Skip to main content

AI และการแข่งขันกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

ผู้นำด้านเทคโนโลยีสู่การหยุดการก่อมลพิษ: AI และการแข่งขันกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ เวลาขับเคลื่อนเราด้วย Industrial AI ช่วยเร่งการเดินทางของเรา ดูรายละเอียดเพิ่มเติมในบทความของ Pina Schlombs

ผู้นำด้านเทคโนโลยีเพื่อหยุดการก่อมลพิษ: AI และการแข่งขันกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

เวลายังคงเป็นพลังที่ยิ่งใหญ่และไม่อาจหยุดได้ สิ่งนี้อาจเป็นพันธมิตรและผู้ช่วยให้เราได้ในฐานะหนึ่งใน"นักรบที่ทรงพลังที่สุด” ของ Tolstoy สิ่งนี้ผสานเราทุกคนเข้าด้วยกันในการแข่งขันสู่แนวทางเพื่อหยุดการก่อมลพิษ ซึ่งเป็นการแข่งขันที่เราทุกคนมีเส้นชัยเดียวกัน กฎเดียวกัน และผู้ตัดสินคนเดียวกันตัดสินว่าเราชนะหรือไม่ และภายในการแข่งขันนี้ Industrial AI สามารถช่วยเร่งความเร็วเพื่อลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของเรา นี่คือวิธีของเรา

ผู้เขียน: Pina Schlombs หัวหน้าฝ่ายความยั่งยืน Siemens Digital Industries Software

ผู้เขียน: Pina Schlombs หัวหน้าฝ่ายความยั่งยืน Siemens Digital Industries Software

วันนี้การเปลี่ยนแปลงทางภูมิปฐพีกำลังเปลี่ยนโลกที่เราอาศัยอยู่ ความสามารถของเราในการเรียนรู้จาก 'เมกะเทรนด์' นี้ทั้งการเปลี่ยนแปลงทางประชากร การเกิดพื้นที่เมือง การเปลี่ยนแปลงด้านสิ่งแวดล้อมและการเพิ่มประสิทธิภาพด้านทรัพยากร และการปรับเปลี่ยนสู่ระบบดิจิตอลจะเป็นการกำหนดอนาคตโดยรวมของเรา

ความกดดันของเวลามีน้ำหนักมากต่อสิ่งเหล่านี้ทั้งหมด และความกดดันนี้กลายเป็นที่จำเป็นอย่างยิ่งเมื่อพูดถึงเป่าหมายเพื่อลดการปล่อยมลพิษ การหยุดการปล่อยมลพิษ (net-zero) ในแง่กว้างสิ่งนี้ครอบคลุมผลกระทบด้านสิ่งแวดล้อมที่เกิดจากมนุษย์ทั้งหมด เราเหลือเวลาไม่มากนักเพื่อให้บรรลุเป้าหมายของข้อตกลงปารีส และตามที่เน้นไว้ใน Infrastructure Transition Monitor 2023 โดยน้อยกว่า 50% ขององค์กรปัจจุบันคาดว่าจะบรรลุเป้าหมายการลดการก่อคาร์บอนภายในปี 2030

อย่างไรก็ตาม AI สัญญาว่าจะเปลี่ยนเกมในความพยายามของเราที่นี่ ผลการศึกษาหนึ่งที่ตีพิมพ์ในนิตยสาร Nature โดยตรวจสอบ บทบาทของ AI ในการบรรลุเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืนสรุปศักยภาพและข้อพิจารณาในการก้าวไปสู่เป้าหมายดังกล่าวไว้ มีการอ้างอิงใน งานวิจัยโดย PwCซึ่งเน้นว่า AI สามารถช่วยลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์โดย 0.9 ถึง 2.4 กิกะตันภายในปี 2030ซึ่งเท่ากับการปล่อยมลพิษทั้งปีของออสเตรเลีย แคนาดา และญี่ปุ่น

