Снижение выбросов CO₂:

• Пример Shell: Сокращение углеродного следа на 15–20% за счёт оптимизации работы оборудования.
• Прогнозирование утечек метана с точностью до 90%.

Экономия затрат:

• BP сократила расходы на энергопотребление на $3 млн/год благодаря аналитике EIS.
• Уменьшение штрафов за нарушение экологических норм (например, в ЕС — до €2 млн/год на компанию).

Поддержка ESG-стратегий:

• Автоматическая генерация отчётов по стандартам GRI и TCFD, что сокращает время на аудит на 70%.

Проект EIS разрабатывался преимущественно на внутренние средства IBM, но также привлекал внешние ресурсы через партнёрства и государственные программы. EIS демонстрирует модель public-private partnership, где государство предоставляет инфраструктуру (спутники, данные), а бизнес разрабатывает коммерческие решения. Это снижает затраты на R&D и ускоряет внедрение технологий.

Основные источники финансирования
IBM Internal Investments:
В 2020 году IBM объявила о выделении $100 млн на развитие климатических технологий до 2025 года, включая EIS. Часть бюджета направлена на интеграцию технологий The Weather Company (приобретена в 2016 г. за $2 млрд).

Корпоративные партнёры:
Shell, Cargill, Walmart инвестировали в кастомизацию EIS под свои нужды. Например, Shell вложила (по разным источникам) от $5 до $10 млн. в адаптацию платформы для нефтегазового сектора.

Государственная поддержка
Хотя прямых грантов на разработку EIS не заявлено, проект получил косвенную поддержку через:
NASA:

• Бесплатный доступ к данным спутников Landsat и MODIS в рамках соглашения о сотрудничестве (2021 г.).
• Совместные исследования с NASA Earth Science Division для улучшения климатических моделей.

Европейский Союз:

• Использование данных программы Copernicus (спутники Sentinel) через партнёрство с Европейским космическим агентством (ESA).

США:

• Участие в программе National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) по прогнозированию экстремальных погодных явлений.
• Косвенная поддержка через налоговые льготы для ESG-проектов (например, Inflation Reduction Act, 2022).

В проекта также участвовали Партнёрские экосистемы
Академические институты:

• MIT Climate Alliance и Stanford Sustainability Initiative предоставляли исследовательские наработки для ИИ-моделей.

Технологические компании:

• ESRI (мировой лидер в GIS-технологиях) интегрировала свои инструменты в EIS на безвозмездной основе для продвижения экологических решений.

Как любая глобальная система мониторинга, EIS столкнулась с большим количеством разнообразных сложностей технического, организационного и правового характера
Проблемы этапа создания
Интеграция разнородных данных
Объединение данных из тысяч источников (спутники NASA, IoT-датчики, метеостанции) с разными форматами и частотами обновления.
Решение: Разработка универсального API и платформы PAIRS Geoscope для стандартизации данных.

Точность прогнозных моделей
ИИ-алгоритмы давали ошибки при анализе локальных выбросов из-за недостатка данных по регионам Африки и Южной Америки.
Решение: Партнёрство с Weather Company и локальными экологическими агентствами для расширения датасетов.

Вычислительные ресурсы
Обработка спутниковых изображений в реальном времени требовала огромных мощностей.
Решение: Оптимизация алгоритмов и использование облачной инфраструктуры IBM Cloud.

Регуляторные барьеры
Ограничения на доступ к данным спутников (например, из-за политики безопасности в некоторых странах).
Решение: Работа через открытые источники (Copernicus) и соглашения с NASA.

Сложности на этапе использования
Высокая стоимость внедрения
Для малых предприятий цена подписки ($5,000+/мес) оказалась недоступной.
Пример: Стартапы в ЕС предпочли более дешёвые аналоги, например, Sensat.
Действия IBM: Введение гибких тарифов для НКО и стартапов с 2023 года.

Сложность интерфейса
Пользователи жаловались на перегруженность дашбордов и необходимость обучения.
Решение: Упрощение UI/UX и запуск обучающих вебинаров.

Зависимость от качества данных
Ошибки в показаниях датчиков (например, на заводах Shell в Нигерии) искажали анализ.
Действия: Внедрение алгоритмов для автоматической проверки аномалий.

Конфиденциальность данных
Компании опасались передавать производственные данные в облако IBM.
Решение: Разработка гибридных решений с локальным хранением критически важной информации.

