넷 제로에 힘을 실어주는 테크 히어로들: AI와 기후 변화와의 경쟁.산업용 AI가 우리의 여정을 앞당기면서 시간이 우리를 움직이게 해요.피나 슐롬스 기사에 더 있어요.
시간은 여전히 멈출 수 없는 위대한 힘이에요.그게 우리의 동맹이자 원동력이 될 수 있어요. 톨스토이의 “가장 강력한 전사들” 중 한 명이에요.넷 제로를 향한 경쟁에서 우리 모두를 하나로 묶어줘요. 우리 모두 같은 결승선, 같은 규칙, 같은 판사가 우리가 이겼는지 결정하는 레이스예요.그리고 이 경쟁에서 산업용 AI는 환경에 미치는 영향을 최소화하는 속도를 가속화하는 데 도움이 될 수 있어요.방법은 이렇어요.
작성자: 피나 슐롬스, 지속가능성 책임자, Siemens 디지털 인더스트리 소프트웨어
오늘날 지진 변화가 우리가 사는 세상을 바꾸고 있어요.이것들을 마스터하는 우리의 능력 '메가트렌드' 인구학적 변화, 도시화, 세계화, 환경 변화, 자원 효율성, 디지털화가 우리의 총체적 미래를 형성할 거예요.
시간의 압박이 이 모든 것에 큰 부담이 돼요.하지만 넷 제로, 넓은 의미의 넷 제로, 인간이 유발한 모든 환경 영향을 포괄하는 넷 제로 (net zero) 를 향한 경쟁에서는 이러한 압력이 실존하게 돼요.파리 협정의 목표를 달성하는 데 시간이 얼마 남지 않았어요. 인프라 전환 모니터 2023에서 강조한 것처럼, 2030년까지 탈탄소화 목표를 달성할 것으로 예상하는 조직은 현재 50% 미만이에요.
하지만 AI는 우리의 노력의 판도를 바꿀 가능성이 있어요.네이처 매거진에 실린 연구 하나가 있는데, 그 조사 지속 가능한 개발 목표 달성에 있어 AI의 역할이에요., 잠재력을 실현하기 위한 고려 사항과 함께 개략적으로 설명해요.다른 성공 요인은 다음에서 참조돼요. PwC가 연구했어요., AI가 CO2 배출량을 줄이는 데 도움이 될 수 있다는 걸 하이라이트로 2030년까지 0.9~2.4기가톤으로호주, 캐나다, 일본의 연간 배출량과 같아요.
제조, 인프라, 교통 같은 우리 경제의 중추를 변화시키는 것은 AI로 큰 도약을 이루는 게 아니에요.'산업용 AI' (AI) 의 전략적 사용은 산업용 등급이에요 - (신뢰할 수 있고, 안전하고, 신뢰할 수 있음) 가속기 및 강화 역할을 할 수 있어요.더 복잡한 문제를 더 빠르고 대규모로 해결하여 효율성을 높이고 배출량을 줄이는 데 도움이 될 수 있어요.이 진보는 어떤 모습이에요?다섯 가지 대표적인 예가 있어요.
1. 디지털 트윈: 넷 제로 퓨처를 설계해요
AI로 강화된 이 혁명의 중심에는 산업 메타버스에 꼭 필요한 AI 기반 디지털 트윈이 있어요.이렇게 정교한 현실 세계 자산 시뮬레이션을 통해 엔지니어들은 '시간 여행'을 할 수 있어서 과거 데이터를 분석하고 미래 시나리오를 예측할 수 있어요.따라서 제품이 환경에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있어서 엔지니어들이 실제 발자국을 최소화하면서 데이터에 기반한 최적화 결정을 내릴 수 있어요.
예를 들자면, 디지털 트윈 기술이 ACC에 도움이 돼요 전극 제조 수율을 크게 향상시켜요.이는 넷제로 공장으로의 전환을 가속화할 뿐만 아니라 기가팩토리로의 전환도 가속화해요.그 결과 전기 모빌리티로의 전환이 가속화돼요.
2. 스마트 인프라: 스마트한 방법으로 물 절약
물에 대한 접근은 인간의 가장 기본적인 욕구예요.하지만 전 세계적으로 물의 가용성과 관리가 어려운 상황이에요. 기후 변화, 급격한 인구 변화, 도시화 같은 요인으로 악화되고 있어요.우리는 직면하고 있어요 1% 증가해요 매년 물 수요가, 현실과 비교하면 대략 30% 생산된 모든 물 중 물이 전 세계적으로 사라지고 있어요.
따라서 근본적으로 더 효율적인 물 관리가 중요해요.그리고 스웨덴 물 회사에서 실현한 것과 같은 혁신들 버지니아 사우스누수를 효과적으로 줄일 수 있는 것이 이 문제를 해결하는 데 필수예요.여기, 그리고 AI 기반 솔루션 초당 0.5리터의 작은 누수를 감지하여 투명성을 높이고 더 스마트한 자산 관리를 제공하여 귀중한 물을 더 잘 유지하고 수송할 수 있어요.
