


Wie man künstliche Intelligenz nutzt, um Dekarbonisierungsbemühungen im industriellen Maßstab zu lösen
Unsere Welt ist an einem Punkt angelangt, an dem die Gesellschaft erkennt, dass der Planet unter enormem Druck steht. Unternehmen verschiedenster Branchen haben Pläne angekündigt, ihren CO2-Fußabdruck in den kommenden Jahrzehnten auf „Netto-Null“ zu reduzieren, wobei die meisten das Ziel zwischen 2030 und 2050 erreichen wollen. Während Strategien rund um den Netto-Null-Ausstoß in einigen der am stärksten betroffenen Sektoren wie Energie sowie Öl und Gas von zentraler Bedeutung für die Betriebspläne waren, ist die Festlegung von Nachhaltigkeitszielen in den meisten Branchen zur Norm geworden.
Umwelt-, Sozial- und Regierungsthemen (ESG) sind zu einem immer wichtigeren Diskussionsthema geworden. Eine aktuelle McKinsey-Umfrage ergab, dass 83 % der Führungskräfte und Anlageexperten glauben, dass ESG-Programme den Aktionären in fünf Jahren mehr Wert bieten werden als heute, was darauf hindeutet, dass sie einen potenziellen kurz- und langfristigen Wert haben.
Da die CO2-Emissionen bis 2050 voraussichtlich auf etwa 43,08 Milliarden Tonnen steigen werden, müssen Unternehmen Lösungen finden, um ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren oder auszugleichen. Die Schwierigkeit und die Kosten, die Anstrengungen zur CO2-Emission zu messen und diese Herausforderungen zu reduzieren oder auszugleichen, haben jedoch viele Unternehmen gezwungen, ihre Bemühungen zu verschieben. Kognitive KI-Lösungen können jedoch eine Schlüsselrolle dabei spielen, Unternehmen und Branchen dabei zu helfen, Netto-Null-Ziele einfach und zu geringeren Kosten zu erreichen.
KI-basierter menschlicher Ansatz
Die meisten KI-Tools arbeiten in der Regel in einer Black Box, in der menschliche Benutzer nicht wissen, wie sie zu Schlussfolgerungen, Antworten und Empfehlungen gelangen. Diese Lösungen bieten oft einfach Abhilfe ohne Erklärbarkeit, Rückverfolgbarkeit oder Überprüfbarkeit – und tragen wenig dazu bei, das Vertrauen der Benutzer zu stärken. Die zunehmenden Möglichkeiten künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Talente und Fähigkeiten der Menschen erfordern ihr Vertrauen. Andernfalls wird die Fähigkeit beider Parteien, effektiv zusammenzuarbeiten, um unsere wichtigsten Nachhaltigkeitsthemen anzugehen, erheblich eingeschränkt.
Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Funktionen nutzen kognitive KI-Lösungen menschenähnliches Denken, um Möglichkeiten für betriebliche Verbesserungen und Rationalisierungen zu identifizieren, eine entscheidende Fähigkeit für Unternehmen, die ihre Emissionen erheblich reduzieren und gleichzeitig Ressourcen effizient verwalten möchten. Diese Art von erklärbarer KI arbeitet transparent, legt die Gründe für ihre Empfehlungen direkt offen und zeigt die umfassenden Daten, die ihren Entscheidungsprozess unterstützen, einfach mit einem klar lesbaren Prüfpfad an. Anstatt KI als Ersatz für menschliche Eingaben zu verwenden, dient kognitive KI dem Menschen als Werkzeug, um sicherere Entscheidungen zu treffen. Die Balance zwischen wissensbasierter kognitiver und digitaler Technologie ermöglicht es Entscheidungsträgern, unerwartete Chancen zu erkennen und in kritischen Situationen – etwa beim Erreichen von Netto-Null-Zielen – sofort Maßnahmen zu ergreifen.
Priorisieren Sie KI-Investitionen
Der Klimawandel befindet sich an einem kritischen Wendepunkt und Unternehmen sollten kognitive KI-Technologien einführen, um realistische und dennoch ehrgeizige Netto-Null-Ziele festzulegen und den Fortschritt genauer zu überwachen.
Regierungen und private Unternehmen, die KI-Investitionen und Systembereitstellung beschleunigen möchten, sollten den folgenden Bereichen Priorität einräumen:
- Klein anfangen, spezifische Probleme lösen, mit Erfahrung skalieren
- Daten aus der wachsenden Zahl installierter Sensoren nutzen und auswerten und groß messen Datensätze
- Identifizieren Sie spezifische Anwendungsfälle mit klarem ROI
- Digitales Fachwissen und bereichern Sie es mit KI/ML
- Ausrichtung von Stakeholdern und ihren Prioritäten auf KI-Investitionen
Während Produktkosten Dies ist oft ein wichtiger Faktor bei der Erwägung von Investitionen in Technologien wie KI, aber Führungskräfte und andere Entscheidungsträger sollten den langfristigen Return on Investment solcher Lösungen berücksichtigen. Unternehmen müssen bedenken, dass die Kosten aufgrund der technologischen Entwicklungen bei Hardware und Software weiter sinken werden und die Vorteile nur noch umfassender werden. KI-Technologie hilft Unternehmen nicht nur dabei, Nachhaltigkeitsziele festzulegen und zu erreichen, sondern kann sie auch dabei unterstützen, die betriebliche Effizienz zu verbessern, Sicherheit zu gewährleisten, das Vertrauen und die Beziehungen zu Kunden zu stärken, die Produktivität zu steigern, die Datenverarbeitungsfunktionen zu erweitern und vieles mehr.