เมื่อพูดถึงการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างหลักทางเศรษฐกิจของเรา เช่น การผลิต โครงสร้างพื้นฐาน และการขนส่ง สิ่งนี้ไม่ได้เกี่ยวกับการก้าวกระโดดครั้งใหญ่ด้วย AI การใช้งานในเชิงกลยุทธ์ของ 'Industrial AI' (AI ทางอุตสาหกรรม ที่เชื่อถือได้และปลอดภัย) สามารถทำหน้าที่เป็นตัวเร่งและตัวเพิ่มประสิทธิภาพ สิ่งนี้สามารถช่วยให้เราจัดการกับปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้นได้เร็วขึ้นในวงกว้างเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดการปล่อยมลพิษ ความคืบหน้านี้ดำเนินไปอย่างไร ดูรายละเอียดได้จากห้าตัวอย่างที่สำคัญต่อไปนี้:

ภาพปิดหน้าโรงงานจำลองดิจิตอลพร้อมเค้าโครงโรงงานและแนวคิดเทคโนโลยีข้อมูลจำลองดิจิตอล

1. ข้อมูลจำลองดิจิตอล: วิศวกรรมเพื่ออนาคตเพื่อหยุดการปล่อยมลพิษ

หัวใจของการปฏิวัติผ่าน AI นี้คือข้อมูลจำลองดิจิตอลที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของเมตาเวิร์สทางอุตสาหกรรม ระบบจำลองที่ซับซ้อนของทรัพยากรในโลกแห่งความเป็นจริงเหล่านี้ช่วยให้สามารถ 'จำลองสถานการณ์จริงในช่วงเวลาที่กำหนด' สำหรับวิศวกร ช่วยให้พวกเขาวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและคาดการณ์สถานการณ์ในอนาคต ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของผลิตภัณฑ์สามารถจำลองได้ ทำให้วิศวกรสามารถตัดสินใจในการเพิ่มประสิทธิภาพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลโดยลดการก่อมลพิษในโลกแห่งความเป็นจริง

ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีข้อมูลจำลองดิจิตอลช่วยให้ ACC ปรับปรุงผลผลิตอย่างมีนัยสำคัญในการผลิตอิเล็กโทรด สิ่งนี้ไม่เพียง แต่ช่วยเร่งการเปลี่ยนไปสู่โรงงานที่ไม่ก่อมลพิษเท่านั้น แต่ยังช่วยผลักดัน Gigafactories ทำให้มีการขับเคลื่อนไปสู่ระบบที่ขับเคลื่อนด้วยไฟฟ้า

2. โครงสร้างพื้นฐานที่ชาญฉลาดขึ้น: ประหยัดน้ำอย่างชาญฉลาด

การเข้าถึงน้ำเป็นความต้องการขั้นพื้นฐานของมนุษย์อย่างไรก็ตามทั่วโลก ความพร้อมใช้งานและการจัดการน้ำเป็นความท้าทาย ซึ่งรุนแรงขึ้นจากปัจจัยต่าง ๆ เช่นการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การเปลี่ยนแปลงทางประชากรอย่างรวดเร็ว และการเกิดพื้นที่เมือง เราเผชิญหน้ากับระดับการบริโภคน้ำที่ เพิ่มขึ้น 1% ทุกปี เทียบกับความเป็นจริงที่ประมาณ 30% น้ำที่ผลิตทั้งหมดกำลังสูญหายไปทั่วโลก

ดังนั้นการจัดการน้ำที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นจึงเป็นสิ่งสำคัญและนวัตกรรมเช่นที่ VA SYS บริษัทน้ำของสวีเดนนำมาใช้สามารถลดการรั่วไหลของน้ำได้อย่างมีประสิทธิภาพ เป็นสิ่งสำคัญในการแก้ไขปัญหานี้ที่นี่ ระบบการทำงานที่ใช้ AI ตรวจจับการรั่วไหลขนาดเล็กถึง 0.5 ลิตรต่อวินาที มอบความโปร่งใสมากขึ้นและการจัดการทรัพยากรที่ชาญฉลาดขึ้นเพื่อรักษาและขนส่งทรัพยากรน้ำที่มีค่าได้ดียิ่งขึ้น