Ограничения прогнозирования
Пример: В 2022 году EIS не смог точно предсказать последствия урагана Иэн для Флориды, что привело к критике со стороны клиентов.
Причина: Недостаток данных о локальных климатических аномалиях.

Проблема устойчивости датчиков на примере Shell
Ситуация: В 2021 году Shell использовала EIS для мониторинга выбросов на платформе в Мексиканском заливе. Система пропустила утечку метана из-за сбоя в передаче данных с датчиков.
Причина: Коррозия оборудования IoT под воздействием солёной воды.
Итог: IBM добавила в EIS модуль для анализа условий эксплуатации датчиков.

Текущие улучшения
AI Explainability
Пользователи требуют «объяснимого ИИ»: EIS теперь генерирует отчеты с указанием источников данных и логики прогнозов.
Локализация моделей
Для стран Азии и Африки создаются региональные версии алгоритмов.
Снижение задержек
В 2023 году скорость обработки спутниковых данных увеличена на 40% за счёт квантовых вычислений (IBM Quantum).

Проект сочетает облачные вычисления, IoT, спутниковые данные и многоуровневые ИИ-модели. Вот детали:
Необходимые мощности оборудования
Облачная инфраструктура:

• Основная платформа развернута на IBM Cloud с использованием распределенных дата-центров.
• Серверы: Выделенные узлы с GPU (NVIDIA A100/V100) для обучения нейросетей и CPU-кластеры для обработки потоковых данных.
• Хранилище: Масштабируемые SSD-массивы (до петабайтов) для спутниковых изображений и IoT-данных.

Edge-устройства:

• Датчики IoT на промышленных объектах (например, IBM IoT Sensors) с низким энергопотреблением и поддержкой 5G/LoRaWAN.
• Дроны и спутниковые терминалы для сбора данных в удаленных регионах.

Сеть:

• Высокоскоростные каналы (100+ Гбит/с) для передачи данных между дата-центрами и клиентами.

Аппаратный уровень:
Сенсорный слой:

• Датчики CO₂, метана, температуры, влажности.
• Спутники (NASA, Copernicus) с гиперспектральными камерами.

Вычислительный слой:

• IBM Cloud: Виртуальные машины, контейнеры (Kubernetes), serverless-функции.
• Квантовые сопроцессоры IBM Quantum для оптимизации сложных моделей.

Программный стек:
Микросервисная архитектура:

• Сбор данных: Apache Kafka для потоковой обработки.

Хранение:

• IBM Cloud Object Storage (неструктурированные данные: изображения, видео).
• IBM Db2 (структурированные данные: метеопоказатели, выбросы).
• Оркестрация: Red Hat OpenShift для управления контейнерами.

API и интеграция:

• IBM PAIRS Geoscope API: Доступ к геопространственным данным.
• NASA Earthdata API: Спутниковые снимки в реальном времени.
• Сторонние интеграции: SAP, Salesforce для корпоративной аналитики.

EIS использует многоуровневый ИИ-пайплайн:
Слой 1: Сбор и предобработка
Задачи:

• Очистка данных (фильтрация шумов, заполнение пропусков).
• Нормализация: приведение данных от разных источников к единому формату.

Инструменты:

• Apache NiFi для ETL-процессов.
• IBM DataStage для интеграции IoT-потоков.

Слой 2: Анализ и Feature Extraction
Компьютерное зрение:

• Алгоритмы U-Net и ResNet для анализа спутниковых снимков (обнаружение лесных пожаров, утечек метана).

Временные ряды:

• LSTM-сети для прогнозирования выбросов CO₂ на основе исторических данных.

Слой 3: Прогнозное моделирование
Основные модели:

• IBM Watson Studio:
• Градиентный бустинг (XGBoost) для предсказания загрязнения воздуха.
• Генеративные модели (GAN) для симуляции климатических сценариев.

Физико-статистические гибриды:

• Комбинация нейросетей и уравнений атмосферной химии.

Слой 4: Принятие решений и визуализация
Инструменты:

• IBM Cognos Analytics: Дашборды с картами тепловых выбросов, трендами CO₂.
• Геоинформационные системы (GIS): Интеграция с ESRI ArcGIS для слоевой визуализации.

Рекомендательные системы:

• Алгоритмы оптимизации (например, Google OR-Tools) для снижения углеродного следа.

