Skip to main content
Ta strona jest wyświetlana przy użyciu automatycznego translatora. Czy chcesz wyświetlić ją w języku angielskim?

Sztuczna inteligencja i wyścig ze zmianami klimatycznymi

Bohaterowie technologiczni napędzający zero netto: sztuczna inteligencja i wyścig ze zmianami klimatycznymi. Czas nas napędza, a przemysłowa sztuczna inteligencja przyspiesza naszą podróż. Więcej w artykule Piny Schlombs.

Bohaterowie technologiczni zasilający zero netto: sztuczna inteligencja i wyścig ze zmianami klimatu

Czas pozostaje wielką, niepowstrzymaną siłą. Może być naszym sojusznikiem i pomocnikiem — jednym z „najpotężniejszych wojowników” Tołstoja. Łączy nas wszystkich w wyścigu do zera netto, wyścigu, w którym wszyscy mamy tę samą linię mety, te same zasady i ten sam sędzia decydujący, czy wygraliśmy. W ramach tego wyścigu przemysłowa sztuczna inteligencja może pomóc przyspieszyć tempo, aby zminimalizować nasz wpływ na środowisko. Oto jak.

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

Autor: Pina Schlombs, lider Sustainability, Siemens Digital Industries Software

Dzisiaj zmiany sejsmiczne zmieniają świat, w którym żyjemy. Nasza zdolność do opanowania tych „megatrendy” — zmiany demograficzne, urbanizacja, glokalizacja, zmiany środowiskowe i efektywne wykorzystanie zasobów oraz cyfryzacja — będą kształtować naszą wspólną przyszłość.

Ciśnienie czasu mocno obciąża to wszystko. Ale ta presja staje się egzystencjalna, jeśli chodzi o wyścig do zera netto; zero netto w szerokim znaczeniu obejmujący wszystkie wywołane przez człowieka skutki środowiskowe. Czas ucieka na osiągnięcie celów porozumienia paryskiego i, jak podkreślono w programie Infrastructure Transition Monitor 2023, mniej niż 50% organizacji Obecnie spodziewają się osiągnąć swoje cele w zakresie dekarbonizacji do 2030 r.

Sztuczna inteligencja, jednak, obiecuje zmienić grę w naszych wysiłkach tutaj. Jedno z badań opublikowanych w czasopiśmie Nature, badając rola sztucznej inteligencji w osiąganiu celów zrównoważonego rozwoju, nakreśla potencjał, wraz z rozważaniami dotyczącymi jego realizacji. Inne czynniki sukcesu są wymienione w Badania PwC, który podkreśla, że sztuczna inteligencja może pomóc zmniejszyć emisję CO2 poprzez Od 0,9 do 2,4 gigatony do 2030 r., równa rocznej emisji Australii, Kanady i Japonii.

Jeśli chodzi o przekształcanie kręgosłupa naszych gospodarek, takich jak produkcja, infrastruktura i transport, nie chodzi o zrobienie jednego gigantycznego skoku dzięki sztucznej inteligencji. Strategiczne wykorzystanie „przemysłowej AI” (sztucznej inteligencji, czyli sztucznej inteligencji) klasy przemysłowej - niezawodny, bezpieczny i godny zaufania) może służyć jako akcelerator i wzmacniacz. Może pomóc nam szybciej i na dużą skalę opanować bardziej złożone problemy, aby zwiększyć wydajność i obniżyć emisje. Jak wygląda ten postęp? Here pięć głównych przykładów:

A digital twin factory cover image with a factory layout and digital twin technology concept.

1. Cyfrowe bliźniaki: projektowanie przyszłości net-zero

Sercem tej rewolucji wzmocnionej sztuczną inteligencją są cyfrowe bliźniaki oparte na sztucznej inteligencji, integralne w przemysłowym metaverse. Te wyrafinowane symulacje rzeczywistych zasobów umożliwiają inżynierom „podróż w czasie”, pozwalając im analizować dane z przeszłości i prognozować przyszłe scenariusze. Wpływ produktów na środowisko można w ten sposób symulować, umożliwiając inżynierom podejmowanie decyzji optymalizacyjnych opartych na danych, minimalizując ślady w świecie rzeczywistym.

Na przykład technologia digital twin bliźniaczka pomaga ACC znacząco poprawiają wydajność w produkcji elektrod. To nie tylko przyspiesza ich przejście do fabryk o zerowej wartości netto, ale także przyspiesza ich wzrost Gigafactories. W rezultacie przyspiesza przejście w kierunku mobilności elektrycznej.

2. Inteligentniejsza infrastruktura: oszczędzanie wody w inteligentny sposób

Dostęp do wody jest najbardziej podstawową potrzebą człowieka. Globalnie, jednak, dostępność i zarządzanie wodą są wyzwaniem - zaostrzone przez czynniki takie jak zmiana klimatu, gwałtowne zmiany demograficzne i urbanizacja. Stoimy w obliczu a Wzrost o 1% co roku w zapotrzebowaniu na wodę, wbrew rzeczywistości, w której w przybliżeniu 30% Cała produkowana woda traci się na całym świecie.

Dlatego radykalnie bardziej efektywne gospodarowanie wodą ma kluczowe znaczenie. I innowacje takie jak te zrealizowane przez szwedzką firmę wodną NA POŁUDNIE, które mogą skutecznie zmniejszyć wyciek wody, są niezbędne do rozwiązania tego problemu. Here, Rozwiązanie oparte na AI wykrywa wycieki zaledwie 0,5 litra na sekundę, zapewniając większą przejrzystość i inteligentniejsze zarządzanie zasobami, aby lepiej utrzymać i transportować cenne zasoby wody.

