Pliki cookie są ważne dla prawidłowego funkcjonowania witryny. Aby poprawić Twoje doświadczenia, używamy plików cookies, które zbierają statystyki w celu optymalizacji funkcjonowania serwisu. Kliknięcie przycisku „Akceptuję wszystkie” oznacza, że wyrażasz zgodę na wszystkie pliki cookie. Aby zmienić zgodę, kliknij „Ustawienia zaawansowane”. Szczegółowe informacje o plikach cookies oraz nasza informacja o ochronie prywatności znajducookies oraz nasza informacja o ochronie prywatności znajduje się tutaj: polityka cookies.
W artykule przeprowadzono analizę bibliometryczną literatury przedmiotu na podstawie bazy Scopus, która pozwoliła określić dynamikę, geografię i strukturę tematyczną badań poświęconych temu zagadnieniu, a także przedstawiono przykłady wdrożeń zagranicznych i krajowych, w tym inicjatywy Polskich Sieci Elektroenergetycznych.
Sierpień 2026 | Przeczytasz w: 3 minut
Wprowadzenie
Planowanie inwestycji infrastrukturalnych – dróg, linii kolejowych, sieci energetycznych czy obiektów hydrotechnicznych – wymaga precyzyjnej oceny stanu istniejącej zabudowy, dynamiki zmian użytkowania terenu oraz potencjalnych zagrożeń środowiskowych. Tradycyjne metody planistyczne, oparte na okresowych inwentaryzacjach terenowych i danych statystycznych, coraz częściej okazują się niewystarczające wobec tempa zmian zachodzących w przestrzeni. W tym kontekście rośnie znaczenie danych satelitarnych pozyskiwanych z misji obserwacyjnych, takich jak europejski program Copernicus, oraz komercyjnych konstelacji nowej generacji, których rozdzielczość przestrzenna i czasowa systematycznie się poprawia (Guo, 2025).
Połączenie danych teledetekcyjnych z algorytmami sztucznej inteligencji, w szczególności głębokimi sieciami neuronowymi wykorzystywanymi do klasyfikacji obrazów oraz analizy szeregów czasowych, otwiera nowe możliwości w zakresie automatycznego wykrywania zmian w zagospodarowaniu terenu, monitorowania postępu robót budowlanych oraz prognozowania zapotrzebowania na nową infrastrukturę (Mercer-Bey, 2025). Systemy tego typu bywają określane mianem geoprzestrzennej sztucznej inteligencji (Geospatial AI), a ich zastosowania obejmują między innymi ocenę ryzyka powodziowego, planowanie tras energetycznych oraz wspieranie decyzji inwestycyjnych sektora finansowego na podstawie analizy aktywności gospodarczej widocznej z orbity.
Celem niniejszego artykułu jest przedstawienie koncepcji systemów predykcyjnych łączących dane satelitarne z AI w kontekście planowania i utrzymania infrastruktury elektroenergetycznej, uzupełnione o ilościową analizę bibliometryczną dorobku naukowego w tym obszarze, a także ocenę możliwości i ograniczeń wdrażania takich rozwiązań w warunkach polskich. Tematyka ta wpisuje się w szerszy nurt cyfryzacji procesów zarządzania publicznego i prywatnego, w którym nowoczesne technologie – podobnie jak w przypadku wdrożeń AI, Big Data czy systemów ERP w przedsiębiorstwach (Otręba, 2024) – stają się istotnym czynnikiem przewagi konkurencyjnej i efektywności operacyjnej.
Przegląd literatury
Wykorzystanie danych satelitarnych w połączeniu z technikami uczenia maszynowego do celów predykcyjnych jest przedmiotem intensywnego rozwoju badawczego. Munawar i in. (2020) wskazują, że algorytmy AI umożliwiają wykrywanie anomalii termicznych i zmian pokrycia terenu, co ma zastosowanie zarówno w prognozowaniu zagrożeń naturalnych, jak i w planowaniu inwestycji ograniczających ich skutki. Mercer-Bey (2025) opisuje wykorzystanie danych satelitarnych i bezzałogowych statków powietrznych w systemach wczesnego ostrzegania przed pożarami, podkreślając jednak, że dotychczasowe badania rzadko obejmują ocenę długoterminowej efektywności operacyjnej takich systemów, w tym oszczędności kosztowych oraz skrócenia czasu reakcji służb.
