スマート製造と人工知能が環境にどのようなメリットをもたらすか
製造からの温室効果ガス排出量を削減する方法は複数あります。
製造におけるデジタル データの使用による二酸化炭素排出量の削減
since 1765、Vol. 産業革命石炭の使用を通じて商品の生産と製造の方法を変えることにより、私たちの経済を変革しました。その後、1870 年に天然ガス、1969 年に原子力が第二次産業革命を起こしました。
現在、私たちは第 4 次産業革命を推進しており、化石燃料から太陽光や風力などの再生可能エネルギー源への移行が見られます。これらの革命は、製造業のエネルギーへの依存がいかに急速に変化しているかを示しています。現在、インダストリー 4.0 は、製造業による再生可能エネルギーの使用による温室効果ガス排出量の削減に貢献しています。
インダストリー 4.0 は生産のやり方を変えていますが、再生可能エネルギーの使用はデジタル革命の副産物です。インダストリー 4.0 を変える原動力は、加速するデジタル技術の発展によってもたらされます。
インダストリー 4.0 では、生産プロセスをネットワーク化して価値の創造とリアルタイムの最適化を実現できるサイバーフィジカル システムを構築しています。この革命を推進する主な要因は、人工知能と機械学習の進歩です。人工知能には、サイバー物理システムから収集されたデータを使用する複雑なアルゴリズムが含まれており、「スマート製造」を可能にします。
インダストリー 4.0 が製造業に与える影響は、業務を自動的に最適化して利益率を向上させることができ、人工知能とスマート製造の使用により排出量も削減できるため、天文学的なものになるでしょう。
排出量を削減するための最初のステップは、常に理解することです。生産プロセスからの排出量を削減するには、企業はまず自社の排出量を理解する必要があります。したがって、温室効果ガス排出量のベースラインを定量化することが重要です。スマート マニュファクチャリングでは、電気、ガス、水道などの公共事業データの収集を自動化することで、このプロセスを合理化できます。
さらに、AI ベースのツールは、企業のサプライ チェーンでスコープ 3 排出量を確立するのに役立ちます。スマートな製造プロセスはモノのインターネットでデジタル ツインを具体化するため、サプライ チェーン全体をデジタル ツインでモデル化し、データ収集を簡素化できます。
ベースラインが計算されると、スマート マニュファクチャリングではデジタル ツインの最適化や予知保全などの方法を使用して排出量を削減できます。それぞれのアプローチは、スマート製造の未来を浮き彫りにします。まず、デジタル ツインの最適化により、最も効率的なパフォーマンスを実現するために簡単に最適化できる産業プロセスの仮想コピーが可能になります。デジタルツインにより、より多くのテストと反復が可能になり、利益と炭素削減戦略に基づいたスマートな戦略を作成できます。また、予知保全により、不必要なメンテナンス作業が回避されるため、コストと二酸化炭素排出量を節約できます。
予知メンテナンスは、企業が計画的なメンテナンスを実施したり、損傷した機器を修理したりするコストを節約できるため、人気が高まっています。 AI ベースのツールは機械学習を使用して、過去のセンサー データが過去のメンテナンス記録にどのようにマッピングされるかを理解します。機械学習アルゴリズムが履歴データを使用してトレーニングされると、プラントからのリアルタイムのセンサー読み取り値に基づいてメンテナンスがいつ必要になるかを適切に予測できるようになります。予知保全は、現在使用されている機械の磨耗を正確にシミュレートします。
私たちは、エネルギー需要の削減、材料や水などの資源の使用量の削減など、需要の削減について考える必要があります。これらすべての種類の需要を削減することで、炭素排出量が削減されます。もちろん、費やす時間や使用するスペアパーツの削減、保守性の向上、ダウンタイムの削減、人的リソースの最適化など、効果的な保守計画を立てたいと考えています。
産業相乗効果
持続可能性の観点から言えば、産業から廃棄物とみなされている材料を使用することが選択肢の 1 つですが、使用できる可能性があります。別の業界の素材。これはエネルギーにも当てはまります。プロセス材料が製造施設から失われる可能性があり、これらの材料が回収され、プロセスまたは施設に隣接する領域を加熱するために使用される可能性があります。これが産業シナジーです。廃棄物を使用または再利用することは、循環経済の一部です。材料はもはや廃棄物ではなく資源とみなされており、産業の相乗効果は自社の事業内でのリサイクル、再利用、再利用だけでなく、より広いコミュニティやさらに幅広い側面を考慮したものとなっています。