Bewältigung der Auswirkungen des Klimawandels
Künstliche Intelligenz kann einen wesentlichen Beitrag zu den Bemühungen von Unternehmen leisten, ihre Netto-Null-Ziele zu erreichen, und gleichzeitig dazu beitragen, sich auf künftige Störungen im Zusammenhang mit dem Klimawandel vorzubereiten. Für die Elektrizitätswirtschaft besteht ein Hauptziel darin, Nachfrage und Erzeugung genau aufeinander abzustimmen, um den Versorgungskunden kontinuierlich die erforderliche Energiemenge liefern zu können.
Wenn die Nachfrage die Netzkapazität übersteigt, kann es zu unkontrollierten Abschaltungen von Stromerzeugungsanlagen kommen, was zu einem katastrophalen Dominoeffekt und Netzausfällen führt. Dieses potenzielle Szenario wurde letztes Jahr Wirklichkeit, als extreme Wetterbedingungen dazu führten, dass die Nachfrage das Angebot überstieg, was zu anhaltenden Stromausfällen in Kalifornien und Texas führte. Da die Auswirkungen des Klimawandels voraussichtlich die Wetterbedingungen in diesem Sommer weiter verschärfen werden, schlägt der Summer Reliability Review 2022 der North American Reliability Corporation (NERC) Alarm, dass das veraltete Stromnetz der USA in den kommenden Monaten einem hohen Risiko von Ausfällen ausgesetzt ist.
Die Fähigkeit von Erzeugern und Netzbetreibern, die Stromflüsse über die physische Netzinfrastruktur genau vorherzusagen und zu steuern, um die verfügbare Erzeugung an die Nachfrage anzupassen, ist ein entscheidender Schritt bei der Eindämmung künftiger Störungen durch den Klimawandel. Energieunternehmen und Netzbetreiber benötigen daher KI, um die Nachfrage genau und zeitnah vorherzusagen und zu prognostizieren. Dadurch können sie die Erzeugung an ihre inhärente Variabilität anpassen, wenn sich die Sollwerte ändern und die Variabilität aufgrund der Auswirkungen von Wolken und Wind auf erneuerbare Energien sich verzögert. Der größte Vorteil, den KI bei der Verwirklichung der Netto-Null-Ziele bringen kann, besteht darin, dass Facility Manager so viel erneuerbare Energie wie möglich nutzen und dabei alle diese Parameter und Schwankungen berücksichtigen können. Künstliche Intelligenz wird eine Schlüsselrolle dabei spielen, die Ziele der Energiewirtschaft für eine effizientere, vernetzte und nachhaltigere Zukunft zu unterstützen.
Weitere Beispiele dafür, wie KI-Initiativen Klimaprobleme angehen, sind:
- Implementierung von KI und maschinellem Lernen, um die Energieproduktion in Echtzeit zu verbessern.
- Die Automatisierung nachgelagerter Vorgänge steigert die Fabrikeffizienz um 8 % bis 12 %.
- Verbesserung der Netzsysteme, um Vorhersagbarkeit und Leistung zu verbessern und durchdachtere Strategien für erneuerbare Energien zu ermöglichen.
- Verkehrs- und Navigationsoptimierung durch KI- und ML-Anwendungen wie Google Maps und Waze sowie andere Lösungen zur Fahrzeugdatenerfassung reduzieren Emissionen und Umweltverschmutzung, indem sie den Verbrauchern relevante Fahrzeugeffizienz-, Verkehrs- und andere ähnliche Staudaten liefern.
- Verwenden Sie am Rande mit KI-Chips ausgestattete Robotik, um katastrophale Geräteausfälle und mehr zu verhindern, indem Sie Ölpipelines, Raffinerien usw. autonom inspizieren.
KI jetzt und in der Zukunft
Um auf eine kohlenstoffarme Zukunft hinzuarbeiten, sind Maßnahmen zur betrieblichen Effizienz, verbesserten Produktionsstrategien und der Minimierung von Abfällen erforderlich – all dies kann durch kognitive KI-Lösungen erreicht werden. Die Bedeutung globaler Initiativen für eine nachhaltigere Welt kann nicht genug betont werden, aber Technologie spielt eine entscheidende Rolle: Sie hilft dabei, mutige und erreichbare Ziele zu identifizieren und zu erreichen. Künstliche Intelligenz wird zu einem noch wichtigeren praktischen Werkzeug werden, um Unternehmen, Branchen und Städte dabei zu unterstützen, wichtige Netto-Null-Ziele zu erreichen.
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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
