Tekniska hjältar som driver nettonoll: AI och loppet mot klimatförändringar. Tiden driver oss, med Industrial AI som påskyndar vår resa. Mer i Pina Schlombs artikel.
Tiden förblir den stora, ostoppbara kraften. Det kan vara vår allierade och möjliggörare - en av Tolstojs ”mäktigaste krigare”. Det förenar oss alla i loppet mot noll, ett lopp där vi alla har samma mållinje, samma regler och samma domare som avgör om vi har vunnit. Och inom denna tävling kan industriell AI hjälpa till att påskynda takten för att minimera vår miljöpåverkan. Så här gör du.
Författare: Pina Schlombs, Hållbarhetsledare, Siemens Digital Industries Software
Idag förändrar seismiska förändringar världen vi lever i. Vår förmåga att bemästra dessa 'megatrend' — Demografiska förändringar, urbanisering, glokalisering, miljöförändringar och resurseffektivitet och digitalisering — kommer att forma vår kollektiva framtid.
Tidens tryck väger tungt på alla dessa. Men detta tryck blir existentiellt när det gäller loppet mot netto-noll; netto-noll i vid bemärkelse som omfattar alla mänskliga inducerade miljöeffekter. Tiden håller på att rinna ut för att uppnå målen i Parisavtalet och, vilket framhävs i Övervakningen av infrastrukturövergången 2023, Mindre än 50% av organisationerna Förväntar sig för närvarande att uppfylla sina mål för utfasning av koldioxidutsläpp senast 2030.
AI, i alla fall, lovar att vara en spelväxlare i våra ansträngningar här. En studie publicerad i tidningen Nature, undersöker AI: s roll för att uppnå målen för hållbar utveckling, beskriver potentialen, tillsammans med övervägandena för att förverkliga den. Andra framgångsfaktorer hänvisas till i Forskning från PwC, vilket belyser att AI kan bidra till att minska koldioxidutsläppen genom 0,9 till 2,4 gigaton år 2030, lika med de årliga utsläppen från Australien, Kanada och Japan.
När det gäller att omvandla ryggraden i våra ekonomier, som tillverkning, infrastruktur och transport, handlar det inte om att göra ett jättesteg med AI. Den strategiska användningen av ”Industrial AI” (AI som är industriell kvalitet - pålitlig, säker och pålitlig) kan fungera som en accelerator och förstärkare. Det kan hjälpa oss att hantera mer komplexa problem snabbare och i stor skala för att öka effektiviteten och minska utsläppen. Hur ser denna utveckling ut? Här är fem främsta exempel:
1. Digitala tvillingar: Utveckla en framtid med netto noll
Kärnan i denna AI-förbättrade revolution är AI-drivna digitala tvillingar, integrerade i den industriella metaversen. Dessa sofistikerade simuleringar av verkliga tillgångar möjliggör ”tidsresor” för ingenjörer, så att de kan analysera tidigare data och förutsäga framtida scenarier. Produkternas miljöpåverkan kan därmed simuleras så att ingenjörer kan fatta datadrivna optimeringsbeslut som minimerar verkliga fotavtryck.
Till exempel digital twin-teknik hjälper ACC avsevärt förbättra utbytet vid elektrodtillverkning. Detta påskyndar inte bara deras övergång till nollfabriker utan det påskyndar också deras uppbyggnad av Gigafactories. Som ett resultat påskyndar det övergången till elektrisk mobilitet.
2. Smartare infrastruktur: Spara vatten på ett smart sätt
Tillgång till vatten är det mest grundläggande mänskliga behovet. Globalt är tillgången och hanteringen av vatten en utmaning - förvärrad av faktorer som klimatförändringar, snabba demografiska förändringar och urbanisering. Vi står inför en 1% ökning i vattenbehovet varje år, mot en verklighet där ungefär 30% av allt producerat vatten går förlorat över hela världen.
Radikalt effektivare vattenhantering är därför avgörande. Och innovationer som de som realiseras av det svenska vattenföretaget VA SYD, som effektivt kan minska vattenläckage, är avgörande för att ta itu med detta. Här, en AI-baserad lösning upptäcker läckor så små som 0,5 liter per sekund, vilket ger större transparens och smartare tillgångshantering, för att bättre upprätthålla och transportera den värdefulla vattenresursen.
