あらゆる分野の AI およびテクノロジー愛好家は、自動化を活用して業務をより持続可能なものにすることを望んでいます。 Green AI は、テクノロジーによる気候への悪影響を修正します。
これは高価で環境に配慮した資産ですが、これらのアルゴリズムは、AI および地球とすべてのセクターの関係を変革します。 グリーン AI を使用して持続可能性目標の達成が合理化され、実行可能になり、価値のある影響を及ぼします。
物流とサプライチェーン
各部門は、AI を利用して、広大なサプライ チェーン全体にわたるプロセスの改善を通知する必要があります。 物流業界はグリーン AI を実験する必要がある 信頼できる炭素元帳を作成する、材料調達を変革し、迅速な研究とコミュニケーションを可能にします。 決定により、コンプライアンスを検証し、倫理的なパートナーシップを確保するためにベンダー管理の可視性を向上させることができます。
「交通機関も別のユースケースです。 物流管理者は、特に電化が進んでいる場合、燃料使用量を削減するために、アップグレードされたルーティングとインテリジェントな交通管理をグリーン AI に依頼できます。」
さらに、追跡システムと自動化により無駄が削減され、盗難が防止されるため、貨物の追跡が効率化されます。 在庫管理の二酸化炭素排出量が急増している時代において、これらの洞察は非常に重要です。
サプライチェーンに関しては、グリーン AI により予測が改善され、二酸化炭素排出量が削減されます。 履歴データとトレーニングにより、無駄になった製品や未使用の製品からゴミが排除されます。 倉庫保管の必要性が低下すると、電力消費も軽減され、さらに排出量が削減されます。
エネルギー
エネルギー部門はグリーン AI をどのように活用して開発を促進し、化石燃料への依存を削減できるでしょうか? このテクノロジーは、監視と明確化のための分析を提供します。 建築業界は、地理に基づいて需要を予測し、消費を絞り込むことができます。 あるいは、都市計画と工学のニッチ分野 従来の電力網をアップグレードしています、消費量を認識するために AI 主導の負荷分散データが必要です。 これらは、再生可能エネルギーの普及を可能にし、その変動性を排除するために不可欠です。
AI は、ソーラー パネルや地熱ヒート ポンプなどの資産のパフォーマンスを予測し、使用量とピーク時間に基づいて最適化します。 グリーン AI は蓄電池ソリューションの強化や都市部や地方の電力回復力の向上に焦点を当てられる可能性があるため、エネルギーから送電網への応用も注目に値します。
農業と食料生産
世界の農業は、温室効果ガス排出の最も顕著な原因の XNUMX つです。 したがって、脱炭素化、廃棄物の削減、洗練された資源配分のための機会が無数に存在します。 食糧需要は増大し、気候変動により土壌は変化し、農家は土地を使い果たしています。 このような顕著な状況では、大惨事や不足が発生する前に最適化する必要があります。
食品生産者は、精密農業のためにグリーン AI を組み込む必要があります。 ユースケースには次のようなものがあります。
- 土壌の検査とモニタリング
- 外来種の特定
- 病気の発見と予防
- 生産量の予測
- 家畜の健康
- 外国の植物の認定
- スマートな散水と害虫駆除の配布
- 気象監視
AI を活用したツールは農家の負担を軽減し、持続可能な栽培方法と収穫方法を促進します。 洞察により、危険な気候において安全性と回復力を強化するために講じることができる予防策が明らかになります。
水処理
汚染物質の検出は史上最も複雑です。 新しい汚染物質は、これまで汚染されていなかった海域を通過します。 水道施設や公共事業者には、あらゆる有害な影響を根絶するための適切な技術が不足しています。 現代の懸念には、マイクロプラスチック、パーおよびポリフルオロアルキル物質、または永遠の化学物質が知られています。 人間の健康に永続的な影響を与える そして浄化の複雑さがさらに深まります。
汚水が都市や自然生息地に浸透しているため、処理技術の開発には多大な資金と時間が必要であり、専門家には時間がありません。 Green AI は、分子エンジニアや水科学者がサンプルをスキャンして汚染物質の濃度を決定するのを支援します。
AI を赤外線イメージングや分光法などの既存のテクノロジーと組み合わせることで、無限の可能性が解き放たれます。 AI が水質をわずかな時間でスクリーニングし、モデル化することで、手作業でのカウントと退屈なデータ収集の時代は終わりました。
製造業
コンクリート、電池、衣類の製造に至るまで、あらゆるものが温室効果ガス排出の新たな領域に投棄されます。 グリーン AI は、業界が抱える幅広い持続可能性の懸念に対する希望の光です。 エネルギー管理から生産ラインの合理化に至るまで、損害の少ない運用のためのオプションを検討します。
たとえば、AI センサーは、自動ロボットが正しく機能していない場合に報告します。 即時通知によりプラント技術者が作業可能 無駄を出さずにメンテナンスを行う 企業は売れない。 メーカーは頻繁に修理をしすぎてリソースと時間を浪費します。 このグリーン テクノロジーは、予測メンテナンスの提案を通知することでワークフローを調整し、マシンが常に最高のパフォーマンスを維持し、中断を回避します。
AI のその他の環境を意識した産業用ユースケースには次のようなものがあります。
- エネルギーを節約するために照明や機械を停止します。
- デジタル ツインを構築して、運用刷新のためのリソースを最小限に抑えます。
- プロセス発見のために室内空気質や水使用量などの環境指標を監視します。
ヘルスケアと生物医学
医療施設では、アクセスが容易である必要があるため、大量の廃棄物が発生し、大量の電力が使用されます。 さらに、製薬会社は天然資源を搾取し、非倫理的な治験や試験の実施により生物多様性に損害を与えています。
「グリーン AI は、アルゴリズムが正確な判断でシミュレーションを実行するため、薬物検査や発見から動物を排除できます。」
地球を助けるために AI を使用する医療専門家は、業界をより生産性の高い高みへと前進させます。 病理組織学者が AI を実装して、より正確な検査ソリューションで生物医学的廃棄物を削減する方法を検討してください。
革新的な AI のユースケースには、組織サンプルにおける結腸直腸がんの早期識別や、新規変異の検出の成功などが含まれます。 水路内の不要な汚染物質を除去し、使い捨ての医療機器を節約します。
グリーン AI の有用性を明らかにする
どの業界にも、グリーン AI を採用することで持続可能性への取り組みを強化する機会があります。 企業は、より環境に優しい運用を考慮するために、これらのツールを厳選し、トレーニングする必要があります。 廃棄物を排除し、資源消費を抑制し、地球に還元する修復産業を生み出すために、各分野が創造的な小規模および主要な方法を見つけるには限界があります。
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- 情報源： https://www.aiiottalk.com/green-ai-leveraging-technology/
