AI och samarbete som skyddar natur i energiomställningen

2060 kan låta långt bort. Men markfrågorna i energiomställningen avgörs mycket tidigare än så – i tillståndsprocesser, kommunala översiktsplaner, nätanslutningar och i förhandlingar med markägare och lokalsamhällen. Forskning från Princeton University och The University of Queensland visar att Australien kan nå netto-noll och samtidigt skydda biologisk mångfald, jordbruk och urfolksrättigheter – men bara om aktörerna planerar tillsammans.

Det här är inte ett “mjukt” budskap om att vi ska vara snällare mot varandra. Studien sätter siffror på konsekvensen av konflikt: om intressen låser sig riskerar landet både högre kostnader och ett underskott på nästan 500 GW ren elkapacitet. Det är enormt. Och det är precis här som vår serie ”AI inom energi och hållbarhet” blir praktisk: AI kan inte ersätta demokratiska avvägningar, men den kan göra dem snabbare, mer transparenta och mindre konfliktfyllda.

Mark är den nya flaskhalsen i förnybar energi

Kärnpunkten: Energiomställningen handlar inte bara om teknik och investeringar – den handlar om var vi bygger.

Forskningen pekar på att Australien behöver etablera förnybar infrastruktur över cirka 110 000 km² till 2060 för att nå netto-noll. Som jämförelse motsvarar det ungefär 1,7 gånger Tasmaniens yta. När skalan blir så stor räcker det inte med att “hitta bra vind” eller “mycket sol”. Man måste samtidigt optimera för:

• Biologisk mångfald och naturkapital (habitat, ekosystemtjänster, skyddade områden)
• Jordbrukets produktionsförmåga
• Urfolks markrättigheter och kulturvärden
• Nätanslutning, vägar, logistik och kostnad

Det här är en klassisk målkonflikt som ofta hanteras i stuprör: energiplanering i ett spår, naturvård i ett annat, markägare i ett tredje. Resultatet blir förutsägbart: sena invändningar, överklaganden, projekt som omritas flera gånger och en kostnadsbild som sakta glider iväg.

En enkel tumregel: ju senare du upptäcker en markkonflikt, desto dyrare blir den.

“Traffic light”-planering: ett smartare sätt att prata om plats

Kärnpunkten: En gemensam karta kan minska friktion innan den blir juridik.

Forskarna föreslår en trafikljusmodell för lokalisering av förnybar energi:

• Grönt: platser där etablering sannolikt är relativt okomplicerad (få kända konflikter)
• Orange: platser som kan fungera men kräver fördjupad dialog och kompletterande underlag
• Rött: platser som bör vara off limits (hög naturvärdeskänslighet, rättighetsfrågor, oacceptabla konsekvenser)

Det som gör modellen värdefull är inte färgerna i sig – utan att den tvingar fram en gemensam problemformulering. Alla kan se samma bild och diskutera samma avvägningar.

Studien lyfter dessutom en obekväm insikt: vissa befintliga planeringszoner för förnybart överlappar kraftigt med områden som borde exkluderas av biodiversitetsskäl – i två zoner var överlappet över 90%. Det är ett planeringsfel som nästan garanterar konflikt.

Svensk parallell: snabbare tillstånd kräver bättre förarbete

I Sverige pratar vi ofta om snabbare tillstånd för vindkraft, solparker och nät. Jag tycker att debatten ibland missar det uppenbara: snabbhet kommer inte från att springa fortare i slutet – den kommer från att rita rätt karta i början.

En trafikljuslogik kan fungera även här, särskilt om den kopplas till data om naturvärden, rennäring, jordbruk, kulturmiljö och nätkapacitet. Men då behöver vi också verktyg som klarar att hantera många mål samtidigt.

Där AI faktiskt gör skillnad: från stuprör till samplanering

Kärnpunkten: AI kan fungera som “gemensam kalkylator” när många värden ska vägas ihop.

När markanvändning blir en optimeringsfråga (inte en magkänsla) är AI och avancerad analys ett praktiskt stöd. Inte som en svart låda som “bestämmer” – utan som ett sätt att snabbt testa scenarier och synliggöra konsekvenser.

1) Multi-kriterieoptimering för lokalisering

Förnybar etablering handlar om att maximera energiutbyte och minimera kostnad – men i verkligheten har du fler mål: naturvärden, markintrång, acceptans, nätanslutning, logistik, risk.

AI-baserade modeller kan:

• rangordna platser utifrån flera kriterier samtidigt
• visa trade-offs (t.ex. 2% lägre vindresurs men 70% lägre biodiversitetsrisk)
• föreslå portföljer av projekt som tillsammans uppfyller målen

Det viktiga är transparensen: modellen måste kunna förklara varför ett område blir grönt/orange/rött.

2) Snabbare natur- och markvärdesunderlag med fjärranalys

Studien pekar på osäkerheter i habitatdata. Det känner många igen: data saknas, är gammal eller svår att jämföra.

Här är fjärranalys (satellit, drönare, sensordata) och AI starkt:

• klassificering av habitat och markslag
• upptäckt av förändringar över tid (t.ex. torka, bränder, fragmentering)
• bättre uppföljning av kompensationsåtgärder

Det ersätter inte fältinventering – men det kan göra fältarbetet mer träffsäkert och minska risken att man “missar” viktiga värden.

