


Comment la fabrication intelligente et l'intelligence artificielle peuvent profiter à l'environnement
Il existe plusieurs façons de réduire les émissions de gaz à effet de serre provenant du secteur manufacturier.
Utiliser les données numériques dans le secteur manufacturier pour réduire les émissions de carbone
À partir de 1765, la première révolution industrielle a transformé notre économie en changeant la façon dont les biens étaient produits et fabriqués grâce à l'utilisation du charbon. Ensuite, la deuxième révolution industrielle a été alimentée par le gaz naturel en 1870, suivie par l’énergie nucléaire en 1969.
Actuellement, nous sommes à l'origine de la quatrième révolution industrielle alors que nous constatons un passage des combustibles fossiles aux sources d'énergie renouvelables telles que l'énergie solaire et éolienne. Ces révolutions montrent à quelle vitesse la dépendance du secteur manufacturier à l’énergie évolue. Actuellement, l’Industrie 4.0 aide l’industrie manufacturière à réduire les émissions de gaz à effet de serre causées par l’utilisation d’énergies renouvelables.
L'Industrie 4.0 change le fonctionnement de la production, cependant, l'utilisation d'énergies renouvelables est un sous-produit de la révolution numérique. Le moteur du changement de l’Industrie 4.0 vient du développement accéléré de la technologie numérique.
L'Industrie 4.0 crée des systèmes cyber-physiques capables de mettre en réseau les processus de production pour parvenir à une création de valeur et à une optimisation en temps réel. Les principaux facteurs à l’origine de cette révolution sont les progrès de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. L’intelligence artificielle implique des algorithmes complexes qui utilisent les données collectées à partir de systèmes cyber-physiques pour permettre une « fabrication intelligente ».
L'impact de l'Industrie 4.0 sur le secteur manufacturier sera astronomique, car les opérations peuvent être automatiquement optimisées pour améliorer les marges bénéficiaires, et l'utilisation de l'intelligence artificielle et de la fabrication intelligente peut également réduire les émissions.
La première étape pour réduire les émissions est toujours la compréhension. Afin de réduire les émissions liées au processus de production, les entreprises doivent d’abord comprendre leurs émissions. Il est donc crucial de quantifier une référence pour les émissions de gaz à effet de serre. La fabrication intelligente peut rationaliser ce processus en automatisant la collecte de données sur les services publics tels que l'électricité, le gaz et l'eau.
De plus, les outils basés sur l'IA peuvent aider à établir les émissions Scope3 dans les chaînes d'approvisionnement des entreprises. Les processus de fabrication intelligents incarneront des jumeaux numériques dans l’Internet des objets, de sorte que l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement pourra être modélisé dans le jumeau numérique, simplifiant ainsi la collecte de données.
Une fois la référence calculée, la fabrication intelligente peut utiliser des méthodes telles que l'optimisation des jumeaux numériques et la maintenance prédictive pour réduire les émissions. Chaque approche met en lumière l’avenir de la fabrication intelligente. Premièrement, l’optimisation des jumeaux numériques permet des copies virtuelles de processus industriels qui peuvent être facilement optimisées pour obtenir les performances les plus efficaces. Les jumeaux numériques permettent davantage de tests et d’itérations, créant ainsi des stratégies intelligentes basées sur des stratégies de profit et de réduction des émissions de carbone. Et la maintenance prédictive peut réduire les coûts et les émissions de carbone en évitant les tâches de maintenance inutiles.
La maintenance prédictive devient de plus en plus populaire car elle permet aux entreprises d'économiser les coûts liés à la réalisation d'une maintenance programmée ou à la réparation d'équipements cassés. Les outils basés sur l'IA utilisent l'apprentissage automatique pour comprendre comment les données historiques des capteurs correspondent aux enregistrements de maintenance historiques. Une fois qu'un algorithme d'apprentissage automatique est entraîné à l'aide de données historiques, il peut prédire avec succès quand une maintenance est nécessaire sur la base des lectures en temps réel des capteurs de l'usine. La maintenance prédictive simule avec précision l’usure des machines actuellement utilisées.
Nous devons penser à réduire la demande, comme réduire la demande d'énergie, réduire l'utilisation de ressources telles que les matériaux et l'eau, réduire tous ces types de demande réduira nos émissions de carbone. Bien entendu, nous souhaitons voir des plans de maintenance efficaces, tels que la réduction du temps passé et des pièces de rechange utilisées, l'amélioration de la maintenabilité, la réduction des temps d'arrêt, l'optimisation de l'utilisation des ressources humaines, etc.
Synergie industrielle
En termes de durabilité, une option consiste à utiliser des matériaux qui sont considérés comme des déchets pour une industrie, mais qui peuvent devenir des matériaux usagés pour une autre industrie. Cela s'applique également à l'énergie, où des matériaux de traitement peuvent être perdus dans une installation de fabrication et ces matériaux peuvent être capturés et utilisés pour chauffer le processus ou les zones adjacentes à l'installation. C'est une synergie industrielle. Utiliser ou valoriser les matériaux gaspillés fait partie de l’économie circulaire. Les matériaux ne sont plus considérés comme des déchets mais plutôt comme des ressources, et les synergies industrielles ne concernent pas seulement le recyclage, la réutilisation et la réutilisation au sein de sa propre entreprise, mais la prise en compte de la communauté au sens large et d'aspects encore plus larges.