このため、あなたの会社や町の外の人々との協力が必要です。
産業連携を促進するための施策は数多くあります。これらの措置により、産業廃棄物管理システムが改善され、廃棄物が埋め立て地から迂回されます。これらの取り組みは雇用も創出しますが、参加企業や上級管理職からなる多様なネットワークの承認が必要です。
全国産業共生計画
世界初の国家的な産業共生計画が全国産業共生計画です。このモデルは、スコットランド、ウェストミッドランズ、ヨークシャー、ハンバーサイドで行われた 3 つの試験計画から始まり、現在までに世界 20 か国が国家的または地域的にこのモデルを採用しています。参加企業は4,700万トンの産業廃棄物を埋め立て地から転用し、10億ポンドの新たな売上を生み出しました。炭素排出量は 4,200 万トン削減され、廃棄、保管、輸送、調達コストの削減により費用が節約されました。
西ケープ州産業共生プログラムは、産業共生への促進されたアプローチに基づいています。 WISP は 2013 年に南アフリカの西ケープ州政府によって開始されました。国際的に相乗効果を発揮する訓練を受けたチームがおり、産業共生ネットワークの構築に専念しています。十分に活用されていないリソースを発見し、企業にビジネスチャンスをもたらすことができます。
コミュニティ リソース情報サポート プラットフォーム CRISP は、革新的なリソース利用ソフトウェアの設計と試験運用を目的とした革新的なプロジェクトです。したがって、デジタルデータを使用して炭素排出量を削減することは、産業の相乗効果と一致します。
シナジーは、化石燃料を使用せず、再生可能エネルギーを使用するスマート製造との統合にもつながります。これにより、クリーン製造の可能性と低炭素都市計画の段階的な変化をより明確に把握できる可能性があります。
都市工業化の文脈では、スマート製造が重要であるだけでなく、産業が立地する都市も重要です。革新的な変化を通じて、都市と産業は同様に、大規模なインフラストラクチャと体系的な炭素削減のためのソリューションを提供しています。都市の状況では、産業の変化が都市開発への道を導く可能性があり、スマートテクノロジーの導入は都市内の温室効果ガスを削減するためのソリューションを提供することができます。
都市は世界の温室効果ガス排出量の約 70% を占めており、したがって気候変動に大きく貢献しています。欧州委員会の関連規制によれば、都市の温室効果ガス排出量は、都市交通網の改善、水道システムの改善、環境に優しい水処理施設、エネルギー効率の高い建物によって監視および削減することができます。
国連によって設定された持続可能な開発目標では、都市とその気候変動への貢献は、脅威ではなく機会を提供するように再形成され、適応される必要があると認識されています。ただし、都市は複雑なので、変化が必要な領域を特定するには、多くのガバナンス アプローチを通じて洞察を得る必要があります。
製造業は、産業の継続的な成長と発展のための環境的および社会的機会を提供します。経済的な観点から見ると、工業生産の影響は、都市労働者の雇用機会からコミュニティやインフラに価値をもたらす商品やサービスの創出に至るまで、都市開発に歴史的に大きな恩恵をもたらしてきました。
業界内で現在の製造プロセスを適応させることで、都市に多大なメリットがもたらされ、環境、社会、政府に、より良心的で持続可能なライフスタイルを実証する機会が提供されます。
公共交通機関、建築建設、道路インフラなどの都市の側面は、製造に合わせて適応および開発できます。車で移動する労働者は、路面電車、バス、電車などの低炭素インフラへの変更を利用することで、排出量と自分自身の生活コストを削減できます。スマート製造を中心に都市を開発すれば、汚染や渋滞は過去のものになるでしょう。
しかし、都市の根本的な変化を達成するには、社会における公共、民間、市民の主体間の協力レベルを認識することが重要です。これを認識することは、製造施設、工場、産業ユニットに適合する、将来の都市モデルのための新たな可能性のある道筋を開発し創造するための第一歩です。
以上がスマート製造と人工知能が環境にどのようなメリットをもたらすかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

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