W obszarze zastosowań komercyjnych i inwestycyjnych obserwuje się dynamiczny rozwój podmiotów analitycznych wykorzystujących obrazowanie satelitarne do oceny aktywności gospodarczej. Instytucje finansowe wykorzystują dane satelitarne do monitorowania łańcuchów dostaw, oceny wydajności rolnictwa oraz prognozowania trendów ekonomicznych, co przekłada się na decyzje inwestycyjne (MarketsandMarkets, 2025). Podobne podejście stosowane jest w sektorze energetycznym, w którym analityka satelitarna wspiera planowanie nowych instalacji oraz optymalizację istniejącej infrastruktury przesyłowej. Autorzy tacy jak Kaynia i Marpu (Via Satellite, 2025) zwracają uwagę, że sztuczna inteligencja pozwala przetwarzać dane w czasie rzeczywistym, co ma kluczowe znaczenie w sytuacjach kryzysowych, kiedy szybkość podjęcia decyzji inwestycyjnej lub remontowej bezpośrednio przekłada się na bezpieczeństwo mieszkańców.
W polskim piśmiennictwie zagadnienie to wiąże się z szerszym nurtem badań nad cyfryzacją zarządzania oraz wdrażaniem nowoczesnych technik zarządzania, takich jak sztuczna inteligencja, Big Data czy systemy planowania zasobów (Otręba, 2024). Wyniki badań ankietowych wśród kadry zarządzającej polskimi przedsiębiorstwami wskazują, że mimo rosnącej świadomości potencjału AI, jego efektywne wykorzystanie pozostaje ograniczone, głównie z powodu barier kompetencyjnych oraz kosztowych. Podobne bariery można zidentyfikować w obszarze planowania inwestycji infrastrukturalnych opartego na danych satelitarnych, gdzie dodatkowym wyzwaniem jest konieczność integracji danych pochodzących z wielu źródeł – satelitarnych, geodezyjnych i statystycznych.
W celu analizy ilościowej literatury wykorzystano dane znajdujące się w bazie Scopus. W tym celu zastosowano kwerendę:
TITLE-ABS-KEY((„satellite imagery” OR „earth observation” OR „geospatial data” OR „remote sensing”) AND („artificial intelligence” OR „machine learning” OR „predictive model*” OR „deep learning”) AND („energy infrastructure” OR „power grid” OR „transmission line*” OR „electricity network” OR „energy investment”)) AND PUBYEAR > 2010 AND <2026
Przygotowanie kwerendy w takiej postaci nie jest dziełem przypadku. Skala inwestycji w infrastrukturę sieciową uzasadnia takie zawężenie tematyczne. Według danych przywoływanych w publikacji OECD (2026) globalne inwestycje w sieci przesyłowe i dystrybucyjne sięgnęły w 2024 roku około 400 mld USD, co odpowiada mniej więcej 28% całkowitych nakładów w sektorze elektroenergetycznym, a zgodnie z prognozami IEA cytowanymi przez OECD wydatki te muszą się zwiększyć o 50%. do poziomu ok. 600 mld USD rocznie do 2030 roku.
Liczba publikacji pozostawała marginalna do 2019 roku, po czym nastąpił systematyczny wzrost, głównie w latach 2023-2025, co sugeruje, że temat łączenia danych satelitarnych ze sztuczną inteligencją na potrzeby infrastruktury energetycznej dopiero w ostatnich latach stał się przedmiotem eksploracji naukowej. Pod względem geograficznym zdecydowanie dominują Chiny (80 opracowań) oraz Stany Zjednoczone (20 prac), a znaczący udział mają również Indie i Niemcy, co odzwierciedla skalę inwestycji tych krajów w modernizację sieci elektroenergetycznych. Wśród sponsorów finansujących badania przeważają chińskie instytucje naukowe i przedsiębiorstwa energetyczne (m.in. State Grid Corporation, Guangdong Power Grid), a także europejskie programy ramowe (Horizon 2020). Analiza obszarów tematycznych potwierdza interdyscyplinarny charakter zagadnienia – dominują nauki informatyczne (93) i inżynieria (85), a energetyka jako odrębna kategoria (37) plasuje się za naukami ścisłymi, co wskazuje, że badania mają obecnie głównie charakter technologiczny, a w mniejszym stopniu ekonomiczno-inwestycyjny.