Ключевые технологии ИИ

• AutoML: Автоматический подбор моделей под специфику данных клиента.
• Transfer Learning: Предобученные модели на данных NASA адаптируются под локальные условия.
• Explainable AI (XAI):
• Модуль Watson OpenScale для интерпретации прогнозов (например, почему ИИ предсказал рост выбросов).

Пример архитектурной схемы

Проект EIS находится в активной фазе развития, ориентируясь на глобальные климатические вызовы и растущий спрос на ESG-решения. Вот ключевые направления его эволюции:

Углубление интеграции с передовыми технологиями
Квантовые вычисления:

• IBM планирует использовать IBM Quantum для ускорения оптимизации климатических моделей. Например, квантовые алгоритмы помогут прогнозировать выбросы на 30% быстрее.
• Пилотные проекты с CERN и NASA для моделирования атмосферных процессов.

Генеративный ИИ:

• Внедрение моделей типа GPT-4 для автоматизации ESG-отчетности и генерации сценариев снижения углеродного следа.
• Пример: Автоматический анализ спутниковых данных для выявления незаконных вырубок леса.

Блокчейн:

• Создание децентрализованных реестров для отслеживания углеродных квот и сертификатов. Партнёрство с Verra (стандарт углеродных кредитов).

Расширение географического покрытия
Развивающиеся страны:

• Адаптация EIS для регионов Африки и Южной Америки, где не хватает инфраструктуры IoT. Использование низкоорбитальных спутников Starlink для передачи данных.
• Проект с Всемирным банком по мониторингу выбросов в Нигерии и Кении.

Арктические зоны:

• Мониторинг таяния вечной мерзлоты и выбросов метана. Совместная инициатива с WWF и Норвежским полярным институтом.

Выход на новые отрасли
Сельское хозяйство:

• Оптимизация использования удобрений и прогнозирование засух. Пилот с John Deere для снижения эмиссии N₂O (закиси азота).

Транспорт и логистика:

• Интеграция с системами управления автопарками (например, Tesla Semi) для минимизации углеродного следа.

Финансовый сектор:

• Инструменты для оценки климатических рисков инвестиций. Партнёрство с BlackRock и Goldman Sachs.

Улучшение точности и скорости прогнозов
Спутники нового поколения:

• Использование данных NASA EMIT (2022) для обнаружения точечных источников метана с разрешением до 30 метров.

ИИ-модели с обратной связью:

• Алгоритмы, обучающиеся на реальных данных клиентов. Например, Shell передаёт данные о корректировках выбросов для повышения точности прогнозов.

Революция в edge-вычислениях:

• Локальная обработка данных на датчиках IoT с помощью чипов IBM Telum для сокращения задержек.

Государственные и международные инициативы
Сотрудничество с регуляторами:

• Интеграция EIS в системы углеродного налогообложения ЕС (CBAM) и США.
• Проект с ООН для мониторинга выполнения целей Парижского соглашения.

Глобальная экосистема данных:

• Создание открытого стандарта обмена экологическими данными с участием Google (Environmental Insights Explorer) и Microsoft (Planetary Computer).

Потенциальные вызовы
Конкуренция:

• Борьба с решениями от Salesforce Net Zero Cloud, SAP Climate 21.
• Ответ IBM: Упор на гибридные модели (физика + ИИ), которые сложнее воспроизвести.

Энергопотребление:

• Критика из-за углеродного следа дата-центров IBM Cloud.
• Планы: Переход дата-центров на 100% ВИЭ к 2025 г.

Этичность данных:

• Риски использования спутниковых данных для санкций против развивающихся стран.

Прогнозы на 2025–2030
Рост рынка: Ожидается, что к 2030 году 60% крупных корпораций будут использовать системы типа EIS (источник: McKinsey).
Монетизация:

• Расширение модели SaaS с подпиской за $500–5000/мес для малого бизнеса.
• Платформа как сервис для правительств (например, контракт с ЕС на €200 млн).

Большинство проектов сосредоточены в Китае, Японии и США, где проблема загрязнения воздуха ощущается наиболее остро и регулирование выбросов наиболее строгое.

CarbonCure (Канада/США)
\ИИ-система для цементных заводов, которая оптимизирует добавление CO₂ в бетон, сокращая выбросы и улучшая прочность материала. Технология улавливает CO₂ и интегрирует его в производственный цикл.
Статус: Внедрена на 700+ заводах в Северной Америке и Азии.

