Новая модель ИИ картирует выбросы от зданий

Группа исследователей из Национального университета Сингапура создали открытую модель искусственного интеллекта, которая позволяет точно оценивать выбросы углекислого газа от зданий в разных городах. Такой инструмент может значительно облегчить работу политиков и градостроителей, помогая им разрабатывать более целевые и справедливые меры по декарбонизации. Результаты исследования опубликованы в журнале Nature Sustainability.

Модель была протестирована на данных более чем о полумиллионе зданий в пяти городах – Сингапуре, Мельбурне, Нью-Йорке, Сиэтле и Вашингтоне. По словам авторов, она способна объяснить до 78% различий в уровне выбросов. Анализ показал существенные расхождения в их распределении и выявил ключевые факторы, влияющие на энергопотребление зданий: плотность застройки, историю градостроительных решений и уровень доходов населения.

Один из главных выводов – неоднозначное влияние плотности застройки. Высотные здания в целом оказываются более энергоэффективными на квадратный метр, однако в густонаселенных районах растут затраты на охлаждение из-за эффекта теплового острова. При этом пригородные зоны с преобладанием малоэтажных домов дают значительный вклад в суммарные выбросы, нередко сопоставимый с центрами мегаполисов.

Исследование также выявило выраженное социальное неравенство: богатые кварталы зачастую производят существенно больше выбросов на душу населения. На Манхэттене, например, несколько крупнейших зданий ответственны более чем за половину всех выбросов.

Предложенный исследователями фреймворк использует графовые нейронные сети и объединяет разнообразные источники данных – от спутниковых и уличных фотографий до карт населения, дорожной инфраструктуры и климатических параметров. Благодаря открытой архитектуре модель можно применять в городах по всему миру, чтобы точнее оценивать углеродный след и формировать эффективные климатические стратегии.