал нам, что суть Парижского Соглашения

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

заключается в том, чтобы страны могли видеть

деятельность других.

who told us that the heart of the Paris Agreement

Они могут учиться доверять друг другу,

is supposed to be that countries are able to see

и поэтому они добровольно сотрудничают.

what everybody else is doing.

Но проблема заключается в продолжении самоотчётности

They can learn to trust each other,

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

и в нехватке у многих стран ресурсов

для проведения дорогого мониторинга.

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

Поэтому мы попытались расставить приоритеты первой версии Climate TRACE,

and a lot of countries don't have the resources

выпустив 21 сентября, до начала конференции ООН

to do this very expensive old form of monitoring.

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

бесплатную и доступную версию Climate TRACE,

is releasing before COP26, last month, September 21,

где указаны ежегодные выбросы каждой страны

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

и каждого сектора на планете.

that has the emissions for every country,

Здесь, например, вы видите

every sector and every year on the planet.

выбросы от производства риса в Малайзии в 2020 году.

So here we're looking, for example,

Или выбросы от электростанций Австралии за тот же год.

at the emissions of rice production in Malaysia in 2020.

Все это бесплатно доступно каждому на сайте climatetrace.org.

Or Australia's electricity emissions in the same year.

Спасибо.

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

(Аплодисменты)

Thank you.

(Applause)

Система ещё не идеальна.

Искусственный интеллект пока недостаточно хорош,

Now it is imperfect.

и он постепенно становится лучше.

Artificial intelligence starts out not quite as good,

Однако одно мы можем вычислить:

and it gets better over time.

сопоставимы ли эти данные с теми, что предоставляют страны?

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

What does this compare to what countries have been reporting?

Мы пока ещё не можем сказать что наши методы совершенны,

но один из главных вопросов: Могут ли страны доверять друг другу?

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

И самое удивительное, что мы узнали из этого проекта,

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

это то, что ответ на вопрос, думаю, да.

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

Конечно мы обнаружили неуказанные выбросы.

is that I think the answer is yes.

С некоторыми производствами стоит провести серьёзные беседы.

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

Но что нас действительно поразило,

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

так это то, что большинству стран

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

удалось избежать наказания,

но не добросовестных переговоров друг с другом.

is the vast majority of countries

appear to have been able to get away with murder,

Если вы участник конференции ООН по климату,

but negotiating with each other in complete good faith.

я бы хотел сделать паузу и оценить то, что требует доверия

If you're a climate negotiator heading to COP26,

в том, что происходит.

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

Но думаю, будет пустой тратой ИИ, если мы остановимся на этом.

in what's about to happen.

И следующий шаг для второй версии Climate TRACE,

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

над которой мы работаем,

сделать видимым каждый загрязнитель в мире.

So our next step for Climate TRACE version two,

what we're working on,

Чтобы всё выглядело примерно так.

is making every single emitting asset in the world visible.

И чтобы не только предоставить общенациональные итоги, но и инструменты.

So it's going to look like this.

Я говорил с правительствами, которых интересует,

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

откуда в их стране появляются выбросы.

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

Я говорил с компаниями, которые хотят очистить их цепи поставок,

Where in our economies are the emissions coming from?

но им нужно знать какое производство безопаснее остальных.

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

Я говорил с управляющими активами,

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

инвестирующими 43 триллиона долларов в безотходное производство,

но для достижения этих целей им нужен способ управления и измерения

I've spoken with asset managers

who are investing 43 trillion dollars in net-zero,

действительного сокращения уровня выбросов.

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

Думаю, это здорово, что теперь мы можем гарантировать,

Are those emissions reductions really happening?

что если в мире кто-то пытается скрыть выбросы,

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

он может забыть об этом.

Эти дни в прошлом.

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

(Аплодисменты)

they can just forget about it.

Those days are over.

(Applause)

Спасибо.

Но больше всего меня воодушевляет то,

что мы даём другим инструменты для борьбы с изменениями климата,

Thank you.

But the part that really excites me the most

чтобы сделать это быстрее.

is giving tools to others in the climate fight

Благодарю.

(Аплодисменты)

to get the job done faster.

Thank you.

(Applause)