ネットゼロを実現するテクノロジーの担い手：AIと気候変動との戦い。時間は私たちを駆り立て、Industrial AIがその旅路を加速させています。詳細はPina Schlombs氏の記事をご覧ください。
時間は、依然として偉大で、抗いようのない力です。それは私たちの味方となり、可能性を広げてくれる存在――トルストイが言うところの「最も強力な戦士」の一人でもあります。時間は、私たち全員を「ネットゼロ」へのレースで結びつけます。このレースでは、ゴールラインもRulesも同じであり、勝敗を決める審判も一人です。そしてこのレースにおいて、Industrial AIは、環境への影響を最小限に抑えるためのペースを加速させる助けとなります。その仕組みは以下の通りです。
著者：Siemensデジタル・インダストリーズSoftware、Sustainabilityリード、Pina Schlombs
今日、私たちの生きる世界は劇的な変化の渦中にあります。人口動態の変化、都市化、グローカリゼーション、環境変化と資源効率化、そしてデジタル化といった「メガトレンド」をいかに掌握できるかが、私たちの共通の未来を形作るでしょう。
これらすべてにおいて、時間のプレッシャーは重くのしかかっています。しかし、ネットゼロへの競争において、このプレッシャーは存亡をかけたものとなります。ここでいうネットゼロとは、人間による環境へのあらゆる影響を包括する広義の概念です。パリ協定の目標を達成するための時間は残り少なくなっています。また、『Infrastructure Transition Monitor 2023』で指摘されているように、現在、2030年までに脱炭素化目標を達成できると見込んでいる組織は50％未満です。
しかし、AIは、この取り組みにおいてゲームチェンジャーとなる可能性を秘めています。『Nature』誌に掲載されたある研究では、持続可能な開発目標（SDGs）の達成におけるAIの役割を検証し、その可能性と、それを実現するための考慮事項を概説しています。PwCの調査では、その他の成功要因が言及されており、AIが2030年までに0.9～2.4ギガトンのCO2排出量削減に寄与し得ると強調しています。これはオーストラリア、カナダ、日本の年間排出量に相当します。
製造業、インフラ、輸送といった経済の基幹分野を変革するにあたり、重要なのはAIによる一挙の飛躍ではありません。「産業用AI」（Industrial AI、すなわち信頼性が高く、安全で、信頼できるAI）を戦略的に活用することは、変革の加速器および強化剤となり得ます。これにより、より複雑な問題を迅速かつ大規模に解決し、効率性を高め、排出量を削減することが可能になります。この進歩は具体的にどのようなものなのでしょうか？ここに5つの代表的な事例を紹介します：
1. デジタルツイン：ネットゼロの未来を築く
このAIを活用した革命の核心にあるのは、Industrial Metaverseに不可欠なAI駆動型デジタルツインです。実世界の資産を高度にシミュレートするこの技術により、エンジニアは「タイムトラベル」が可能となり、過去のデータを分析して将来のシナリオを予測できるようになります。これにより、製品の環境への影響をシミュレートすることができ、エンジニアはデータに基づいた最適化の意思決定を行い、実世界における環境負荷を最小限に抑えることが可能になります。
例えば、Digital Twin技術は、ACCが電極製造における歩留まりを大幅に改善するのに役立っています。これにより、ネットゼロ工場への移行が加速されるだけでなく、ギガファクトリーの生産拡大も促進されます。その結果、電動モビリティへの移行が加速されることになります。
2. スマートなインフラ：賢い節水
水へのアクセスは、人間にとって最も基本的なニーズです。しかし世界的に見ると、水の確保と管理は課題となっており、気候変動、急速な人口動態の変化、都市化といった要因によって、その課題はさらに深刻化しています。世界全体で生産される水の約30％が失われているという現実を前に、我々は毎年1％の水需要の増加に直面しています。
したがって、水管理の効率を飛躍的に高めることが極めて重要です。そして、スウェーデンの水道会社VA SYDが実現したような、漏水を効果的に削減できるような革新的な取り組みは、この問題に対処するために不可欠です。ここでは、AIを活用したソリューションが毎秒わずか0.5リットルという微細な漏水も検知し、透明性を高め、よりスマートな資産管理を実現することで、貴重な水資源の維持と輸送を効果的に行います。