3. Generativ design: Accelererande innovation
Generativ design använder AI för att utforska ett stort designutrymme och generera många lösningar för krav på flera kriterier. Denna metod erbjuder inte bara ett brett utbud av lösningar utan begränsar också effektivt de mest effektiva, vilket sparar tid och resurser vid testning. Detta leder till betydande minskningar av kostnader, miljöpåverkan och risker.
Den AI-drivna omdesignen av industriella robotgripare visar denna innovation. Genom att efterlikna naturliga mönster genom AI-driven topologioptimering och utnyttja potentialen för additiv tillverkning ledde detta tillvägagångssätt till 82% minskning av koldioxidutsläppen per robot.
4. Prediktivt underhåll: En värld med högre tillgänglighet för mobilitet
Prediktivt underhåll, som drivs av AI, revolutionerar vårt sätt att hantera och underhålla komplexa system. Detta tillvägagångssätt innebär att man använder AI för att analysera körtidsdata och förutsäga potentiella problem innan de uppstår, vilket effektivt minskar stilleståndstiden, ökar effektiviteten och förlänger livslängden för tillgångar.
Ett utmärkt exempel är Rhein-Ruhr-Express-projektet. Here, AI-driven analys baserad på Railigent X bidrar till över 99% tillgänglighet av tjänster. Denna effektivitet möjliggör också längre komponentlivslängd och minskad materialanvändning, vilket direkt leder till minskad resurs- och energiförbrukning och lägre utsläpp. Dessutom förbättrade det avsevärt tillförlitligheten och attraktionskraften hos järnvägssystemet för dagliga pendlare.
5. Hjälper till att balansera AI:s påverkan: Energieffektiv datacenterdrift
Även om AI är ett kraftfullt verktyg i kampen mot klimatförändringar är det viktigt att erkänna sin egen energiintensiva natur. Innovation pågår för att ta itu med de grundläggande orsakerna till detta, inriktad på LLM-effektivitet, hur infrastrukturarkitekturen är utformad, hårdvaran modellerna körs på och mer.
Samtidigt förbrukar datacenter, som är avgörande för vår digitala verksamhet, affärsverksamhet och den globala ekonomin, betydande energi, särskilt för kylningsändamål. Ändå tillhandahåller AI också en del av lösningen här. Ett övertygande exempel är den AI-drivna kylhanteringen vid Greenergy Data Centers i Estland. Den innovativa tillämpningen av AI här har förvandlat anläggningen till ett av de mest hållbara datacentren i Baltikum, vilket ökar effektiviteten med cirka 30% vid bara en knapptryckning.
I slutändan präglas vår resa mot en mer miljövänlig framtid av den synergitiska konvergensen mellan AI och annan teknik. Industrial AI, i synnerhet, förändrar vår förmåga att bemästra komplexa flerdimensionella problem med oöverträffad hastighet och skala, förbättra annan teknik vi har tillgänglig och påskyndar vår inlärnings- och innovationskapacitet.
Detta är också en resa av samarbete, som stöds av digitala affärsplattformar som Siemens Xcelerator. Ingen kan ta itu med våra största utmaningar ensam. Stora hjärnor, företag, utvecklare och innovatörer måste samlas över gränserna och dra nytta av ett ekosystemcentrerat tillvägagångssätt för innovation; för att samskapa och utnyttja synergier och interoperabilitet mellan industriell AI och annan teknik.
Genom att anamma detta har vi möjlighet att inte bara anpassa eller svara på miljö- och resursutmaningar; vi kan tillsammans proaktivt driva och forma vår framtid genom att kombinera den digitala och den verkliga världen. Detta kommer att vara ett viktigt steg mot en smartare och miljövänlig värld; med industriell AI ett allt kraftfullare verktyg som hjälper till att påskynda vår takt i loppet mot nettonoll.
Siemens Xcelerator är en öppen digital affärsplattform som underlättar samarbete och innovation genom en samlad portfölj som kombinerar verkliga och digitala världar och ett kraftfullt ekosystem av partners som tillsammans kan accelerera för att uppnå dina affärsspecifika mål för avkarbonisering.