คนยืนอยู่หน้าหน้าจอขนาดใหญ่ที่แสดงกราฟที่มีเส้นสีน้ำเงินและเส้นสีแดง
คนหนึ่งยืนอยู่หน้าผนังสีขาวสวมเสื้อสีดำและถือวัตถุสีดำไว้ในมือ

3. ระบบการออกแบบแบบต่อยอด: ขับเคลื่อนนวัตกรรม

ระบบการออกแบบแบบต่อยอดใช้ AI เพื่อสำรวจพื้นที่การออกแบบที่กว้างขวาง สร้างทางเลือกมากมายสำหรับความต้องการที่หลากหลาย วิธีนี้ไม่เพียง แต่นำเสนอแนวทางที่หลากหลาย แต่ยังช่วยตีกรอบให้ได้แนวทางที่มีประสิทธิภาพที่สุด ประหยัดเวลาและทรัพยากรในการทดสอบ สิ่งนี้นำไปสู่การลดต้นทุน ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและความเสี่ยงอย่างเห็นได้ชัด

การออกแบบใหม่ที่ขับเคลื่อนโดย AI ของหุ่นยนต์หยิบจับทางอุตสาหกรรมแสดงให้เห็นถึงนวัตกรรมนี้ โดยการเลียนแบบการออกแบบตามธรรมชาติผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพโทโพโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI และใช้ประโยชน์จากศักยภาพของระบบการผลิตเสริม วิธีการนี้นำไปสู่ การปล่อย CO2 ลดลง 82% ต่อหุ่นยนต์หนึ่งตัว.

4. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: โลกที่มีการเคลื่อนที่มากขึ้น

การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ผ่าน AI กำลังปฏิวัติวิธีการที่เราจัดการและบำรุงรักษาระบบที่ซับซ้อน วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลรันไทม์และทำนายปัญหาที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะเกิดขึ้น ลดเวลาหยุดทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพิ่มประสิทธิภาพ และยืดอายุการใช้งานของทรัพยากร

ตัวอย่างที่โดดเด่นคือโครงการ Rhein-Ruhr-Express ที่นี่การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยอาศัย Railigent X มีส่วนช่วยรองรับการทำงานอย่างต่อเนื่องมากกว่า 99% ระดับประสิทธิภาพนี้ยังช่วยให้มีอายุการใช้งานของส่วนประกอบที่ยาวนานขึ้นและลดการใช้วัสดุ ซึ่งนำไปสู่การลดลงโดยตรงถึงการใช้ทรัพยากรและพลังงานและการปล่อยมลพิษลดลง นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือและความน่าดึงดูดใจของระบบรางสำหรับผู้ที่ต้องเดินทางเป็นประจำทุกวันอย่างมีนัยสำคัญ

คนยืนอยู่หน้าอาคารขนาดใหญ่ที่มีท้องฟ้าสีฟ้าและเมฆอยู่เบื้องหลัง
คนยืนอยู่ในทุ่งที่มีหินขนาดใหญ่อยู่เบื้องหลัง

5. ช่วยปรับสมดุลผลกระทบจาก AI: การดำเนินงานของศูนย์ข้อมูลที่ประหยัดพลังงาน

แม้ว่า AI จะเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการต่อสู้กับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ แต่สิ่งสำคัญคือต้องยอมรับว่าระบบดังกล่าวต้องใช้พลังงานสูง กำลังมีการพัฒนานวัตกรรมใหม่ ๆ เพื่อแก้ไขสาเหตุของสิ่งนี้ โดยกำหนดเป้าหมายประสิทธิภาพ LLM วิธีการออกแบบสถาปัตยกรรมโครงสร้างพื้นฐาน ฮาร์ดแวร์ที่ตัวแบบใช้งานและปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง

