如何利用人工智能解决工业规模的脱碳工作
发布时间：2022-08-26 11:43:41 所属栏目：大数据 来源：互联网
导读：我们的世界已经到了社会认识到地球正处于巨大压力之下的地步。各行各业的企业都宣布了在未来几十年将碳足迹减少到净零的计划，大多数企业的目标是在2030年至2050年之间实现目标。虽然在能源、石油和天然气等受影响最严重的行业，围绕净零的战略一直是运营计
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我们的世界已经到了社会认识到地球正处于巨大压力之下的地步。各行各业的企业都宣布了在未来几十年将碳足迹减少到“净零”的计划，大多数企业的目标是在2030年至2050年之间实现目标。虽然在能源、石油和天然气等受影响最严重的行业，围绕净零的战略一直是运营计划的关键，但建立可持续发展目标已成为大多数行业的常态。 环境、社会和政府 (ESG) 问题已成为越来越重要的讨论话题。麦肯锡最近的一项调查发现，83% 的高管和投资专业人士认为，ESG 计划将在五年内为股东贡献比现在更多的价值，这表明它们具有潜在的短期和长期价值。 预计到 2050年 ，二氧化碳排放量将增加到约 430.8 亿公吨，企业必须采用解决方案来减少或抵消其碳足迹。然而，衡量碳排放努力以及减少或抵消这些挑战的难度和费用迫使许多企业推迟了他们的努力。然而，认知人工智能解决方案可以在帮助企业和行业以更低的成本轻松实现净零目标方面发挥关键作用。 基于AI的人类方法 大多数人工智能工具往往在黑匣子中运行，人类用户无法感知他们如何得出结论、答案和建议。这些解决方案通常只是提供一种没有可解释性、可追溯性或可审计性的补救措施——几乎无法建立用户信心。增加人工智能的机会以增强人们的才能和能力需要他们的信任。否则，双方有效合作解决我们最重要的可持续发展问题的能力将受到严重限制。 与传统的 AI 功能不同，认知 AI 解决方案采用类人推理来识别运营改进和精简的机会，这对于希望在有效管理资源的同时显着减少排放的企业来说是一项关键功能。这种类型的可解释人工智能透明地工作，直接揭示其建议背后的推理，并通过清晰可读的审计跟踪轻松显示支持其决策过程的综合数据。认知 AI 不是使用 AI 作为人类输入的替代品，而是用作人类做出更自信决策的工具。基于知识的认知和数字化之间的平衡使决策者能够识别意外机会并在关键情况下立即采取行动——例如达到净零目标。 优先考虑人工智能投资 气候变化正处于关键转折点，企业组织应采用认知人工智能技术来帮助设定现实但雄心勃勃的净零目标，并更准确地监控进展。 希望快速跟踪人工智能投资和系统部署的政府和私营公司应优先考虑以下领域： 从小处着手解决具体问题，以经验扩大规模 利用并挖掘来自越来越多已安装传感器和测量的大型数据集 确定具有明确投资回报的特定用例 数字化领域专业知识并通过 AI/ML 丰富它 使利益相关者及其优先事项与人工智能投资保持一致 虽然产品成本通常是考虑对 AI 等技术进行投资的主要因素，但高管和其他决策者应考虑此类解决方案的长期投资回报。企业必须记住，由于硬件和软件方面的技术发展，成本将继续下降，而收益只会变得更加广泛。除了帮助企业设定和实现可持续发展目标之外，人工智能技术还可以帮助企业提高运营效率、确保安全、增加客户信任和关系、提高生产力、扩展数据处理能力等等。 应对气候变化影响 人工智能可以为公司实现净零目标的努力做出重大贡献，同时也有助于为未来与气候变化相关的中断做准备。对于电力行业，关键目标是准确匹配需求与发电量，以持续提供公用事业客户所需的必要能源量。 当需求超过电网容量时，可能会导致发电设备不受控制地关闭，从而导致灾难性的多米诺骨牌效应和电网中断。这种潜在的情况在去年成为现实，当时极端天气条件导致需求超过供应，导致加利福尼亚州和德克萨斯州持续停电。由于气候变化的影响预计只会在今年夏天继续加剧天气状况，北美可靠性公司 (NERC) 2022 年夏季可靠性评估敲响了警钟，即美国过时的电网在未来几个月面临着停电的高风险。 发电商和电网运营商准确预测和管理物理电网基础设施上的电力流，以使可用发电量与需求相匹配的能力是缓解未来气候变化中断的关键步骤。因此，能源公司和电网运营商需要人工智能来准确及时地预测和预测需求，使他们能够在改变设定点和由于云和风对可再生能源的影响而导致的可变性时，将发电与其固有的延迟相匹配。人工智能可以为净零目标带来的最大好处是允许设施管理人员在考虑所有这些参数和可变性的同时尽可能多地使用可再生能源。人工智能将在支持能源行业实现更高效、互联和可持续未来的目标方面发挥关键作用。 人工智能计划如何应对气候问题的其他实例包括： 实施人工智能和机器学习以 实时改善能源生产。 下游操作自动化， 将工厂效率提高 8% 至 12%。 改进电网系统以提高预测能力和性能，允许更深思熟虑的可再生能源战略。 通过 Google Maps 和 Waze 等 AI 和 ML 应用程序以及其他车辆数据收集解决方案进行交通和导航优化， 通过将相关车辆效率、交通和其他类似拥堵数据传递给消费者来减少排放和污染。 在边缘使用配备人工智能芯片的 机器人技术，通过防止灾难性设备故障以及更多通过自主检测石油管道、炼油厂、或其他。  （编辑：甘孜站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