Pour cette raison, collaborer avec des personnes extérieures à votre entreprise ou même à votre ville est nécessaire.
Il existe de nombreuses mesures pour favoriser la collaboration industrielle. Ces mesures améliorent les systèmes de gestion des déchets industriels et détournent les déchets des décharges. Ces initiatives peuvent également créer des emplois, mais elles nécessitent l’approbation d’un réseau diversifié d’entreprises participantes et de cadres supérieurs.
Plan National de Symbiose Industrielle
Le premier plan national de symbiose industrielle au monde est le Plan national de symbiose industrielle. Il est né de trois projets pilotes en Écosse, dans les West Midlands, dans le Yorkshire et dans le Humberside, et à ce jour, 20 pays à travers le monde ont adopté ce modèle au niveau national ou régional. Les entreprises participantes ont évité la mise en décharge de 47 millions de tonnes de déchets industriels et généré 1 milliard de livres sterling de nouvelles ventes. Les émissions de carbone ont été réduites de 42 millions de tonnes et de l'argent a été économisé grâce à la réduction des coûts d'élimination, de stockage, de transport et d'approvisionnement.
Le Western Cape Industrial Symbiosis Program est basé sur une approche facilitée de la symbiose industrielle. WISP a été lancé en 2013 par le gouvernement provincial du Cap-Occidental en Afrique du Sud. Il dispose d'une équipe formée en synergie à l'échelle internationale et qui se consacre à plein temps à la construction de réseaux de symbiose industrielle. Ils peuvent découvrir des ressources sous-utilisées et offrir des opportunités commerciales aux entreprises.
Plateforme de support d'information sur les ressources communautaires CRISP est un projet innovant visant à concevoir et à piloter des logiciels innovants d'utilisation des ressources. Utiliser les données numériques pour réduire les émissions de carbone s’inscrit donc dans les synergies industrielles.
La synergie peut également conduire à l'intégration d'une fabrication intelligente qui utilise des énergies renouvelables et n'utilise pas de combustibles fossiles. Cela pourrait fournir une image plus claire du potentiel d’une fabrication propre et de changements progressifs dans la planification urbaine à faible émission de carbone.
Dans le contexte de l'industrialisation urbaine, non seulement la fabrication intelligente est cruciale, mais la ville où se situe l'industrie est également cruciale. Grâce à des changements innovants, les villes et les industries proposent des solutions pour des infrastructures approfondies et une réduction systémique des émissions de carbone. Dans le contexte urbain, le changement industriel peut ouvrir la voie au développement urbain, et l’adoption de technologies intelligentes peut fournir des solutions pour réduire les gaz à effet de serre dans les villes.
Les villes représentent environ 70 % des émissions mondiales de gaz à effet de serre et contribuent donc de manière significative au changement climatique. Selon les réglementations pertinentes de la Commission européenne, les émissions de gaz à effet de serre dans les villes peuvent être surveillées et réduites en modernisant les réseaux de transports urbains, en améliorant les systèmes d'eau, en installant des installations de traitement de l'eau respectueuses de l'environnement et en construisant des bâtiments économes en énergie.
Les objectifs de développement durable fixés par les Nations Unies reconnaissent que les villes et leur contribution au changement climatique doivent être remodelées et adaptées pour offrir des opportunités plutôt que des menaces. Cependant, la complexité des villes nécessite de comprendre de nombreuses approches de gouvernance pour identifier les domaines qui nécessitent des changements.
Le secteur manufacturier offre des opportunités environnementales et sociales pour la croissance et le développement continus de l'industrie. D'un point de vue économique, l'impact de la fabrication industrielle a eu d'énormes avantages historiques sur le développement urbain, depuis les opportunités d'emploi pour les travailleurs urbains jusqu'à la création de biens et de services qui apportent de la valeur aux communautés et aux infrastructures.
En adaptant les processus de fabrication actuels au sein de l'industrie, les avantages pour les villes sont énormes et offrent des opportunités environnementales, sociales et gouvernementales pour démontrer un mode de vie plus consciencieux et durable.
Les aspects urbains tels que les transports publics, la construction de bâtiments et les infrastructures routières peuvent être adaptés et développés en fonction du secteur manufacturier. Les travailleurs qui voyagent en voiture peuvent réduire leurs émissions et leur propre coût de la vie en modifiant les infrastructures à faibles émissions de carbone telles que les tramways, les bus et les trains. Développez les villes autour de la fabrication intelligente, et la pollution et les embouteillages deviendront une chose du passé.
Cependant, il est crucial que, pour parvenir à un changement fondamental dans les villes, nous reconnaissions le niveau de collaboration entre les acteurs publics, privés et civiques de la société. Reconnaître cela est la première étape vers le développement et la création de nouvelles voies potentielles pour les futurs modèles urbains, en harmonie avec les installations de fabrication, les usines et les unités industrielles.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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