By - Η εξέλιξη της Tεχνητής Nοημοσύνης είχε ως αποτέλεσμα έναν σημαντικό μετασχηματισμό διαφόρων επιχειρήσεων και οργανισμών.
Ο τομέας της τεχνητής νοημοσύνης έχει ανθίσει γρήγορα λόγω των τεράστιων επενδύσεων και του ενδιαφέροντος που παρατηρείται στην αγορά για αυτήν την τεχνολογία.
Μεγάλες εταιρείες και οργανισμοί με τεράστια περιβαλλοντικά αποτυπώματα έχουν εφαρμόσει τεχνητή νοημοσύνη για να κάνουν τις επιχειρηματικές τους δραστηριότητες πιο βιώσιμες.
Με την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης, κατέστη δυνατή η επίλυση σύνθετων προβλημάτων που προηγουμένως φαινόταν ότι ήταν αδύνατο να επιλυθούν.
Η μεγαλύτερη πρόκληση είναι εάν η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για περιβαλλοντική βιωσιμότητα μπορεί πραγματικά να αντιμετωπίσει τα περιβαλλοντικά ζητήματα και προβλήματα όπως η αύξηση των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα.
Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη;
• Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) αναφέρεται στην ικανότητα ενός μηχανήματος ή ενός υπολογιστή να μιμείται τις ικανότητες ενός ανθρώπου.
• Αυτό περιλαμβάνει επίλυση προβλημάτων, λήψη αποφάσεων, μάθηση από προηγούμενα παραδείγματα και συμβάντα, ταυτοποίηση άγνωστων εικόνων με εκπαίδευση από προηγούμενες γνωστές εικόνες κ.λπ.
• Με τον συνδυασμό διαφόρων δυνατοτήτων, είναι δυνατό για μηχανές που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη να εκτελούν πολύπλοκες εργασίες όπως η οδήγηση οχημάτων, κάτι που παρατηρείται συνήθως στα αυτόνομα οχήματα.
Τεχνητή νοημοσύνη (AI) για την περιβαλλοντική βιωσιμότητα για την αντιμετώπιση των περιβαλλοντικών προκλήσεων:
Η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για περιβαλλοντική βιωσιμότητα βοηθά στην προστασία του περιβάλλοντος εκτελώντας τις ακόλουθες δραστηριότητες:
• Μειωμένες εκπομπές ενέργειας και διοξειδίου του άνθρακα.
• Παρακολούθηση της αποψίλωσης των δασών
• Ανίχνευση αφαίρεσης άνθρακα
• Παρακολούθηση και πρόληψη της ρύπανσης
• Παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα
• Ανίχνευση χωροκατακτητικών ειδών.
• Πρόβλεψη και πρόβλεψη ρύπων που εκλύονται στον αέρα.
Ζητήματα Κλιματικής Αλλαγής
• Η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για την περιβαλλοντική βιωσιμότητα μπορεί να βοηθήσει στη βελτιστοποίηση της παραγωγής και της χρήσης ενέργειας σε πραγματικό χρόνο.
• Οι αισθητήρες με δυνατότητα έξυπνης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στη συλλογή δεδομένων, στην ανάλυση και παρακολούθηση της χρήσης ενέργειας και στη βελτιστοποίηση της χρήσης ενέργειας.
• Η τεχνητή νοημοσύνη για την περιβαλλοντική βιωσιμότητα χρησιμοποιείται ήδη στις έξυπνες μεταφορές. Οι αλγόριθμοι AI παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες στους χρήστες σχετικά με την κυκλοφορία και τη συμφόρηση στο δρόμο, συμβάλλοντας έτσι στη βελτίωση της ασφάλειας, στην εξοικονόμηση χρόνου και στη μείωση της ρύπανσης των οχημάτων.
Έλεγχος της ποιότητας του αέρα
• Η τεχνητή νοημοσύνη για περιβαλλοντική βιωσιμότητα μπορεί να κάνει χρήση δεδομένων από οχήματα, κάμερες και αισθητήρες για την προσεκτική παρακολούθηση της ατμοσφαιρικής ρύπανσης και της ποιότητας.
• Οι εφαρμοσμένες προσομοιώσεις τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να βοηθήσουν στην ενημέρωση των ανθρώπων που ζουν σε αστικές περιοχές σχετικά με τα αυξανόμενα επίπεδα ρύπανσης.
• Τα εργαλεία που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη μπορούν επίσης να βοηθήσουν στον εντοπισμό των πηγών ατμοσφαιρικής ρύπανσης.
Μελέτη περίπτωσης της Ericsson Global για τη μείωση του αποτυπώματος άνθρακα ενός από τα μέρη της στη διαδικασία της εφοδιαστικής αλυσίδας.
Η Ericsson εργάζεται επί του παρόντος για την ανάπτυξη ενός βιώσιμου συστήματος χρησιμοποιώντας εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη για τη μείωση των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα βελτιστοποιώντας τη διαδικασία της εφοδιαστικής αλυσίδας.
Η διαδικασία θα βοηθήσει να μειωθεί σημαντικά το αποτύπωμα άνθρακα της αλυσίδας εφοδιασμού.
Το πρώτο στάδιο (η φάση παρακολούθησης)
• Αυτή η φάση περιλαμβάνει τη μέτρηση και την ανάλυση των ισοδύναμων εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα κατά τη μεταφορά.
