Каждый раз, когда я сталкиваюсь с новостями о экстремальных погодных условиях, таянии ледников или исчезновении видов, я задаюсь одним и тем же вопросом: у нас есть непрерывный поток данных с спутников на геостационарной орбите, глобальные сенсорные сети, а также всё более мощные вычислительные возможности для климата — почему же при решении экологических кризисов ощущение такое, будто мы боремся с суперкомпьютером, держа в руках счёты?

Если подумать, проблема не в объёме данных или вычислительной мощности сама по себе — а в том, что эти ценные ресурсы жестко заперты в своих собственных «островах»: базы данных исследовательских институтов, системы государственных органов, алгоритмы коммерческих компаний. Данные не связаны между собой, модели не могут быть проверены, а вклад участников невозможно точно измерить. Такая раздробленность замедляет реакцию всего человечества на климатические вызовы более чем вдвое.

С другой стороны, именно в этом и заключается потенциал децентрализованных инфраструктур ИИ. Возьмём, к примеру, KITE — хотя он и не способен изменить температуру Земли, он может обеспечить наш глобальный «коллективный мозг» действительно эффективной «нейронной сетью» и системой обратной связи ценностей.

**«Право собственности» и «интерконнект» данных и моделей — ключевые моменты**

Климатическая наука по сути своей — это дисциплина, основанная на коллективных усилиях. Например, модель прогнозирования Эль-Ниньо в Тихом океане требует объединения данных с американских метеорологических спутников в реальном времени, данных о температуре, солёности и глубине с морских буев Китая, вычислительных ресурсов европейских суперкомпьютерных центров, а также десятилетних климатических архивов, накопленных исследовательскими институтами Южной Америки. Звучит несложно, но на практике — это юридические споры, коммерческие переговоры, техническое согласование. Один цикл — и уже прошли месяцы.

Модульный дизайн экосистемы KITE и механизм подтверждения идентичности дают новые идеи для решения. Представьте, что все виды экологических данных — спутниковые снимки, наземные наблюдения, модели течений — получают чёткое подтверждение права собственности и источника прямо в блокчейне, а затем могут быть объединены в разные исследовательские проекты как конструктор, при этом каждый уровень можно проверить независимо.

Главное здесь — то, что поставщики данных видят, как их вклад используется и какую ценность приносит; учёные могут спокойно работать с этими данными, ведь каждое из них сопровождается «паспортом»; а политики, основываясь на такой системе, получают более убедительные прогнозы — ведь весь путь от данных до результата полностью поддаётся аудиту.

**От «информационных островов» к «сетям ценностей»**

Дальше, когда данные и модели можно честно оценивать и торговать ими, инвестиции в экологические исследования станут по-настоящему прозрачными. Алгоритм по снижению выбросов углерода, климатическая база данных университета, сеть полевых наблюдений некоммерческой организации — все эти разнородные вклады найдут свою ценность в единой системе. Это привлечёт больше организаций к развитию экологических данных, а не к конкуренции.

Обратная сторона — это ускорение итераций климатических моделей. Исследовательские центры смогут быстрее получать свежие данные со всего мира, цикл улучшения моделей сократится с квартальных сроков до месячных и даже более быстрых. Когда поток данных станет менее барьерным, скорость инноваций в экосистеме возрастёт экспоненциально.

**Итог**

Защита окружающей среды — это не дело одного правительства или организации, и не может решиться усилиями одной крупной компании. Это требует глобального обмена данными, взаимодополнения вычислительных мощностей и совместного обмена знаниями — именно в этом и заключается миссия децентрализованных инфраструктур. Проекты вроде KITE, хотя и кажутся технологическими новинками, с более широкой точки зрения пытаются разрушить самые фундаментальные информационные барьеры в экологических исследованиях, позволяя нашему «коллективному разуму» в этом мире действительно начать свободно течь.