Przykłady zastosowań na świecie ze szczególnym uwzględnieniem sektora energetycznego
Jednym z najczęściej przywoływanych obszarów zastosowań danych satelitarnych w planowaniu inwestycyjnym jest sektor energetyczny, w szczególności zarządzanie sieciami przesyłowymi i dystrybucyjnymi. Operatorzy sieci elektroenergetycznych wykorzystują obrazowanie satelitarne wysokiej rozdzielczości w połączeniu z algorytmami głębokiego uczenia, takimi jak YOLO czy RandLA-Net, w celu automatycznego wykrywania zarośnięcia roślinnością pasów technologicznych linii przesyłowych, co pozwala zastąpić kosztowne i czasochłonne inspekcje naziemne systematycznym monitoringiem obszarowym (Gazzea i in., 2022). Rozwiązania tego typu, wdrażane komercyjnie między innymi przez spółkę AiDASH, umożliwiają precyzyjne planowanie prac konserwacyjnych oraz priorytetyzację inwestycji remontowych na odcinkach sieci najbardziej narażonych na wyłączenia, co ma bezpośrednie przełożenie na niezawodność dostaw energii (AiDASH, 2025). W kontekście gwałtownego wzrostu nakładów inwestycyjnych amerykańskich przedsiębiorstw energetycznych, które w 2024 roku sięgnęły rekordowego poziomu około 174 miliardów dolarów, znaczenie systemów predykcyjnych wspierających efektywną alokację tych środków systematycznie rośnie (The Utility Expo, 2025).
Przykłady zastosowań w Polsce
Również w warunkach krajowych coraz większe znaczenie zyskuje wykorzystanie danych satelitarnych i sztucznej inteligencji w planowaniu rozwoju infrastruktury elektroenergetycznej. Polskie Sieci Elektroenergetyczne, jako operator krajowego systemu przesyłowego zarządzający ponad 16 tysiącami kilometrów linii najwyższych napięć, przystąpiły do unijnej inicjatywy AI.Grids, w ramach której trenowany na rzeczywistych danych sieciowych model sztucznej inteligencji ma wspierać prognozowanie pracy sieci, planowanie jej rozbudowy oraz analizy elastyczności systemu elektroenergetycznego (Energetyka24, 2026). Projekt, nadzorowany przez Dyrekcję Generalną ds. Energii Komisji Europejskiej, zakłada stopniowe testowanie rozwiązań z udziałem operatorów systemów przesyłowych z wielu krajów europejskich, co wskazuje na traktowanie predykcyjnych narzędzi opartych na danych i AI jako elementu strategicznego dla bezpieczeństwa energetycznego, a nie wyłącznie eksperymentalnego uzupełnienia tradycyjnych metod planowania. Równolegle dane satelitarne programu Copernicus wykorzystywane są przez polskie instytucje publiczne, w tym Główny Urząd Geodezji i Kartografii oraz Państwowe Gospodarstwo Wodne Wody Polskie, do monitorowania zmian użytkowania terenu i oceny zagrożenia powodziowego, co ma znaczenie także dla planowania tras nowych linii przesyłowych oraz lokalizacji infrastruktury energetycznej na obszarach zagrożonych podtopieniami.
W obszarze planowania sieci przesyłowej oraz towarzyszącej jej infrastruktury liniowej, takiej jak drogi dojazdowe do stacji elektroenergetycznych, dane satelitarne wykorzystywane są pomocniczo do wstępnej analizy przebiegu tras inwestycyjnych oraz oceny konfliktów przestrzennych z istniejącą zabudową i terenami chronionymi, co pozwala ograniczyć koszty i czas przygotowania dokumentacji środowiskowej. Wdrożenia w pełni zintegrowanych systemów predykcyjnych, łączących obrazowanie satelitarne z algorytmami uczenia maszynowego na wzór rozwiązań stosowanych przez zachodnie spółki energetyczne, pozostają jednak w Polsce na wcześniejszym etapie zaawansowania niż w wiodących gospodarkach, co potwierdzają również wyniki badań nad wdrażaniem nowoczesnych technologii zarządzania w polskich przedsiębiorstwach, wskazujące na niższy poziom wykorzystania zaawansowanej analityki danych w porównaniu z technologiami bardziej ugruntowanymi, takimi jak systemy ERP czy chmura obliczeniowa (Otręba, 2024).
Podsumowanie
Artykuł potwierdza częściowo postawioną hipotezę główną. Dane satelitarne w połączeniu z algorytmami sztucznej inteligencji stanowią realny i rosnący element wsparcia procesów planowania inwestycji infrastrukturalnych, co potwierdzają zarówno przykłady zagraniczne, jak i pierwsze wdrożenia krajowe. Jednocześnie skala i tempo wdrażania tych rozwiązań w Polsce pozostają ograniczone przez bariery kompetencyjne, kosztowe oraz instytucjonalne, podobne do tych identyfikowanych w innych obszarach cyfryzacji zarządzania. Skuteczne wykorzystanie potencjału systemów predykcyjnych wymaga strategicznego podejścia, obejmującego inwestycje zarówno w infrastrukturę danych, jak i w rozwój kompetencji analitycznych pracowników administracji publicznej i sektora prywatnego.
Bibliografia