GE’s Emissions Quest (США)
ИИ-платформа для энергетических и промышленных предприятий, предсказывающая выбросы CO₂ на основе данных газовых турбин и котлов. Автоматически корректирует режимы работы для минимизации эмиссии.
Используется на ТЭС Duke Energy (США)

Alibaba Cloud Carbon Ledger (Китай)
Система для отслеживания углеродного следа цепочек поставок и промышленных объектов. Использует ИИ для анализа данных с IoT-датчиков и спутников, генерируя отчеты в режиме реального времени.Система внедрена на заводах в провинции Гуандун.

Mitsubishi Heavy Industries CO2NNEX (Япония)Платформа для улавливания, хранения и повторного использования CO₂ (CCUS) на заводах. ИИ оптимизирует процессы, снижая энергозатраты на захват углерода.
Работает на предприятиях в Японии и Юго-Восточной Азии.\

Climeworks (Швейцария/Глобальный)
ИИ-алгоритмы управляют установками прямого захвата CO₂ из воздуха (DAC), интегрированными с промышленными объектами. Система определяет оптимальные точки для улавливания и переработки.Проект Orca в Исландии, сотрудничество с Audi.

China National Carbon Market AI System (Китай)
Государственная система мониторинга выбросов CO₂ для 2000+ предприятий. ИИ анализирует данные с датчиков и спутников, выявляя нарушения и прогнозируя квоты.
Система запущена в 2021 году.

Hitachi Lumada for Manufacturing (Япония)
ИИ-решение для заводов, снижающее выбросы CO₂ через оптимизацию энергопотребления и производственных циклов. Визуализирует данные в режиме реального времени.
Система внедрена на заводах Toyota и Panasonic.

Carbon Tracker (Великобритания/Глобальный)
ИИ-анализ спутниковых снимков для выявления "сверхвыбросов" CO₂ от электростанций и металлургических комбинатов. Используется активистами и регуляторам для обнаружение незаявленных выбросов в Китае и Индии.

Climate TRACE (Глобальный)
Описание: Коалиция ИИ-платформ для отслеживания выбросов CO₂ с 80,000+ промышленных объектов (нефтепереработка, сталь, цемент). Данные обновляются ежечасно.
Участники: Google, Al Gore, университеты.


Ключевые технологии:

• IoT-датчики и спутники — сбор данных в реальном времени.
• Прогнозная аналитика — оптимизация процессов.
• Автоматизация — снижение человеческого фактора в контроле.

В России существуют проекты, направленные на мониторинг и анализ экологических данных с использованием технологий ИИ, IoT и спутниковых данных. Хотя они могут уступать IBM Environmental Intelligence Suite (EIS) в масштабах и уровне интеграции, некоторые из них решают схожие задачи. Вот ключевые примеры:

Система экологического мониторинга Москвы
Комплексная платформа для контроля качества воздуха в столице. Включает сеть датчиков, измеряющих концентрацию CO₂, NO₂, PM2.5 и других загрязнителей.
Технологии:

• Данные с 56 автоматических станций Росгидромета и мобильных датчиков.
• Визуализация в реальном времени на карте.

ИИ-компоненты:

• Прогнозирование уровня загрязнений на основе метеоданных и исторических показателей (используются алгоритмы машинного обучения).

Сравнение с EIS:

• Локальный фокус (Москва), менее развитая интеграция спутниковых данных.

Национальный проект «Экология»
Целью проекта является создание единой системы мониторинга качества воздуха в 12 промышленных городах (Норильск, Череповец и др.) к 2024 году.
Технологии:

• Установка 1,5 тыс. датчиков.
• Платформа для анализа данных с элементами ИИ (разрабатывается при участии Ростеха).

Перспективы:

• Внедрение прогнозных моделей для управления выбросами предприятий.

Проекты Сбера и «СберЭкоАналитика»
СберЭкоАналитика это сервис для оценки углеродного следа компаний. Использует ИИ для анализа данных цепочек поставок.

• Участие в создании «умных городов» с экологическим мониторингом.

Технологии:

• Интеграция с IoT-устройствами.
• Партнёрство с региональными властями (например, в Казани).

