Czy blockchain może być eko?

Maciej Zieliński

16 mar 2020
Czy blockchain może być eko?

Technologia już dziś staje się narzędziem w walce ze zmianami klimatycznymi. Blockchain niesie za sobą szereg nowych możliwości takich jak przejrzyste łańcuchy dostaw czy zdecentralizowane zarządzanie zasobami. Dlaczego mogą one uczynić naszą działalność bardziej zrównoważoną, a tym samym przysłużyć się środowisku?

W 2019 Narodowe Centrum Odnowy Klimatu w Melbourne zatrzęsło światem publikując raport ostrzegający przed katastrofalnym wpływem postępujących zmian klimatycznych. Prognozuje on podniesienie się temperatury o 3°C do 2050 roku, co ma według badaczy skutkować przekroczeniem granicy tolerancji na ciepło dla ponad 55% procent populacji przez przynajmniej 20 dni w roku. Dodatkowo podnoszący się poziom wody sprawi, że miasta takie jak Szanghaj i Bangkok opustoszeją lub wręcz znikną pod wodą. Natomiast stworzone przez  World Meteorological Organization (WMO) i United Nations Environmental Programme, Piąte Sprawozdanie Oceniające potwierdza działalności człowieka jako źródło podwyższonego poziomu gazów cieplarnianych w naszej atmosferze. Eksperci z całego świata alarmują nas, że postępujący kryzys klimatyczny jest priorytetowym problemem i to problemem, za który odpowiedzialna jest ludzkość. 

Czy staliśmy się ofiarami własnego rozwoju? 

Naukowcy jako przełomowy moment dla wpływu człowieka na środowisko wskazują rewolucję przemysłową na przełomie XVIII i XIX wieku. Od kiedy na masową skalę zaczęliśmy korzystać z silnika parowego wydawał się on tylko rosnąć. Przez stulecia nasz rozwój oprócz niewątpliwych korzyści pociągał za sobą rosnącą eksploatację planety. Jednak w ostatnich latach analizy pokazują, że pierwotna przyczyna problemu - geniusz technologiczny człowieka, może okazać się też  jego rozwiązaniem. Problemy klimatyczne żywo oddziaływują na opinię publiczną, a ich rozwiązaniem interesuje się coraz większa grupa inwestorów, co pociąga za sobą wzrost popularności projektów, które pomagają nam wnieść aspekt ekologiczny w działalność gospodarczą.Czy należy do nich blockchain? 

Według licznych ekspertów - tak i być może już teraz jesteśmy w stanie to obserwować. W 2018 World Economics Forum opublikowało raport Building Block(chains) for a Better Planet, w którym zanalizowało przydatności tej technologii dla ochrony środowiska. Na blogu Nextrope postanowiliśmy bliżej przyjrzeć się wskazanym tam zastosowaniom: 

Image by Julius Silver from Pixabay 

Przejrzyste łańcuchy dostaw

Blockchain pozwala nam osiągnąć  niepodważalną transparentność w łańcuchu dostaw. Zapisywanie danych z transakcji na blockchainie oraz tworzenie przy jego pomocy niezmiennego zapisu pochodzenia umożliwia pełne śledzenie produktu od producenta do sklepu. Tym samym zyskujemy szansę na zoptymalizowanie procesów składających się na dostarczenie konsumentowi gotowego produktu w kierunku uczyniania ich bardziej zrównowarzonymi. Przykładowo ograniczając niepotrzebne zużycie paliw kopalnych czy dostarczając konsumentowi pełną wiedzę o pochodzeniu produktu, dzięki czemu może on zdecydować się na ten, którego wytworzenie odbyło się najmniejszym kosztem dla środowiska. 

Organizacją badającą te zalety blockchainu jest m. in. fundacja Poseidon, która wykorzystując tę technologię umożliwia  konsumentom rozważenie wpływu swoich zakupów na emisje dwutlenku węgla poprzez włączenie kosztów jego emisji ze wszystkich etapów produkcji i dostawy do finalnej ceny produktu. Celem jest  uświadomienie użytkowników w temacie śladu węglowego produktów i zachęcenie do podjęcia działań poprzez darowizny na projekty ochrony przyrody.

