Tekniske helte, der driver net-nul: AI og kapløbet mod klimaændringer. Tiden driver os, med Industrial AI, der fremskynder vores rejse. Mere i Pina Schlombs' artikel.
Tiden forbliver den store, ustoppelige kraft. Det kan være vores allierede og muliggør - en af Tolstojs „mest magtfulde krigere“. Det forener os alle i løbet mod netto-nul, et løb, hvor vi alle har den samme mållinje, de samme regler og den samme dommer, der bestemmer, om vi har vundet. Og inden for dette løb kan industriel AI hjælpe med at fremskynde tempoet for at minimere vores miljøpåvirkninger. Sådan gør du.
Forfatter: Pina Schlombs, ansvarlig for bæredygtighed, Siemens Digital Industries Software
I dag forvandler seismiske ændringer den verden, vi lever i. Vores evne til at mestre disse 'megatrender' - demografiske ændringer, urbanisering, glokalisering, miljøændringer og ressourceeffektivitet og digitalisering - vil forme vores kollektive fremtid.
Tidspresset vejer tungt på alle disse. Men dette pres bliver eksistentielt, når det kommer til kapløbet mod netto-nul; netto-nul i bred forstand, der omfatter alle menneskeskabte miljøpåvirkninger. Tiden er ved at løbe ud til at nå målene i Parisaftalen, og som fremhævet i overvågningen af overgangen til infrastruktur i 2023, Mindre end 50% af organisationerne forventer i øjeblikket at opfylde deres dekarboniseringsmål inden 2030.
AI lover dog at være en game-changer i vores indsats her. En undersøgelse offentliggjort i magasinet Nature, der undersøger AI's rolle i opfyldelsen af målene for bæredygtig udvikling, skitserer potentialet sammen med overvejelserne for at realisere det. Andre succesfaktorer henvises til i Forskning fra PwC, hvilket fremhæver, at AI kan hjælpe med at reducere CO2-emissionerne med 0,9 til 2,4 gigaton inden 2030, lig med de årlige emissioner fra Australien, Canada og Japan.
Når det kommer til at transformere rygsøjlen i vores økonomier, som produktion, infrastruktur og transport, handler det ikke om at tage et kæmpe spring med AI. Den strategiske brug af 'Industrial AI' (AI, dvs. industriel kvalitet - pålidelig, sikker og troværdig) kan tjene som accelerator og forstærker. Det kan hjælpe os med at håndtere mere komplekse problemer hurtigere og i stor skala for at øge effektiviteten og reducere emissionerne. Hvordan ser disse fremskridt ud? Her er fem gode eksempler:
1. Digitale tvillinger: Udvikling af en Net-Zero fremtid
Kernen i denne AI-forbedrede revolution er AI-drevne digitale tvillinger, integreret i den industrielle metaverse. Disse sofistikerede simuleringer af virkelige aktiver muliggør 'tidsrejser' for ingeniører, så de kan analysere tidligere data og forudsige fremtidige scenarier. Produkternes miljøpåvirkning kan derved simuleres, så ingeniører kan træffe datadrevne optimeringsbeslutninger, der minimerer fodspor i den virkelige verden.
For eksempel, digital twin teknologi hjælper ACC forbedre udbyttet betydeligt i elektrodefremstilling. Dette fremskynder ikke kun deres overgang til netto-nulfabrikker, men det fremskynder også deres opstigning af Gigafactories. Som et resultat fremskynder det skiftet mod elektrisk mobilitet.
2. Smartere infrastruktur: Spar vand på den smarte måde
Adgang til vand er det mest basale menneskelige behov. Globalt er tilgængeligheden og forvaltningen af vand imidlertid en udfordring - forværret af faktorer som klimaændringer, hurtige demografiske skift og urbanisering. Vi står over for en 1% stigning i vandefterspørgslen hvert år, mod en realitet, hvor ca. 30% af alt produceret vand går tabt over hele verden.
Radikalt mere effektiv vandforvaltning er derfor kritisk. Og innovationer som dem, der er realiseret af det svenske vandselskab VA SYD, som effektivt kan reducere vandlækage, er afgørende for at løse dette. Her, en AI-baseret løsning registrerer lækager så små som 0,5 liter i sekundet, hvilket giver større gennemsigtighed og smartere forvaltning af aktiver for bedre at opretholde og transportere den dyrebare vandressource.