3. 제너레이티브 디자인: 혁신 가속화
제너레이티브 설계는 AI를 활용하여 광대한 설계 공간을 탐색하고 다기준 요구 사항을 위한 수많은 솔루션을 생성해요.이 방법은 광범위한 솔루션을 제공할 뿐만 아니라 가장 효과적인 솔루션의 범위를 효율적으로 좁혀 테스트에 드는 시간과 자원을 절약해요.이는 비용, 환경에 미치는 영향, 위험의 현저한 감소로 이어져요.
산업용 로봇 그리퍼의 AI 기반 재설계가 이러한 혁신을 보여준대요.AI 기반 토폴로지 최적화를 통해 자연스러운 디자인을 모방하고 적층 제조의 잠재력을 활용함으로써 이러한 접근 방식은 로봇 한 대당 이산화탄소 배출량 82% 감소예요..
4. 예측 유지 관리: 모빌리티 가용성이 높은 세상
AI로 강화된 예측 유지보수는 복잡한 시스템을 관리하고 유지하는 방식을 혁신하고 있어요.이 접근법에는 AI를 사용하여 런타임 데이터를 분석하고 잠재적 문제가 발생하기 전에 예측하여 다운타임을 효과적으로 줄이고 효율성을 높이고 자산의 수명을 연장하는 것이 포함돼요.
눈에 띄는 예가 라인-루르-익스프레스 프로젝트예요.여기, AI 기반 분석은 레일리젠트 X 99% 이상의 서비스 가용성에 기여해요.또한 이러한 효율성은 부품 수명을 늘리고 재료 사용을 줄여 자원과 에너지 소비를 줄이고 배출량을 줄이는 데 직접적으로 이어져요.또한 매일 통근하는 사람들을 위한 철도 시스템의 신뢰성과 매력을 크게 향상시켰어요.
5. AI가 미치는 영향의 균형을 맞추는 데 도움이 돼요: 에너지 효율적인 데이터센터 운영
AI가 기후 변화에 맞서 싸우는 강력한 도구이긴 하지만, AI의 에너지 집약적 특성을 인정하는 것이 중요해요.LLM 효율성, 인프라 아키텍처 설계 방식, 모델이 실행되는 하드웨어 등을 목표로 이러한 문제의 근본 원인을 해결하기 위한 혁신이 진행 중이에요.
이와 함께 디지털 활동, 비즈니스 운영, 세계 경제에 중요한 데이터 센터는 특히 냉각 목적으로 상당한 에너지를 소비해요.하지만 여기서도 AI가 해결책의 일부를 제공하고 있어요.설득력 있는 예가 에스토니아 그리에너지 데이터 센터의 AI 기반 냉각 관리예요.AI의 혁신적인 응용 덕분에 이 시설은 발트해 연안에서 가장 지속 가능한 데이터 센터 중 하나로 탈바꿈시켰어요. 버튼 한 번만 누르면 효율성이 약 30% 향상됐어요.
궁극적으로 더 환경친화적인 미래를 향한 우리의 여정은 AI와 다른 기술의 시너지 융합으로 특징돼요.특히 산업용 AI는 복잡한 다차원 문제를 전례 없는 속도와 규모로 마스터하는 능력을 변화시키고, 사용 가능한 다른 기술을 향상시키고, 학습 및 혁신 역량을 가속화하고 있어요.
이것도 협업의 여정이에요. 디지털 비즈니스 플랫폼이 뒷받침해요. 지멘스 엑셀러레이터예요.우리의 가장 큰 도전을 혼자서는 해결할 수 없어요.훌륭한 인재, 기업, 개발자, 혁신가들이 국경을 넘어 함께 모여 생태계 중심의 혁신 접근 방식을 활용하여 산업 AI와 다른 기술의 시너지 및 상호 운용성을 함께 창출하고 활용해야 해요.
이를 받아들임으로써 우리는 단순히 환경 및 자원 문제에 적응하거나 대응할 수 있는 기회를 얻게 돼요. 함께 디지털 세계와 현실 세계를 결합하여 미래를 능동적으로 주도하고 형성할 수 있어요.더 스마트하고 환경친화적인 세상을 향한 중요한 발걸음이 될 거예요. 산업용 AI가 넷제로를 향한 경쟁에서 속도를 높이는 데 도움이 되는 점점 더 강력한 도구가 되고 있기 때문이죠.
Siemens Xcelerator는 현실 세계와 디지털 세계를 결합한 큐레이트된 포트폴리오와 비즈니스별 탈탄소화 목표 달성을 위해 공동으로 가속화할 수 있는 강력한 파트너 에코시스템을 통해 협업과 혁신을 촉진하는 개방형 디지털 비즈니스 플랫폼이에요.
