Blockchain dla planety: Wzrost eco inicjatyw z wykorzystaniem kryptowalut

Paulina Lewandowska

08 mar 2023
Blockchain dla planety: Wzrost eco inicjatyw z wykorzystaniem kryptowalut

Wprowadzenie

Innowacyjne rozwiązania, zwłaszcza w branży kryptowalut, rozwijają się w miarę jak ludzie na całym świecie stają się bardziej świadomi skutków zmiany klimatu. W tym artykule przeanalizowane zostaną trzy różne inicjatywy kryptowalutowe, których celem jest promowanie ochrony środowiska. Technologia Blockchain jest wykorzystywana w tych inicjatywach, aby zachęcać i śledzić redukcję emisji dwutlenku węgla, stymulować regenerację ekosystemów i kompensować ślad węglowy. Oferując kreatywne sposoby finansowania zrównoważonych projektów, inicjatywy te mogą mieć duży wpływ na walkę ze zmianami klimatu. Jednak przed podjęciem decyzji inwestycyjnej, kluczowe jest przeprowadzenie dokładnych badań.

Flowcarbon

Startup kryptowalutowy o nazwie Flowcarbon wydaje się próbować walczyć ze zmianami klimatu, wykorzystując technologię blockchain do nagradzania projektów, które zmniejszają emisję dwutlenku węgla.

Flowcarbon, dzięki technologii blockchain, śledzi redukcje emisji dwutlenku węgla i zamienia je w kredyty węglowe, które mogą być wymieniane na rynku węgla. Osoby i organizacje mogą kupować i sprzedawać kredyty, a zebrane pieniądze można wykorzystywać do finansowania inicjatyw przyjaznych środowisku i zmniejszenia emisji dwutlenku węgla.

Mechanizm konsensusu Proof-of-Reduction (PoR) jest wykorzystywany przez platformę Flowcarbon do weryfikacji redukcji emisji dwutlenku węgla i zapisywania ich na blockchainie. Ta procedura gwarantuje przejrzystość i całkowicie wyklucza podwójne liczenie lub oszustwa.

Zespół Flowcarbon jest tworzony przez ekspertów w dziedzinie rynków węgla, technologii blockchain i zrównoważonego rozowoju. Projekt jest wciąż w początkowej fazie, ale oferując nowe podejście do zachęcania i finansowania projektów redukcji emisji dwutlenku węgla, ma potencjał, aby mieć ogromny wpływ na walkę ze zmianami klimatu.

Klima DAO

Zdecentralizowana organizacja autonomiczna (DAO), Klima DAO, promuje redukcję emisji dwutlenku węgla jako sposób zapobiegania zmianom klimatycznym. Koncepcja oparta jest na blockchainie Ethereum i została wprowadzona w 2021 roku.

Głównym celem Klima DAO jest stworzenie systemu, w którym osoby i firmy mogą wpłacać pieniądze na zakup kredytów węglowych, które następnie są wycofywane (lub wycofywane z obiegu), aby zmniejszyć emisję dwutlenku węgla spowodowaną ich działalnością. Chcą stworzyć zdecentralizowany, otwarty i przejrzysty rynek kredytów węglowych.

Tokeny KLIMA, oznaczające procent tony emisji dwutlenku węgla, która została zmniejszona poprzez wycofanie kredytów węglowych, mogą być kupowane przez osoby i firmy za pośrednictwem systemu Klima DAO. Kredyty te są uzyskiwane z inicjatyw, które wykazały obniżenie emisji dwutlenku węgla, takich jak te związane z energią odnawialną lub leśnictwem.

Kompensacja jest trwała, ponieważ po wycofaniu kredytów węglowych nikt inny nie może ich użyć. Ponadto Klima DAO upewnia się, że inicjatywy, od których kupuje kredyty węglowe, przestrzegają rygorystycznych wytycznych środowiskowych i społecznych, unikając inicjatyw, które mogą mieć negatywny wpływ na mieszkańców regionu lub dzikie zwierzęta.

Dodatkowo Klima DAO posiada strukturę zarządzania, która umożliwia właścicielom tokenów KLIMA sugerowanie i zatwierdzanie zmian w projekcie. Dzięki temu społeczność ma głos w tym, jak projekt działa i rozwija się w czasie.

Regen Network

Poprzez zapewnienie zweryfikowanej sekwestracji węgla i innych usług ekosystemowych, zdecentralizowana sieć Regen Network, bazująca na technologii blockchain, zamierza pomóc w regeneracji ekosystemów planety. Poprzez ten projekt zostanie ustanowiony nowy paradygmat ekonomiczny, który docenia i nagradza zdrowie ekologiczne.

Sieć Cosmos, która pozwala na interoperacyjność w kilku blockchainach, służy jako fundament dla Regen Network, który został wprowadzony w 2018 roku. Token REGEN, który zasila projekt i ma na celu nagradzanie i motywowanie aktorów sieci, jest wykorzystywany do jego obsługi.

Głównym celem Regen Network jest stworzenie platformy, na której dane ekologiczne mogą być bezpiecznie przechowywane, walidowane i udostępniane. Wśród tych danych znajdują się informacje dotyczące zdrowia gleby, bioróżnorodności, sekwestracji węgla i innych usług ekosystemowych. Uczestnicy mogą zdobyć tokeny REGEN w sieci, dodając do puli danych poprzez monitorowanie i walidację danych ekologicznych.

Ponadto Regen Network ułatwia tworzenie i handel kredytami usług ekosystemowych, które są poparte rzeczywistymi danymi ekologicznymi. Osoby fizyczne, grupy i rządy mogą nabyć te kredyty, aby zmniejszyć swój ślad węglowy lub pomóc w odrastaniu ekosystemów.

Platforma posiada strukturę zarządzania, która pozwala właścicielom tokenów sugerować i decydować o korektach sposobu działania i rozwoju sieci. W efekcie decyzje mogą być podejmowane w sposób zdecentralizowany, a sieć będzie się rozwijać w sposób zgodny z przekonaniami społeczności.

Wnioski

Podsumowując, inicjatywy kryptowalutowe stają się najnowocześniejszymi odpowiedziami na walkę ze zmianami klimatu. Projekty te wykorzystują technologię blockchain, aby zachęcać do redukcji emisji dwutlenku węgla, śledzić je, pomagać w regeneracji ekosystemów i kompensować ich ślad węglowy. Przedsięwzięcia te mogą mieć duży wpływ, ponieważ oferują kreatywne metody finansowania projektów przyjaznych środowisku. Inicjatywy te pokazują w dużym stopniu potencjał technologii do wspierania międzynarodowych wysiłków na rzecz zmniejszenia skutków zmian klimatycznych.

Sprawdź również te 3 ekologiczne blockchainy, które rewolucjonizują branżę!

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!