Naukowcy poddają się i chcą, aby za biopaliwo odpowiadało AI
Czy sztuczna inteligencja okaże się brakującym ogniwem w drodze do bardziej zrównoważonych paliw? Międzynarodowy zespół naukowców przedstawił nową strategię poprawy wydajności i ekologiczności produkcji biodiesla.
Biodiesel od lat postrzegany jest jako obiecująca alternatywa dla tradycyjnych paliw kopalnych – spala się czyściej i w mniejszym stopniu przyczynia się do emisji gazów cieplarnianych. Jednak wyzwania, z którymi mierzy się jego produkcja, wciąż hamują rozwój sektora. Należą do nich przede wszystkim wysokie koszty surowców, ograniczona dostępność danych eksperymentalnych czy trudności w ocenie jakości paliwa.
W artykule badacze z Korei Południowej, USA i Nigerii proponują nowatorskie podejście: wykorzystanie głębokiego uczenia do usprawnienia całego cyklu produkcji biopaliw – od selekcji surowców po kontrolę parametrów silnikowych.
Jak działa głębokie uczenie w kontekście biopaliw?
Zamiast kosztownych i czasochłonnych testów laboratoryjnych, algorytmy AI analizują ogromne zbiory danych dotyczących cech surowców, warunków produkcji czy właściwości fizykochemicznych. Dzięki temu mogą z dużą dokładnością przewidywać jakość i wydajność końcowego produktu. Sieci neuronowe potrafią zidentyfikować najbardziej perspektywiczne źródła biomasy, np. niejadalne rośliny oleiste czy algi, i ocenić ich wpływ na środowisko. Dodatkowo mogą generować rankingi surowców dostosowane do lokalnych warunków upraw. Zwiększa to praktyczną użyteczność modelu.
Zespół naukowców wskazuje na ogromne możliwości optymalizacji. Chodzi o łączenie algorytmów głębokiego uczenia z technikami genetycznymi i modelowaniem statystycznym umożliwia osiąganie nawet 99 proc. wydajności produkcji biodiesla. Co więcej, systemy AI pozwalają dobierać mieszanki paliwowe w taki sposób, by poprawić parametry pracy silnika i zmniejszyć zużycie energii podczas produkcji.
Integracja z technologiami Przemysłu 4.0 i Internetu Rzeczy sprawi, że zakłady produkcyjne biodiesla mogą działać niemal autonomicznie. Czujniki monitorujące skład mieszanek i warunki procesu na bieżąco będą przesyłać dane do systemu, który na tej podstawie dostosowuje parametry działania.
Jest sporo wyzwań, które trzeba pokonać
Mimo entuzjazmu badacze nie pomijają barier, które stoją przed wdrożeniem AI w biopaliwach. Modele głębokiego uczenia potrzebują ogromnych ilości wysokiej jakości danych. A te niestety nie zawsze są dostępne, szczególnie w krajach rozwijających się. Nie bez znaczenia są również wymagania sprzętowe. Efektywne trenowanie modeli DL wymaga drogich procesorów graficznych i dużych zasobów energii. To wyzwanie, które kładzie się cieniem na ambicjach związanych z redukcją śladu węglowego.
Przeczytaj także:
Jeśli uda się rozwiązać problemy związane z dostępem do danych i zużyciem energii, to zaproponowane rozwiązanie może prowadzić do przełomu w sektorze odnawialnych źródeł energii. Warto jednak pamiętać, że technologia sama w sobie nie jest celem. To jedynie narzędzie, które musi działać w służbie człowieka i planety.
*Źródło zdjęcia wprowadzającego: Quality Stock Arts / Shutterstock