3) Konfliktdämpning genom scenarioverktyg

Min erfarenhet är att konflikter ofta eskalerar när människor känner sig överkörda eller när osäkerhet mörkas. Ett AI-stött planeringsverktyg kan göra motsatsen: synliggöra osäkerheter och visa konsekvenskedjor.

Exempel på scenarier som går att simulera:

1. Bygg i zon A nära nätet: lägre nätkostnad men högre risk för naturvärdesinvändningar
2. Bygg i zon B längre bort: högre nätkostnad men snabbare acceptans och kortare tillståndstid
3. Hybridportfölj: mindre projekt på flera platser för att minska intrångsprofilen

När alla ser samma konsekvenser blir diskussionen ofta mer konstruktiv.

Så undviker ni 500 GW-problemet: en praktisk samarbetsmodell

Kärnpunkten: Samarbete måste byggas in i processen, inte hoppas fram i slutet.

Studien visar att om intressen vägrar kompromissa kan resultatet bli ett enormt underskott i ren kapacitet. Översatt till praktiskt arbete handlar det om att skapa en process där “orange” snabbt kan bli “grönt”.

Här är en modell jag tycker fler borde testa i energiprojekt med stor markpåverkan:

Steg 1: Etablera en gemensam “minimikarta” tidigt

Redan före projektdesign:

• definiera tydliga exklusionskriterier (rött)
• samla bästa tillgängliga data (även om den är ofullständig)
• dokumentera osäkerheter öppet

Steg 2: Gör intressen mätbara – utan att avhumanisera dem

Det låter hårt, men det är nödvändigt: om allt blir “känsla” finns inget att förhandla om.

• biodiversitet: habitatkvalitet, fragmentering, skyddsvärde
• jordbruk: produktionsbortfall, brukningsbarhet
• urfolksrättigheter/kultur: definierade känslighetszoner och processkrav
• energi: kapacitetsfaktor, nätanslutningskostnad, byggbarhet

AI kan hjälpa att översätta detta till jämförbara indikatorer, men besluten måste fortfarande vara mänskliga.

Steg 3: Bygg en “förhandlingsyta” för orange zoner

Orange zoner ska inte vara ett väntrum. De ska vara en aktiv arbetsyta.

• vilka kompletterande underlag behövs?
• vilka designändringar minskar intrång?
• vilka lokala nyttor kan knytas till projektet (jobb, intäkter, delägande)?

Steg 4: Uppdatera modellen regelbundet

Forskarna betonar att data och förutsättningar förändras (klimat, arter, markanvändning). En robust plan uppdateras.

En bra princip är att sätta en uppdateringsrytm (t.ex. årligen) och en tydlig “versionering” så att alla vet vilken karta som gäller.

Vanliga frågor som dyker upp (och raka svar)

“Bromsar inte biodiversitet energiomställningen?”

Nej – den bromsar dålig planering. När natur- och rättighetsfrågor tas på allvar tidigt blir omställningen ofta snabbare, eftersom färre projekt kör fast i sena konflikter.

“Kan AI bestämma var vi ska bygga?”

AI kan räkna och rangordna, men den ska inte “bestämma”. Beslut om mark, natur och rättigheter är politiska och sociala. Det AI kan göra är att minska dimman: visa konsekvenser, osäkerhet och kostnader tydligt.

“Vad är naturkapital i praktiken?”

Naturkapital är de naturvärden som ger samhället nytta: ekosystemtjänster, habitat, vattenreglering, pollinering, kolinlagring och resiliens. I planering betyder det: bygg så att du inte förstör sådant som är svårt (eller omöjligt) att återskapa.

Vad du kan göra redan Q1 2026

Kärnpunkten: Börja med kartan, datan och dialogen – och använd AI för att hålla ihop allt.

Om du jobbar med energi, nät, kommunal planering, fastigheter eller hållbarhetsfrågor är det här en rimlig startlista för tidig 2026:

1. Kartlägg era markkonflikter i förväg: naturvärden, jordbruk, rättigheter, kulturmiljö.
2. Bygg en trafikljusvy som alla kan förstå – även de som inte gillar projektet.
3. Gör scenarierna synliga: kostnad, tid, risk och energinytta i samma bild.
4. Sätt governance runt modellen: vem äger datan, hur uppdateras den, hur hanteras bias?
5. Mät acceptans som en projektparameter – inte som ett PR-spår.

Energiomställningen kräver mer mark än många vill erkänna. Det är bättre att vara ärlig med det och planera smart än att bli överraskad senare.

Samarbete låter som en klyscha tills man ser alternativet: dyrare el, försenade projekt och en omställning som tappar fart. Med AI som stöd kan vi bygga en planering där naturkapital, lokalsamhällen och elproduktion inte konkurrerar i blindo – utan vägs ihop på ett sätt som går att förklara, granska och förbättra.

Vilken del av er planeringsprocess skulle bli mest robust om ni hade en gemensam karta som alla parter faktiskt litar på?