AI- en technologieliefhebbers uit alle niches willen automatisering inzetten om hun activiteiten duurzamer te maken. Groene AI herziet de negatieve klimaatimpact van de technologie.

Het is een kostbare en ecologische aanwinst, maar deze algoritmen zullen de relaties van alle sectoren met AI en de planeet transformeren. Het behalen van duurzaamheidsdoelstellingen wordt gestroomlijnd en uitvoerbaar door gebruik te maken van groene AI om een ​​waardevolle impact te maken.

Logistiek en toeleveringsketens

Afdelingen moeten vertrouwen op AI om procesverbeteringen in uitgebreide toeleveringsketens mogelijk te maken. Logistiek moet experimenteren met groene AI om betrouwbare koolstofgrootboeken op te stellen, de materiaalinkoop transformeren en versneld onderzoek en communicatie mogelijk maken. Bepalingen kunnen de naleving verifiëren en de zichtbaarheid van het leveranciersbeheer verbeteren om ethische partnerschappen te garanderen.

“Transport is een ander gebruiksscenario. Logistieke managers kunnen groene AI vragen voor verbeterde routes en intelligent verkeersmanagement om het brandstofverbruik te verminderen, vooral als er sprake is van elektrificatie.” 

Bovendien stroomlijnt het traceren van vracht, omdat volgsystemen en automatisering verspilling verminderen en diefstal opsporen. Deze inzichten zijn van cruciaal belang in een tijdperk waarin de COXNUMX-voetafdruk van voorraadbeheer enorm stijgt.

Wat de toeleveringsketens betreft, verkleint groene AI de COXNUMX-voetafdruk dankzij verbeterde prognoses. De historische gegevens en training elimineren afval van verspilde en ongebruikte producten. Het verlagen van de opslagbehoeften in het magazijn vermindert ook het energieverbruik, wat nog meer emissiebesparingen oplevert.

Energie

Hoe kan de energiesector groene AI inzetten om de ontwikkeling te versnellen en de afhankelijkheid van fossiele brandstoffen te verminderen? De technologie biedt analyses voor overzicht en duidelijkheid. De bouwsector kan de vraag voorspellen op basis van geografie om de consumptie te verfijnen. Als alternatief zijn er de stedenbouwkundige en technische niches zijn bezig met het upgraden van bestaande elektriciteitsnetwerken, en hebben AI-gestuurde taakverdelingsgegevens nodig om het verbruiksbewustzijn te vergroten. Deze zijn van cruciaal belang om wijdverbreide hernieuwbare energie mogelijk te maken en de volatiliteit ervan te elimineren.

AI zal de prestaties van activa zoals zonnepanelen of geothermische warmtepompen voorspellen en optimaliseren op basis van gebruik en piektijden. Energy-to-grid-toepassingen zijn ook opmerkelijk omdat groene AI een centrale rol zou kunnen spelen bij het versterken van oplossingen voor batterijopslag en het vergroten van de veerkracht van stedelijke en landelijke energie.

Landbouw en voedselproductie

De mondiale landbouw is een van de belangrijkste veroorzakers van de uitstoot van broeikasgassen. Daarom bestaan ​​er talloze mogelijkheden voor het koolstofvrij maken, het verminderen van afval en het verfijnder toewijzen van hulpbronnen. De vraag naar voedsel stijgt, de klimaatverandering verandert de bodem en boeren hebben bijna geen land meer. Deze uitzonderlijke omstandigheden vereisen optimalisatie vóór catastrofes en tekorten.

Voedselproducenten moeten groene AI integreren voor precisielandbouw. Gebruiksscenario's omvatten:

• Bodemonderzoek en monitoring
• Identificatie van invasieve soorten
• Ziektedetectie en -preventie
• Outputprognose
• Welzijn van de dieren
• Erkenning van buitenlandse planten
• Slimme distributie van watergift en ongediertebestrijding
• Weer toezicht

AI-aangedreven tools verlichten de lasten voor boeren om duurzame groei- en oogstmethoden aan te moedigen. Uit inzichten blijkt welke preventieve maatregelen ze kunnen nemen om de veiligheid en veerkracht in een beladen klimaat te vergroten.