3. Generativt design: Fremskyndelse af innovation
Generativt design bruger AI til at udforske et stort designrum og generere adskillige løsninger til multikriteriekrav. Denne metode tilbyder ikke kun en bred vifte af løsninger, men indsnævrer også effektivt de mest effektive, hvilket sparer tid og ressourcer i testning. Dette fører til bemærkelsesværdige reduktioner i omkostninger, miljøpåvirkning og risiko.
Det AI-drevne redesign af industrielle robotgribere viser denne innovation. Ved at efterligne naturlige designs gennem AI-drevet topologioptimering og udnytte potentialet i additiv fremstilling førte denne tilgang til 82% reduktion i CO2-emissioner pr. robot.
4. Prædiktiv vedligeholdelse: En verden med højere mobilitetstilgængelighed
Forudsigende vedligeholdelse, styrket af AI, revolutionerer den måde, vi administrerer og vedligeholder komplekse systemer på. Denne tilgang involverer brug af AI til at analysere kørselsdata og forudsige potentielle problemer, før de opstår, hvilket effektivt reducerer nedetid, forbedrer effektiviteten og forlænger aktivernes levetid.
Et fremtrædende eksempel er Rhein-Ruhr-Express-projektet. Her er AI-drevet analyse baseret på Railigent X bidrager til over 99% servicetilgængelighed. Denne effektivitet giver også mulighed for længere levetid for komponenter og reduceret materialeforbrug, hvilket direkte fører til reduceret ressource- og energiforbrug og lavere emissioner. Derudover forbedrede det jernbanesystemets pålidelighed og tiltrækningskraft betydeligt for daglige pendlere.
5. Hjælper med at balancere AI's indvirkning: Energieffektive datacenteroperationer
Mens AI er et kraftfuldt værktøj i kampen mod klimaændringer, er det vigtigt at anerkende sin egen energiintensive natur. Innovation er i gang for at tackle de grundlæggende årsager til dette, målrettet LLM-effektivitet, hvordan infrastrukturarkitekturen er designet, den hardware, modellerne kører på, og mere.
Sideløbende med dette forbruger datacentre, der er afgørende for vores digitale aktiviteter, forretningsdrift og den globale økonomi, betydelig energi, især til køleformål. Alligevel leverer AI også en del af løsningen her. Et overbevisende eksempel er den AI-drevne kølestyring på Greenergy Data Centers i Estland. Den innovative anvendelse af AI her har forvandlet anlægget til et af de mest bæredygtige datacentre i Baltikum, hvilket øger effektiviteten med ca. 30% på blot et tryk på en knap.
I sidste ende er vores rejse mod en mere miljøvenlig fremtid præget af den synergetiske konvergens mellem AI og andre teknologier. Industrial AI, især, transformerer vores evne til at mestre komplekse flerdimensionelle problemer med hidtil uset hastighed og skala, forbedre andre teknologier, vi har til rådighed, og fremskynder vores lærings- og innovationskapacitet.
Dette er også en rejse med samarbejde, understøttet af digitale forretningsplatforme som Siemens Xcelerator. Ingen kan klare vores største udfordringer alene. Store hjerner, virksomheder, udviklere og innovatører skal mødes på tværs af grænser og drage fordel af en økosystemcentreret tilgang til innovation; for at skabe og udnytte synergierne og interoperabiliteten mellem industriel kunstig intelligens og andre teknologier.
Ved at omfavne dette har vi mulighed for ikke bare at tilpasse os eller reagere på miljø- og ressourceudfordringer; vi kan sammen proaktivt drive og forme vores fremtid ved at kombinere den digitale og den virkelige verden. Dette vil være et vigtigt skridt i retning af en smartere, miljøvenlig verden; med industriel AI et stadig mere kraftfuldt værktøj, der hjælper med at fremskynde vores tempo i løbet mod netto-nul.
Siemens Xcelerator er en åben digital forretningsplatform, der letter samarbejde og innovation gennem en kurateret portefølje, der kombinerer virkelige og digitale verdener og et kraftfuldt økosystem af partnere, der i fællesskab kan accelerere for at nå dine forretningsspecifikke dekarboniseringsmål.