A person is standing in front of a large screen displaying a graph with a blue line and a red line.
A person is standing in front of a white wall, wearing a black shirt and holding a black object in their hand.

3. Projektowanie generatywne: przyspieszenie innowacji

Projektowanie generatywne wykorzystuje sztuczną inteligencję do eksploracji rozległej przestrzeni projektowej, generując liczne rozwiązania spełniające wymagania wielu kryteriów. Ta metoda oferuje nie tylko szeroki wachlarz rozwiązań, ale także skutecznie zawęża te najbardziej skuteczne, oszczędzając czas i zasoby podczas testowania. Prowadzi to do znacznej redukcji kosztów, wpływu na środowisko i ryzyka.

Oparta sztuczna inteligencja przeprojektowanie chwytaków robotów przemysłowych prezentuje tę innowację. Naśladując naturalne projekty poprzez optymalizację topologii opartej na sztucznej inteligencji i wykorzystując potencjał produkcji addytywnej, podejście to doprowadziło do 82% redukcja emisji CO2 na robota.

4. Konserwacja predykcyjna: świat z większą dostępnością mobilności

Konserwacja predykcyjna, wspierana przez sztuczną inteligencję, rewolucjonizuje sposób, w jaki zarządzamy i utrzymujemy złożone systemy. Podejście to polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do analizy danych wykonawczych i przewidywania potencjalnych problemów, zanim się pojawią, skutecznie skracając przestoje, zwiększając wydajność i przedłużając żywotność aktywów.

Wyróżniającym się przykładem jest projekt Rhein-Ruhr-Express. Here analityka oparta na sztucznej inteligencji oparta na Railigent X Przyczynia się do ponad 99% dostępności usług. Wydajność ta pozwala również na dłuższą żywotność komponentów i mniejsze zużycie materiałów, co bezpośrednio prowadzi do zmniejszenia zużycia zasobów i energii oraz niższych emisji. Dodatkowo znacznie zwiększył niezawodność i atrakcyjność systemu kolejowego dla codziennych dojazdów do pracy.

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. Pomaganie w zrównoważeniu wpływu sztucznej inteligencji: energooszczędne operacje centrów danych

Chociaż sztuczna inteligencja jest potężnym narzędziem w walce ze zmianami klimatycznymi, ważne jest, aby uznać jej własną energochłonną naturę. Trwają innowacje, aby rozwiązać podstawowe przyczyny tego problemu, ukierunkowane na wydajność LLM, sposób projektowania architektury infrastruktury, sprzęt, na którym działają modele i nie tylko.

Oprócz tego centra danych, kluczowe dla naszej działalności cyfrowej, działalności biznesowej i globalnej gospodarki, zużywają znaczną ilość energii, szczególnie do celów chłodzenia. Jednak sztuczna inteligencja stanowi tutaj również część rozwiązania. Doskonałym przykładem jest zarządzanie chłodzeniem oparte na sztucznej inteligencji w centrach danych Greenergy w Estonii. Innowacyjne zastosowanie sztucznej inteligencji przekształciło obiekt w jedno z najbardziej zrównoważonych centrów danych w krajach bałtyckich, zwiększając wydajność o około 30% samo naciśnięcie przycisku.

Ostatecznie nasza podróż w kierunku bardziej przyjaznej dla środowiska przyszłości charakteryzuje się synergetyczną konwergencją sztucznej inteligencji z innymi technologiami. W szczególności przemysłowa sztuczna inteligencja zmienia naszą zdolność do opanowania złożonych wielowymiarowych problemów z niespotykaną szybkością i skalą, wzmacniając inne dostępne technologie i przyspieszając nasze możliwości uczenia się i innowacji.

Jest to również podróż współpracy, wspierana przez cyfrowe platformy biznesowe, takie jak Siemens Xcelerator. Nikt nie może sam poradzić sobie z naszymi największymi wyzwaniami. Wielkie umysły, przedsiębiorstwa, deweloperzy i innowatorzy muszą zjednoczyć się ponad granicami i korzystać z ekosystemowego podejścia do innowacji, aby współtworzyć i wykorzystywać synergie i interoperacyjność przemysłowej sztucznej inteligencji z innymi technologiami.

Przyjmując to, mamy możliwość nie tylko dostosowywania się lub reagowania na wyzwania środowiskowe i zasobowe; możemy wspólnie proaktywnie kierować i kształtować naszą przyszłość, łącząc świat cyfrowy i rzeczywisty. Będzie to istotny krok w kierunku inteligentniejszego, przyjaznego dla środowiska świata; dzięki przemysłowej sztucznej inteligencji jedno z coraz potężniejszych narzędzi przyspieszających nasze tempo w wyścigu do zera netto.

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

Przyspieszenie transformacji cyfrowej w celu skalowania Sustainability

Siemens Xcelerator to otwarta cyfrowa platforma biznesowa, która ułatwia współpracę i innowacje dzięki wyselekcjonowanemu portfolio łączącemu świat rzeczywisty i cyfrowy oraz potężny ecosystem partnerów, którzy mogą wspólnie przyspieszyć, aby osiągnąć specyficzne dla Twojej firmy cele dekarbonizacji.

Siemens Xcelerator

Rozpocznij swoją podróż

Skontaktuj się z nami