Photo by Chris Gallagher on Unsplash

Zdecentralizowane i zrównoważone zarządzanie zasobami:

Dzięki blockchain moglibyśmy tworzyć systemy zarządzające użyciem zasobów na dużą skalę. Oparte na tej technologii platformy mogłyby gromadzić rozproszone dane np. te o zużyciu wody i prądu na poziomie gospodarstwa domowego i zestawiać je w skali całego miasta, województwa itd. Dzięki decentralizacji takiej sieci pozbylibyśmy się obecnej niezgodność informacji pomiędzy zaangażowanymi 

stronami co pozwoliłoby na bardziej świadome podejmowanie decyzji związanych z zarządzaniem zasobami. Mogłyby one obejmować m. in. dynamikę cen i optymalne zrównoważenie popytu i podaży. 

Przykładem firmy dążącej do ograniczenia zużycia energii dzięki zastosowaniu technologii blockchain jest brytyjski startup Electron. Proponuje on rejestrację danych i odczytów z liczników poprzez kryptografię z wykorzystaniem protokołów peer-to-peer. Ich wizja opiera się na: „kapitalizacji możliwości, jakie dają szybkie zmiany na rynku energii wynikające z dekarbonizacji, decentralizacji, cyfryzacji i demokratyzacji.”

Photo by Perry Grone on Unsplash

Ułatwienie współpracy między stronami 

Aktualnie w działania na rzecz ochrony środowiska zaangażowanych  jest wiele organizacji, o często odmiennych interesach. Cele takie jak ograniczenie emisji dwutlenku węgla i spalin, spowolnienie procesu pustynnienia czy ochrona zagrożonych ekosystemów wymagają współpracy instytucji naukowych, państwowych jak i prywatnych przedsiębiorstw oraz fundacji charytatywnych. W wywiadzie dla Nextrope Maciej Jędrzejczyk - Blockchain Leader w IBM podkreślał jak dużo korzyści do współpracy pomiędzy podmiotami nie posiadającymi względem siebie pełnego zaufania wnosi blockchain. W  kontekście ochrony środowiska przede wszystkim zniosłoby to konieczność utrzymywania pomiędzy nimi zaufanej strony trzeciej, co ogranicza koszty i przyśpiesza proces wymiany informacji między nimi.

Photo by Chris Gallagher on Unsplash

Automatyzacja pomocy humanitarnej i przygotowania na wypadek katastrof

W kontekście publikacji takich jak wspomniany raport z Melbourne, wydaje się, że zabezpieczenie przed klęskami żywiołowymi powinno być traktowane jako problem globalny. Zdecentralizowane systemy wymiany informacji oparte na blockchainie mogłyby zautomatyzować i usprawnić systemy przygotowawcze i zaradcze. Protokoły blockchain stanowią pewną podstawę współpracy pomiędzy wieloma zaangażowanymi stronami, co w przypadku działań przyniosłoby poprawę skuteczności, zaufania i koordynacji między zaangażowanymi stronami. Dodatkowo szybkie automatyczne transakcje za pośrednictwem smart contracts mogłyby znacząco poprawić  czas reakcji i jej wydajność - kluczowe dla redukcji strat i ofiar. 

Czy blockchain uratuje planetę? 

Problem kryzysu klimatycznego jest wyjątkowo złożony i blockchain z pewnością nie rozwiąże wszystkich jego kwestii. Jednak pewne zastosowania tej technologii, takie jak rozwiązywanie problemu braku zaufania między stronami czy tworzenie przejrzystych łańcuchów dostaw, które od kilku lat obecne są w różnych dziedzinach gospodarki, mogą przysłużyć się również środowisku. Ostatnie lata pozwalają nam wierzyć, że postęp, który kiedyś stanowił motor zmian środowiska, jest też w stanie przysłużyć się jego ratowaniu, a nowoczesne technologie już dziś pomogły nam rozwiązać wiele związanych z tym problemów. Czas pokaże czy blockchain, jako jedna z sił napędowych dzisiejszego postępu technologii, zmieni oblicze ruchu ochrony środowiska. Być może los naszej planety zależeć będzie właśnie od łańcuchów bloków. 

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!