Система «Кедр» от Росатома
Мониторинг радиационной и экологической обстановки вокруг АЭС и промышленных объектов.
Функции:

• Анализ данных с датчиков в режиме реального времени.
• Прогнозирование аварийных сценариев.

ИИ:

• Алгоритмы для обработки больших объёмов данных и выявления аномалий.

Стартапы и научные разработки
EcoDriver (Сколково):

• Платформа для оптимизации логистики с учётом снижения выбросов CO₂. Использует ИИ для построения маршрутов.

Экоцентр «Зелёный поток»:

• Разработка систем мониторинга качества воды и воздуха с применением нейросетей.

Спутниковые инициативы
Проекты Роскосмоса:

• Использование спутников серии «Канопус-В» для мониторинга лесных пожаров и выбросов. Данные анализируются с помощью алгоритмов ИИ, но в меньших масштабах, чем в EIS.

Проблемы российских экологических проектов

1. Ограниченное финансирование: Проекты зависят от госбюджета или корпоративных инвестиций, что замедляет внедрение инноваций.
2. Дефицит данных: Нехватка спутниковых и IoT-источников высокого разрешения.
3. Регуляторные барьеры: Сложности с доступом к данным предприятий из-за коммерческой тайны.

Перспективы

• Развитие ИИ-экосистемы: Интеграция решений от Яндекса (например, компьютерное зрение для анализа спутниковых снимков).
• Участие в международных инициативах: Например, сотрудничество с ООН в рамках климатических программ.

В ближайшие годы системы будут развиваться в сторону большей автономными — от обнаружения до коррекции выбросов. Акцент смещается с мониторинга на предотвращение (предиктивная аналитика + автоматизация). Технологии внедряются даже в «грязных» отраслях: металлургия, цемент, нефтегаз.

1. Интеграция IoT и спутниковых данных
Комбинация данных с датчиков на промышленных объектах, спутниковых снимков (например, GHGSat для обнаружения утечек метана) и дронов.
Примеры:

• IBM Environmental Intelligence Suite (анализ выбросов в реальном времени).
• Climate TRACE (глобальный мониторинг через спутники).

2. Прогнозная аналитика для оптимизации процессов
ИИ предсказывает выбросы на основе исторических данных и корректирует работу оборудования (например, турбин, печей).
Примеры:

• GE’s Emissions Quest (оптимизация ТЭС).
• Hitachi Lumada (снижение энергопотребления на заводах).

3. Автоматизация улавливания и хранения CO₂ (CCUS)
ИИ управляет системами захвата CO₂, определяя оптимальные параметры для минимизации затрат.
Примеры:

• Mitsubishi CO2NNEX (улавливание на заводах).
• Climeworks (DAC-установки с ИИ-контролем).

4. Цифровые двойники (Digital Twins)
Виртуальные копии промышленных объектов для моделирования сценариев снижения выбросов.
Примеры:

• Siemens MindSphere (симуляция углеродного следа).
• Microsoft Azure Digital Twins (для энергетики и металлургии).

5. Блокчейн для углеродного учёта
ИИ + блокчейн для прозрачного отслеживания выбросов в цепочках поставок.
Пример:

• Alibaba Cloud Carbon Ledger (сертификация и аудит).

6. ИИ в углеродных рынках
Алгоритмы прогнозируют спрос на квоты CO₂ и выявляют манипуляции.
Примеры:

• Китайский национальный углеродный рынок (ИИ-анализ данных 2000+ предприятий).
• Carbon Tracker (выявление скрытых выбросов).

7. Роботизированные системы для мониторинга
Дроны и роботы с ИИ-визуализацией проверяют утечки CO₂ на опасных объектах.
Пример:

• Shell’s drone-based methane detection (совместно с IBM).

8. Снижение выбросов через circular economy
ИИ оптимизирует переработку отходов и повторное использование CO₂ (например, в производстве бетона).
Пример:

• CarbonCure (инъекция CO₂ в бетон).

9. Региональные инициативы
Китай и Япония лидируют в госпрограммах (например, CNEMC, NTT CO₂ Visualization).
Европа: Акцент на стандарты ESG и штрафы за превышение выбросов (проекты вроде Siemens CyAM).

Этика и открытые данные
Тренд:

• Борьба с «зелёным камуфляжем» (greenwashing) через ИИ-аудит.
• Открытые платформы (например, AirVisual) для публичного доступа к данным о CO₂.