3. ジェネレーティブデザイン：イノベーションの加速
ジェネレーティブデザインはAIを活用して広大な設計空間を探索し、多基準要件に対する数多くのSolutionsを生成します。この手法は、幅広いSolutionsを提供するだけでなく、最も効果的なものを効率的に絞り込むことで、試験にかかる時間とResourcesを節約します。その結果、コスト、環境への影響、およびリスクを大幅に削減することができます。
産業用ロボットグリッパーのAIを活用した再設計は、この革新的な取り組みを如実に示しています。AIを活用したトポロジー最適化によって自然界の構造を模倣し、積層造形技術の可能性を最大限に活用したこのアプローチにより、ロボット1台あたりのCO2排出量を82%削減することに成功しました。
4. 予知保全：モビリティの可用性が向上した世界
AIを活用した予知保全は、複雑なシステムの管理・保守のあり方に革命をもたらしています。このアプローチでは、AIを用いて稼働データを分析し、潜在的な問題を発生前に予測することで、ダウンタイムを効果的に削減し、効率性を高め、資産の寿命を延ばします。
その顕著な例が、ライン・ルール・エクスプレス（Rhein-Ruhr-Express）プロジェクトです。ここでは、Railigent Xに基づく AI 駆動型分析により、99% を超える運行率を実現しています。この効率性により、部品の寿命が延び、材料の使用量が削減されるため、資源やエネルギーの消費削減、および排出量の低減に直結します。さらに、通勤者にとって鉄道システムの信頼性と魅力が大幅に向上しました。
5. AIの影響のバランスをとる：エネルギー効率の高いデータセンターの運用
AIは気候変動対策において強力なツールですが、その運用に多大なエネルギーを要する性質があることも認識しておく必要があります。この根本的な課題に対処するため、LLMの効率化やインフラアーキテクチャの設計、モデルが動作するハードウェアなど、多岐にわたる分野でイノベーションが進められています。
これと並行して、私たちのデジタル活動、事業運営、そして世界経済にとって不可欠なデータセンターは、特に冷却のために膨大なエネルギーを消費しています。しかし、この問題の解決策の一部をAIが提供しています。その好例が、エストニアのGreenergy Data CentersにおけるAIを活用した冷却管理です。ここでのAIの革新的な活用により、同施設はバルト三国で最も持続可能なデータセンターの一つへと生まれ変わり、ボタン一つで効率を約30％向上させることに成功しました。
結局のところ、より環境に優しい未来に向けた私たちの道のりは、AIと他の技術との相乗的な融合によって特徴づけられています。特にIndustrial AIは、複雑な多次元的な課題に対処する私たちの能力を、かつてないスピードと規模で変革しつつあり、既存の技術を強化するとともに、私たちの学習能力とイノベーション能力を加速させています。
これは、Siemens Xceleratorのようなデジタルビジネスプラットフォームに支えられた、協働の旅でもあります。私たちの直面する最大の課題に、誰一人として単独で立ち向かうことはできません。優れた頭脳、企業、開発者、そしてイノベーターたちが国境を越えて結集し、エコシステム中心のイノベーションアプローチを活用しなければなりません。そうしてIndustrial AIと他の技術との相乗効果や相互運用性を共創し、最大限に活用していく必要があります。
これを受け入れることで、私たちは環境や資源に関する課題に単に適応したり対応したりするだけでなく、デジタル世界と現実世界を融合させることで、共に未来を主体的に切り拓き、形作っていくことができるのです。これは、よりスマートで環境に優しい世界に向けた重要な一歩となるでしょう。産業用AIは、ネットゼロ達成に向けた競争において、そのペースを加速させる強力なツールとして、ますます重要な役割を果たしていくはずです。
Siemens Xceleratorは、現実世界とデジタル世界を融合させた厳選されたソリューション群と、お客様のビジネス特有の脱炭素化目標の達成に向けて共に加速できる強力なパートナーEcosystemを通じて、コラボレーションとイノベーションを促進するオープンなデジタルビジネスプラットフォームです。