นอกจากนี้ ศูนย์ข้อมูลที่สำคัญสำหรับกระบวนการดิจิตอล การดำเนินธุรกิจ และเศรษฐกิจโลกของเราใช้พลังงานอย่างมีนัยสำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเพื่อจุดประสงค์ในการทำความเย็น แต่ AI ยังเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางแก้ไขปัญหานี้ ตัวอย่างที่น่าสนใจคือการจัดการระบายความร้อนที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ Greenergy Data Centers ในเอสโตเนีย การประยุกต์ใช้นวัตกรรมของ AI ที่นี่ได้เปลี่ยนส่วนปฏิบัติการให้กลายเป็นหนึ่งในศูนย์ข้อมูลที่ยั่งยืนที่สุดในบอลติก เพิ่มประสิทธิภาพได้ประมาณ 30% จากปุ่มกดปุ่มเดียว.

ท้ายที่สุด การเดินทางของเราสู่อนาคตที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากขึ้นนั้นโดดเด่นด้วยการผสมผสานกันของ AI กับเทคโนโลยีอื่น ๆ AI ทางอุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนแปลงความสามารถของเราในการควบคุมปัญหาหลายมิติที่ซับซ้อนที่รวดเร็วและครอบคลุมแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ปรับปรุงเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่เรามีให้พร้อมและเร่งความสามารถในการเรียนรู้และนวัตกรรมของเรา

นี่เป็นเส้นทางของการทำงานร่วมกันซึ่งได้รับการสนับสนุนจากแพลตฟอร์มธุรกิจดิจิตอลเช่น Siemens Xceleratorไม่มีใครสามารถจัดการกับความท้าทายที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของเราได้เพียงลำพัง จิตใจที่ยิ่งใหญ่ กลุ่มธุรกิจ นักพัฒนา และนักนวัตกรรมจะต้องมารวมตัวกันข้ามพรมแดน และใช้ประโยชน์จากแนวทางด้านนวัตกรรมที่เป็นศูนย์กลางของระบบรองรับการทำงานเพื่อร่วมสร้างและใช้ประโยชน์จากการทำงานร่วมกันของ AI ทางอุตสาหกรรมกับเทคโนโลยีอื่น ๆ

ในการยอมรับสิ่งนี้ เรามีโอกาสที่จะไม่เพียงปรับตัวหรือตอบสนองต่อความท้าทายด้านสิ่งแวดล้อมและทรัพยากร เรายังสามารถขับเคลื่อนและกำหนดอนาคตของเราในเชิงรุกโดยการประสานโลกดิจิตอลและโลกแห่งความเป็นจริง นี่จะเป็นก้าวสำคัญสู่โลกที่ชาญฉลาดและเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ด้วย AI ทางอุตสาหกรรม เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังมากขึ้นซึ่งช่วยเร่งความเร็วในผลักดันเป้าหมายในการหยุดการก่อมลพิษ

อุปกรณ์ Siemens Xcelerator X ในกล่องที่มีโทนสีน้ำเงินและสีขาว

ขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบดิจิตอลเพื่อส่งเสริมมาตรการที่ยั่งยืน

Siemens Xcelerator เป็นแพลตฟอร์มธุรกิจดิจิตอลแบบเปิดที่อำนวยความสะดวกในการทำงานร่วมกันและนวัตกรรมผ่านพอร์ตผลิตภัณฑ์ที่รวบรวมโลกจริงและโลกดิจิตอลและระบบรองรับการทำงานที่ทรงพลังของพันธมิตรที่สามารถขับเคลื่อนร่วมกันเพื่อให้บรรลุเป้าหมายการลดการก่อคาร์บอนทางธุรกิจของคุณ

Siemens Xcelerator

เริ่มต้นการเดินทางของคุณ

ติดต่อเรา