Skip to main content

Dirbtinis intelektas ir lenktynės su klimato kaita

Technologijų herojai, vedantys link grynojo nulio: dirbtinis intelektas ir kova su klimato kaita. Laikas mus skatina, o pramoninis dirbtinis intelektas pagreitina mūsų kelią. Daugiau Pinos Schlombs straipsnyje.

Technologijų herojai, vedantys link grynojo nulio: dirbtinis intelektas ir kova su klimato kaita

Laikas išlieka didžiąja, nesustabdoma jėga. Jis gali būti mūsų sąjungininkas ir įgalintojas – vienas iš Tolstojaus „galingiausių karių“. Laikas vienija mus visus lenktynėse link grynojo nulio, kuriose visi turime tą pačią finišo liniją, tas pačias taisykles ir tą patį teisėją, sprendžiantį, ar laimėjome. Šiose lenktynėse pramoninis dirbtinis intelektas gali pagreitinti tempą ir sumažinti mūsų poveikį aplinkai. Štai kaip.

Author: Pina Schlombs, Sustainability Lead, Siemens Digital Industries Software

Autorė: Pina Schlombs, tvarumo vadovė, Siemens Digital Industries Software

Šiandien seisminiai pokyčiai keičia pasaulį, kuriame gyvename. Mūsų gebėjimas juos įsisavinti “megatrendai” — demografiniai pokyčiai, urbanizacija, glokalizacija, aplinkos pokyčiai ir išteklių efektyvumas bei skaitmenizacija — formuos mūsų kolektyvinę ateitį.

Laiko spaudimas labai sveriasi dėl visų šių dalykų. Tačiau šis spaudimas tampa egzistencinis, kai kalbama apie lenktynes prie neto nulio; neto nulis plačiąja prasme apimantis visą žmogaus sukeltą poveikį aplinkai. Laikas bėga Paryžiaus susitarimo tikslams pasiekti ir, kaip pabrėžiama 2023 m. perėjimo prie infrastruktūros stebėjimo priemonėje, mažiau nei 50% organizacijų Šiuo metu tikisi pasiekti savo išmetamo anglies dioksido kiekio mažinimo tikslus iki 2030 m.

Tačiau dirbtinis intelektas žada pakeisti mūsų pastangas čia. Vienas tyrimas, paskelbtas žurnale “Nature”, nagrinėjantis AI vaidmuo siekiant darnaus vystymosi tikslų, išdėsto potencialą, kartu su svarstymų jį realizuoti. Kiti sėkmės veiksniai nurodomi PwC tyrimai, kuriame pabrėžiama, kad dirbtinis intelektas galėtų padėti sumažinti išmetamą CO2 kiekį Nuo 0,9 iki 2,4 gigatonų iki 2030 m,tai prilygsta Australijos, Kanados ir Japonijos metinėms emisijoms

Kalbant apie pagrindinių mūsų ekonomikos sričių, tokių kaip gamyba, infrastruktūra ir transportas, pertvarkymą, esmė nėra vienas milžiniškas šuolis su dirbtiniu intelektu. Strateginis „pramoninio dirbtinio intelekto“ pramoninės AI naudojimas (t. y. AI, kuris. pramoninės klasės - patikimas, saugus ir patikimas) gali tarnauti kaip greitintuvas ir stipriklis. Tai gali padėti mums greičiau ir didesniu mastu įveikti sudėtingesnes problemas, kad padidintume efektyvumą ir sumažintume išmetamųjų teršalų kiekį. Kaip atrodo ši pažanga? Štai penki geriausi pavyzdžiai:

digital twin dvynio gamyklos viršelio paveikslėlis su gamyklos išdėstymu ir digital twin technologijos koncepcija.

1. Skaitmeniniai dvyniai: neto-nulinės ateities kūrimas

Šios dirbtiniu intelektu sustiprintos revoliucijos centre – AI valdomi skaitmeniniai dvyniai, esminė pramoninės metaversos dalis. Šios pažangios realaus pasaulio objektų simuliacijos leidžia inžinieriams „keliauti laiku“, analizuoti praeities duomenis ir prognozuoti ateities scenarijus. Taip galima modeliuoti produktų poveikį aplinkai, leidžiant inžinieriams priimti duomenimis pagrįstus optimizavimo sprendimus ir mažinti realaus pasaulio poveikį.

Pavyzdžiui, skaitmeninės dvigubos technologijos padeda ACC žymiai pagerina elektrodų gamybos derlių. Tai ne tik pagreitina jų perėjimą prie nulinių gamyklų, bet ir pagreitina Gigafactories padidėjimą. Dėl to jis pagreitina perėjimą prie elektrinio mobilumo.

