Tekniske helter som driver nett-null: AI og kappløpet mot klimaendringer. Tiden driver oss, med Industrial AI som fremskynder reisen vår. Mer i Pina Schlombs' artikkel.
Tiden er fortsatt den store, ustoppelige kraften. Det kan være vår allierte og muliggjører - en av Tolstojs «mektigste krigere». Det forener oss alle i løpet til netto-null, et løp der vi alle har samme målstrek, samme regler og samme dommer som bestemmer om vi har vunnet. Og innenfor dette løpet kan industriell AI bidra til å akselerere tempoet for å minimere miljøpåvirkningen vår. Slik gjør du det.
Forfatter: Pina Schlombs, leder for bærekraft, Siemens Digital Industries Software
I dag forvandler seismiske endringer verden vi lever i. Vår evne til å mestre disse 'megatrender' — demografiske endringer, urbanisering, glokalisering, miljøendringer og ressurseffektivitet og digitalisering — vil forme vår kollektive fremtid.
Tidspresset veier tungt på alle disse. Men dette presset blir eksistensielt når det gjelder kappløpet mot netto-null; netto-null i vid forstand som omfatter alle menneskeskapte miljøpåvirkninger. Tiden renner ut for å nå målene i Paris-avtalen, og som fremhevet i Infrastructure Transition Monitor 2023, Færre enn 50% av organisasjonene Forventer for tiden å oppfylle sine dekarboniseringsmål innen 2030.
AI, derimot, lover å være en game-changer i vår innsats her. En studie publisert i magasinet Nature, som undersøker AIs rolle i å nå bærekraftsmålene, skisserer potensialet, sammen med hensynene for å realisere det. Andre suksessfaktorer er referert til i Forskning fra PwC, som fremhever at AI kan bidra til å redusere CO2-utslipp med 0,9 til 2,4 gigaton innen 2030, lik de årlige utslippene fra Australia, Canada og Japan.
Når det gjelder å transformere ryggraden i økonomiene våre, som produksjon, infrastruktur og transport, handler det ikke om å gjøre et gigantisk sprang med AI. Den strategiske bruken av 'Industrial AI' (AI som er industriell kvalitet - pålitelig, sikker og pålitelig) kan tjene som akselerator og forsterker. Det kan hjelpe oss å mestre mer komplekse problemer raskere og i stor skala for å øke effektiviteten og redusere utslippene. Hvordan ser denne fremgangen ut? Her er fem hovedeksempler:
1. Digitale tvillinger: Utvikling av en netto null-fremtid
Kjernen i denne AI-forbedrede revolusjonen er AI-drevne digitale tvillinger, integrert i den industrielle metaversen. Disse sofistikerte simuleringene av virkelige eiendeler muliggjør «tidsreiser» for ingeniører, slik at de kan analysere tidligere data og forutsi fremtidige scenarier. Miljøpåvirkningen av produkter kan dermed simuleres slik at ingeniører kan ta datadrevne optimaliseringsbeslutninger som minimerer virkelige fotavtrykk.
For eksempel digital tvillingteknologi hjelper ACC betydelig forbedre utbyttet i elektrodeproduksjon. Dette fremskynder ikke bare overgangen til netto-null-fabrikker, men det akselererer også oppgangen av Gigafactories. Som et resultat akselererer det overgangen til elektrisk mobilitet.
2. Smartere infrastruktur: Spar vann på den smarte måten
Tilgang til vann er det mest grunnleggende menneskelige behovet. Globalt er imidlertid tilgjengeligheten og forvaltningen av vann en utfordring - forverret av faktorer som klimaendringer, raske demografiske endringer og urbanisering. Vi står overfor en 1% økning i vannetterspørsel hvert år, mot en realitet der omtrent 30% av alt produsert vann går tapt over hele verden.
Radikalt mer effektiv vannforvaltning er derfor kritisk. Og innovasjoner som de som er realisert av det svenske vannselskapet VA SYD, som effektivt kan redusere vannlekkasje, er avgjørende for å løse dette. Her, en AI-basert løsning oppdager lekkasjer så små som 0,5 liter per sekund, noe som gir større gjennomsiktighet og smartere kapitalforvaltning, for bedre å opprettholde og transportere den dyrebare vannressursen.
