ネットゼロを支えるテックヒーロー：AIと気候変動との戦い。時間が私たちを動かします。Industrial AI は私たちの旅をスピードアップします。詳細はピナ・シュロンブスの記事にあります。
時間は依然として偉大で止められない力です。それは私たちの味方であり支援者、つまりトルストイの「最も強力な戦士」の1人かもしれません。それは私たち全員をネットゼロへのレースで団結させます。このレースでは、全員が同じフィニッシュライン、同じルールで、同じジャッジが勝ったかどうかを決定します。そして、この競争の中で、産業用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のに役立ちます。方法は次のとおりです。
著者: Siemens Digital Industries ズSoftware Sustainability リード、ピナ・シュロンブス
今日、地震の変化は私たちが住んでいる世界を変えています。これらをマスターする私たちの能力 「メガトレンド」 — 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、デジタル化は、私たち全員の未来を形作ります。
時間のプレッシャーはこれらすべてに重くのしかかります。しかし、この圧力は、ネットゼロ、つまり人間が引き起こすすべての環境への影響を包含する広義のネットゼロへの競争になると実存的になります。パリ協定の目標を達成するための時間がなくなりつつあります。インフラ移行モニター2023で強調されているように、 50% 未満の組織 現在、2030年までに脱炭素化目標を達成することを期待しています。
しかし、AIは、ここでの取り組みにおいてゲームチェンジャーになることが期待されています。Nature誌に掲載されたある研究では、 持続可能な開発目標の達成におけるAIの役割は、可能性を概説し、それを実現するための考慮事項も示しています。その他の成功要因については、を参照してください PwCによる調査これは、AIがCO2排出量の削減に役立つ可能性があることを強調しています 2030年までに0.9ギガトンから2.4ギガトンに、オーストラリア、カナダ、日本の年間排出量と同じです。
製造、インフラ、輸送など、経済のバックボーンを変革する場合、AIで大きな飛躍を遂げることではありません。「Industrial AI AI」（つまり、AI）の戦略的使用 インダストリアルグレード -信頼できる、安全で信頼できる）は、アクセラレータとエンハンサーの役割を果たすことができます。より複雑な問題をより迅速かつ大規模に解決し、効率を高め、排出量を削減するのに役立ちます。この進歩はどのようなものですか？代表的な例を5つ紹介します：
1。 デジタルツイン：ネットゼロの未来を築く
このAI強化革命の中心は、産業メタバースに不可欠なAI搭載のデジタルツインです。現実世界の資産のこれらの高度なシミュレーションにより、エンジニアは「タイムトラベル」が可能になり、過去のデータを分析して将来のシナリオを予測することができます。これにより、製品の環境への影響をシミュレートして、エンジニアはデータに基づいて最適化の決定を下すことができ、実際のフットプリントを最小限に抑えることができます。
例えば、 digital twin テクノロジーはACCを支援しています 電極製造の収率を大幅に向上させます。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立ち上げも加速されます。その結果、電気自動車への移行が加速します。
2。 よりスマートなインフラ：スマートな方法で水を節約しましょう
水へのアクセスは人間の最も基本的なニーズです。しかし、世界的には、水の利用と管理が課題となっています。気候変動、急速な人口動態の変化、都市化などの要因によってさらに悪化しています。私たちは直面しています 1% 増加 毎年の水需要ですが、現実には 30% 生産された水のうち、世界中で失われつつあります。
したがって、根本的に効率的な水管理が不可欠です。そして、スウェーデンの水道会社が実現したようなイノベーション エヴァ・シッド水漏れを効果的に減らすことができるのは、これに対処するために不可欠です。Here、 AIベースのソリューション 毎秒0.5リットルという小さな水漏れを検知し、透明性を高め、よりスマートな資産管理を実現し、貴重な水資源の維持と輸送を改善します。
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を利用して広大なデザイン空間を探求し、多基準要件に対応する多数のソリューションを生み出します。この方法は、幅広いソリューションを提供するだけでなく、最も効果的なソリューションを効率的に絞り込み、テストの時間とリソースを節約します。これにより、コスト、環境への影響、リスクが大幅に削減されます。
産業用ロボットグリッパーのAI主導の再設計は、この革新性を示しています。このアプローチは、AIを活用したトポロジーの最適化によって自然なデザインを模倣し、アディティブマニュファクチャリングの可能性を活用することで、 ロボット1台あたりのCO2排出量を 82% 削減します。
4。 予知保全：モビリティの可用性が高い世界
AIによって強化された予知保全は、複雑なシステムの管理と保守の方法に革命をもたらしています。このアプローチでは、AIを使用してランタイムデータを分析し、潜在的な問題が発生する前に予測することで、ダウンタイムを効果的に削減し、効率を高め、資産の耐用年数を延ばします。
顕著な例はライン・ルール・エクスプレスプロジェクトです。ここでは、以下に基づくAI主導の分析 レイリジェント X 99% 以上のサービス可用性に貢献しています。この効率性により、部品の寿命が長くなり、材料の使用量が減り、資源とエネルギーの消費量が減り、排出量が削減されます。さらに、日常的に通勤する人にとっての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は気候変動との闘いにおいて強力なツールですが、それ自体がエネルギー集約的であることを認識することが重要です。この根本原因に対処するためのイノベーションが進行中です。LLMの効率性、インフラストラクチャアーキテクチャの設計方法、モデルが実行されるハードウェアなどを対象としています。
これに加えて、私たちのデジタル活動、事業運営、世界経済に不可欠なデータセンターは、特に冷却目的で大量のエネルギーを消費します。しかし、ここではAIもソリューションの一部を提供しています。説得力のある例は、エストニアのGreenergy データセンターのAIを活用した冷却管理です。ここでのAIの革新的な応用により、施設はバルト諸国で最も持続可能なデータセンターの1つに変わり、効率が約30％向上しました ボタンを押すだけ。
最終的に、より環境に優しい未来に向けた私たちの道のりは、AIと他のテクノロジーの相乗的な融合によって特徴づけられます。特にIndustrial AI は、複雑な多次元の問題をかつてないスピードと規模で解決する能力を変え、利用可能な他のテクノロジーを強化し、学習能力とイノベーション能力を加速させています。
これはコラボレーションの旅でもあり、次のようなデジタルビジネスプラットフォームによって支えられています Siemens Xcelerator。誰も私たちの最大の課題に一人で取り組むことはできません。優れた人材、企業、開発者、イノベーターは、国境を越えて協力し、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て、産業用AIと他のテクノロジーとの相乗効果と相互運用性を共創して活用する必要があります。
これを受け入れることで、私たちは環境や資源の課題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組み合わせることで、一緒に積極的に未来を推進し、形作る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ステップです。産業用AIは、ネットゼロへの競争を加速させるのに役立つますます強力なツールの1つです。
Siemens Xceleratorは、現実世界とデジタル世界を組み合わせた厳選されたポートフォリオと、ビジネス固有の脱炭素化目標を達成するために共同で加速できるパートナーの強力な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。