Behandeling van het water

De detectie van verontreinigingen is de meest complexe in de geschiedenis. Nieuwe verontreinigende stoffen doorkruisen voorheen onaangetaste wateren. Watercentrales en nutsbedrijven beschikken niet over adequate technologie om elke giftige invloed uit te roeien. Moderne zorgen zijn onder meer microplastics en per- en poly-fluoralkylstoffen – of altijd chemicaliën – die bekend zijn blijvende gevolgen voor de menselijke gezondheid hebben en de zuiveringscomplicaties verdiepen.

Het ontwikkelen van behandelingstechnieken vereist intensieve financiering en tijd die professionals niet hebben, omdat onrein water steden en natuurlijke habitats doordringt. Groene AI zal moleculaire ingenieurs en waterwetenschappers helpen bij het scannen van monsters en het bepalen van de concentraties van verontreinigende stoffen.

Het combineren van AI met bestaande technologie – zoals infraroodbeeldvorming en spectroscopie – ontsluit grenzeloze mogelijkheden. Het tijdperk van handmatig tellen en het moeizaam verzamelen van gegevens is voorbij wanneer AI de waterkwaliteit in een fractie van de tijd screent en modelleert.

Productie en industrie

Van het overboord gooien van beton, batterijen en kleding tot nieuwe domeinen van de uitstoot van broeikasgassen. Groene AI is een baken van hoop voor de breedte van de duurzaamheidsproblemen die de industrie kent. Het onderzoekt opties voor minder schadelijke activiteiten, van energiebeheer tot het stroomlijnen van productielijnen.

AI-sensoren melden bijvoorbeeld wanneer geautomatiseerde robotica niet correct functioneert. Onmiddellijke meldingen maken fabriekstechnici mogelijk om onderhoud uit te voeren zonder afval te produceren bedrijven kunnen niet verkopen. Fabrikanten verspillen vaak middelen en tijd door te veel reparaties uit te voeren. Deze groene technologie past de workflows aan door suggesties voor voorspellend onderhoud te geven, zodat machines altijd topprestaties leveren en verstoringen voorkomen.

Andere milieubewuste industriële gebruiksscenario's voor AI zijn onder meer:

• Verlichting en machines uitschakelen om energie te besparen.
• Het bouwen van digitale tweelingen om de middelen voor operationele renovaties te minimaliseren.
• Het monitoren van milieugegevens zoals de luchtkwaliteit binnenshuis en het watergebruik voor procesontdekking.

Gezondheidszorg en biogeneeskunde

Medische voorzieningen genereren veel afval en gebruiken grote hoeveelheden elektriciteit vanwege de gemakkelijke toegang. Bovendien exploiteren farmaceutische bedrijven natuurlijke hulpbronnen en schaden ze de biodiversiteit met onethische proef- en testpraktijken.

“Groene AI kan dieren uitsluiten van het testen en ontdekken van medicijnen, omdat algoritmen simulaties uitvoeren met nauwkeurige bepalingen.” 

Beroepsbeoefenaren in de gezondheidszorg die AI gebruiken om de planeet te helpen, brengen de industrie ook naar productievere hoogten. Bedenk hoe histopathologen AI kunnen implementeren om biomedisch afval terug te dringen met nauwkeurigere testoplossingen.

Innovatieve AI-gebruiksscenario's omvatten vroege identificatie van colorectale kanker in weefselmonsters, met succes bij het detecteren van nieuwe mutaties. Het verwijdert onnodige verontreinigende stoffen uit waterwegen en bespaart op wegwerpbare medische apparatuur.

Onthulling van het hulpprogramma van Green AI

Elke sector heeft de mogelijkheid om duurzaamheidsinitiatieven te stimuleren door groene AI in te zetten. Bedrijven moeten deze tools beheren en trainen om milieuvriendelijkere activiteiten te overwegen. De mogelijkheden zijn eindeloos als het gaat om de manier waarop sectoren creatieve, kleine en belangrijke manieren kunnen vinden om verspilling te elimineren, het verbruik van hulpbronnen te beteugelen en een herstellende industrie te creëren die iets teruggeeft aan de planeet.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.aiiottalk.com/green-ai-leveraging-technology/