3. Generativ design: Akselererende innovasjon
Generativ design bruker AI til å utforske et stort designrom, og genererer mange løsninger for krav til flere kriterier. Denne metoden tilbyr ikke bare et bredt spekter av løsninger, men begrenser også effektivt de mest effektive, og sparer tid og ressurser i testing. Dette fører til betydelige reduksjoner i kostnader, miljøpåvirkning og risiko.
Den AI-drevne redesignen av industrielle robotgripere viser denne innovasjonen. Ved å etterligne naturlige design gjennom AI-drevet topologioptimalisering og utnytte potensialet i additiv produksjon, førte denne tilnærmingen til 82% reduksjon i CO2-utslipp per robot.
4. Prediktivt vedlikehold: En verden med høyere mobilitetstilgjengelighet
Prediktivt vedlikehold, styrket av AI, revolusjonerer måten vi administrerer og vedlikeholder komplekse systemer på. Denne tilnærmingen innebærer å bruke AI til å analysere kjøretidsdata og forutsi potensielle problemer før de oppstår, effektivt redusere nedetid, øke effektiviteten og forlenge levetiden til eiendeler.
Et fremtredende eksempel er Rhein-Ruhr-Express-prosjektet. Her er AI-drevet analyse basert på Railigent X bidrar til over 99% tilgjengelighet av tjenester. Denne effektiviteten gir også lengre levetid for komponenter og redusert materialbruk, noe som direkte fører til redusert ressurs- og energiforbruk og lavere utslipp. I tillegg forbedret det påliteligheten og appellen til jernbanesystemet betydelig for dagpendlere.
5. Hjelper med å balansere AIs innvirkning: Energieffektive datasenteroperasjoner
Selv om AI er et kraftig verktøy i kampen mot klimaendringer, er det viktig å anerkjenne sin egen energikrevende natur. Innovasjon er i gang for å adressere de grunnleggende årsakene til dette, målrettet LLM-effektivitet, hvordan infrastrukturarkitekturen er designet, maskinvaren modellene kjører på, og mer.
Ved siden av dette bruker datasentre, avgjørende for våre digitale aktiviteter, forretningsdrift og den globale økonomien, betydelig energi, spesielt for kjøleformål. Likevel gir AI også en del av løsningen her. Et overbevisende eksempel er den AI-drevne kjøleadministrasjonen ved Greenergy Data Centers i Estland. Den innovative bruken av AI her har forvandlet anlegget til et av de mest bærekraftige datasentrene i Baltikum, og økt effektiviteten med omtrent 30% på bare et trykk på en knapp.
Til syvende og sist er vår reise mot en mer miljøvennlig fremtid preget av den synergetiske konvergensen mellom AI og andre teknologier. Industrial AI, spesielt, transformerer vår evne til å mestre komplekse flerdimensjonale problemer med enestående hastighet og skala, forbedrer andre teknologier vi har tilgjengelig og akselererer vår lærings- og innovasjonskapasitet.
Dette er også en reise med samarbeid, støttet av digitale forretningsplattformer som Siemens Xcelerator. Ingen kan takle våre største utfordringer alene. Store hoder, bedrifter, utviklere og innovatører må komme sammen, på tvers av landegrensene, og dra nytte av en økosystemsentrisk tilnærming til innovasjon; å samskape og utnytte synergiene og interoperabiliteten til industriell AI til andre teknologier.
Ved å omfavne dette har vi muligheten til ikke bare å tilpasse oss eller svare på miljø- og ressursutfordringer; vi kan sammen proaktivt drive og forme fremtiden vår ved å kombinere den digitale og den virkelige verdenen. Dette vil være et viktig skritt mot en smartere, miljøvennlig verden; med industriell AI som et stadig kraftigere verktøy som hjelper til med å akselerere tempoet vårt i løpet mot netto null.
Siemens Xcelerator er en åpen digital forretningsplattform som muliggjør samarbeid og innovasjon gjennom en kuratert portefølje som kombinerer ekte og digitale verdener og et kraftig økosystem av partnere som i fellesskap kan akselerere for å nå dine forretningsspesifikke mål for dekarbonisering.