• Η φάση παρακολούθησης περιλάμβανε διαφανή αναφορά και ποσοτικά δεδομένα για την κατανόηση της πλήρους αλυσίδας εφοδιασμού εκπομπών CO2.
• Η φάση «παρακολούθησης» βοήθησε την εταιρεία να γνωρίζει την υπάρχουσα κατάσταση σχετικά με τις ισοδύναμες εκπομπές διοξειδίου του άνθρακα σε διάφορους πολύπλοκους τρόπους μεταφοράς, όπως τοπική μεταφορά, αλυσίδα εφοδιασμού πελατών, αλυσίδα εφοδιασμού προϊόντων κ.λπ.
• Το κύριο εμπόδιο στην ανάπτυξη μιας τόσο ισχυρής λύσης ήταν η έλλειψη διαθεσιμότητας δεδομένων για διάφορες πηγές μεταφοράς και η ανάπτυξη της λογικής και του υπολογισμού των ισοδύναμων εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα.
• Αυτή η φάση βοήθησε στη μέτρηση και την παρακολούθηση των εκπομπών CO2 σε διαφορετικούς τρόπους μεταφοράς.
Το δεύτερο στάδιο (Η φάση της πρόβλεψης)
• Αυτό το στάδιο συνεπάγεται τη μετατροπή των συλλεγόμενων δεδομένων σε μελλοντικές πληροφορίες.
• Με τα δεδομένα που συλλέχθηκαν στο χέρι, η επόμενη φάση ήταν ο εντοπισμός ορισμένων τάσεων και προτύπων βάσει των οποίων θα μπορούσε να προβλεφθεί η μελλοντική επιχείρηση.
• Η βέλτιστη χρήση των πόρων μεταφοράς και ο σχεδιασμός διανομής ήταν μια σημαντική πρόκληση λόγω των διαφόρων διαδικασιών που εμπλέκονται, της αβεβαιότητας στη μεταφορά και των μη τυποποιημένων διαδικασιών.
• Με την εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη και διάφορες τεχνικές μηχανικής μάθησης (ML), όπως η λογιστική παλινδρόμηση, η βαθιά μάθηση, η ανάλυση συμπλέγματος και άλλες, λήφθηκαν βραχυπρόθεσμες και μακροπρόθεσμες προβλέψεις αποστολής, οι οποίες ήταν πιο ακριβείς από τις προβλέψεις που έγιναν με το χέρι.
• Η χρήση της πρόβλεψης AI βοήθησε τους παρόχους υπηρεσιών logistics (LSP) να παρέχουν με ακρίβεια, αυξάνοντας έτσι την παραγωγικότητα και μειώνοντας το κόστος παράδοσης.
• Η πρόβλεψη που βασίζεται σε AI θα επηρεάσει επίσης θετικά την αλυσίδα μεταφοράς προϊόντων.
Το τρίτο στάδιο (Η φάση της μείωσης)
Μετά την παρακολούθηση και την ανάλυση των ισοδύναμων εκπομπών CO2 και την κατανόηση των μακροπρόθεσμων και βραχυπρόθεσμων προβλέψεων, αυτό το τελικό στάδιο περιλαμβάνει τον σχεδιασμό και την εφαρμογή διαφόρων μεθόδων μείωσης των εκπομπών CO2.
Εδώ είναι οι διάφορες δυνατότητες για το πώς μπορούν να βελτιστοποιηθούν οι εκπομπές CO2.
• Βελτιστοποίηση στόλου με μείωση των περιττών αποστολών και μεταφορικών δραστηριοτήτων.
• Βελτίωση της χρήσης υλικών συσκευασίας και μεταφοράς.
• Βελτίωση της αποδοτικότητας των μεταφορών με τη χρήση πρόβλεψης AI.
• Με τη βοήθεια της πρόβλεψης AI, μπορεί να αποτραπεί η βλάβη των οχημάτων.
• Καλά οργανωμένο σύστημα πλοήγησης για βελτιωμένη κίνηση των οχημάτων.
Το τριφασικό σύστημα παρακολούθησης, πρόβλεψης και μείωσης μπορεί να συμβάλει στη βελτίωση της ορατότητας και της διαφάνειας των εκπομπών CO2.
Η προσέγγιση τριών φάσεων της Ericsson μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αντιμετώπιση του ζητήματος της περιβαλλοντικής βιωσιμότητας.
Η τεχνητή νοημοσύνη που βοηθά το περιβάλλον μπορεί να μετατραπεί από μια απλή ιδέα σε μια εφαρμογή πραγματικού κόσμου.
Ακριβώς όπως η Ericsson χρησιμοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη για περιβαλλοντική βιωσιμότητα και πώς η εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κάνει τη διαφορά, άλλοι οργανισμοί, επιχειρήσεις, ιδιώτες και κυβερνήσεις μπορούν επίσης να υιοθετήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για περιβαλλοντική βιωσιμότητα.
Οι δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης για περιβαλλοντική βιωσιμότητα είναι τεράστιες.
Εάν εφαρμοστεί σωστά, μπορεί να βοηθήσει στην αντιμετώπιση των προβλημάτων της κλιματικής αλλαγής και της υπερθέρμανσης του πλανήτη.
Πηγή: thessnews.gr
Comments