2. Pažangesnė infrastruktūra: išmanus vandens taupymas

Prieiga prie vandens yra pats pagrindinis žmogaus poreikis. Tačiau visame pasaulyje vandens prieinamumas ir valdymas kelia iššūkių, kuriuos dar labiau sustiprina klimato kaita, spartūs demografiniai pokyčiai ir urbanizacija. Susiduriame su.1% padidėjimas vandens poreikis kiekvienais metais, palyginti su realybe, kai maždaug 30% Visame pasaulyje prarandamas visas pagamintas vanduo.

Todėl labai svarbu radikaliai efektyvesnis vandens valdymas. Ir naujovės, tokios, kokias realizavo Švedijos vandens kompanija IR PIETUOSE, kurie gali veiksmingai sumažinti vandens nuotėkį, yra būtini sprendžiant šį klausimą. Čia, AI pagrįstas sprendimas aptinka net 0,5 litro per sekundę nuotėkį, užtikrinant didesnį skaidrumą ir protingesnį turto valdymą, kad būtų geriau išlaikytas ir transportuojamas brangus vandens išteklius.

Žmogus stovi priešais didelį ekraną, kuriame pavaizduotas grafikas su mėlyna ir raudona linijomis.
Žmogus stovi priešais baltą sieną, vilkėdamas juodus marškinius ir rankoje laikydamas juodą daiktą.

3. Generatyvus dizainas: inovacijų spartinimas

Generatyvus dizainas naudoja dirbtinį intelektą, kad ištirtų didžiulę dizaino erdvę, sukurdamas daugybę sprendimų daugiakriteriškiems reikalavimams. Šis metodas ne tik siūlo platų sprendimų spektrą, bet ir efektyviai susiaurina efektyviausius, taupydamas laiką ir išteklius atliekant testavimą.

Dėl to pastebimai sumažėja sąnaudos, poveikis aplinkai ir rizika.Dirbtinio intelekto pagrindu sukurtas pramoninių robotų griebtuvų pertvarkymas demonstruoja šią naujovę. Šis metodas, mėgdžiodamas natūralų dizainą naudojant AI varomą topologijos optimizavimą ir išnaudodamas adityvaus gamybos potencialą, paskatino CO2 emisijos sumažinimas vienam robotui 82 proc.

4. Predictive Maintenance: A World with Higher Mobility Availability

Predictive maintenance, empowered by AI, is revolutionizing the way we manage and maintain complex systems. This approach involves using AI to analyze runtime-data and predict potential issues before they arise, effectively reducing downtime, enhancing efficiency and prolonging the lifetime of assets.

A standout example is the Rhein-Ruhr-Express project. Here, AI-driven analytics based on Railigent X contributes to over 99% service availability. This efficiency also allows for longer component lifetimes and reduced material use, directly leading to decreased resource and energy consumption, and lower emissions. Additionally, it significantly enhanced the reliability and appeal of the rail system for daily commuters.

A person is standing in front of a large building with a blue sky and clouds in the background.
A person is standing in a field with a large rock in the background.

5. Helping Balance AI’s Impact: Energy Efficient Data Center Operations

While AI is a powerful tool in the fight against climate change, it's important to acknowledge its own energy-intensive nature. Innovation is underway to address the root causes of this, targeting LLM efficiency, how the infrastructure architecture is designed, the hardware the models run on, and more.

Alongside this, data centers, crucial for our digital activities, business operations, and the global economy, consume significant energy, particularly for cooling purposes. Yet, AI is also providing part of the solution here. A compelling example is the AI-powered cooling management at Greenergy Data Centers in Estonia. The innovative application of AI here has transformed the facility into one of the most sustainable data centers in the Baltics, enhancing efficiency by approximately 30% at the mere push of a button.

Ultimately, our journey towards a more environmentally friendly future is marked by the synergetic convergence of AI with other technologies. Industrial AI, in particular, is transforming our ability to master complex multidimensional problems at unprecedented speed and scale, enhancing other technologies we have available and accelerating our learning and innovation capacities.

This is also a journey of collaboration, supported by digital business platforms like Siemens Xcelerator. No one can tackle our greatest challenges alone. Great minds, businesses, developers, and innovators must come together, across borders, and take advantage of an ecosystem-centric approach to innovation; to cocreate and leverage the synergies and interoperability of industrial AI to other technologies.

In embracing this, we have the opportunity to not just adapt or respond to environmental and resource challenges; we can, together, proactively drive and shape our future by combining the digital and real worlds. This will be a vital step towards a smarter, environmentally friendly world; with industrial AI one increasingly powerful tool helping accelerate our pace in the race to net-zero.

A Siemens Xcelerator X device in a box with a blue and white color scheme.

Accelerating Digital Transformation to Scale Sustainability

Siemens Xcelerator is an open digital business platform that facilitates collaboration and innovation through a curated portfolio that combines real and digital worlds and a powerful ecosystem of partners who can jointly accelerate to achieve your business specific decarbonization goals.

Siemens Xcelerator

Pradėkite savo kelionę

Susisiekite su mumis