人工知能を使用して産業規模の脱炭素化の取り組みを解決する方法

私たちの世界は、地球が多大な圧力にさらされていることを社会が認識する段階に達しています。幅広い業界の企業が今後数十年間で二酸化炭素排出量を「実質ゼロ」まで削減する計画を発表しており、そのほとんどが2030年から2050年までに目標を達成することを目指している。エネルギーや石油・ガスなど、最も深刻な影響を受ける一部のセクターでは、ネットゼロをめぐる戦略が事業計画の鍵となっているが、持続可能性目標を設定することは、ほとんどの業界で標準となっている。

環境、社会、政府 (ESG) 問題は、ますます重要な議論のテーマとなっています。マッキンゼーの最近の調査では、経営者や投資専門家の83%が、ESGプログラムが5年後には現在よりも株主に多くの価値をもたらすと信じていることがわかり、ESGプログラムには短期的および長期的な価値がある可能性があることが示唆されています。

二酸化炭素排出量は 2050 年までに約 430 億 8000 万トンに増加すると予想されており、企業は二酸化炭素排出量を削減または相殺するソリューションを採用する必要があります。しかし、炭素排出量の取り組みを測定し、これらの課題を削減または相殺することの難しさと費用のため、多くの企業は取り組みの遅れを余儀なくされています。ただし、コグニティブ AI ソリューションは、企業や業界がネット ゼロの目標を簡単かつ低コストで達成できるよう支援する上で重要な役割を果たします。

AI ベースの人間によるアプローチ

ほとんどの人工知能ツールはブラック ボックス内で動作する傾向があり、人間のユーザーは結論、答え、推奨事項にどのように到達するかを認識できません。これらのソリューションは多くの場合、説明可能性、追跡可能性、監査可能性のない単に救済策を提供するだけであり、ユーザーの信頼を築くにはほとんど役に立ちません。人工知能が人々の才能や能力を向上させる機会を増やすには、人々の信頼が必要です。そうしないと、最も重要な持続可能性の問題に対処するために両当事者が効果的に協力する能力が大幅に制限されることになります。

従来の AI 機能とは異なり、コグニティブ AI ソリューションは人間のような推論を使用して業務の改善と合理化の機会を特定するため、リソースを効率的に管理しながら排出量を大幅に削減したい企業にとって理想的な選択肢となります。このタイプの説明可能な AI は透過的に動作し、推奨事項の背後にある理由を直接明らかにし、意思決定プロセスをサポートする包括的なデータを明確に読み取れる監査証跡で簡単に表示します。コグニティブ AI は、人間の入力の代替として AI を使用するのではなく、人間がより自信を持って意思決定を行うためのツールとして機能します。知識ベースのコグニティブとデジタルのバランスにより、意思決定者は予期せぬ機会を特定し、ネットゼロ目標の達成など、重大な状況で即座に行動を起こすことができます。

AI 投資の優先順位を決める

気候変動が重大な転換点にある中、組織はコグニティブ AI テクノロジーを導入して、現実的だが野心的なネット ゼロ目標を設定し、進捗状況をより正確に監視する必要があります。

AI への投資とシステム導入を迅速に進めたいと考えている政府および民間企業は、次の分野を優先する必要があります。

• 特定の問題を解決するために小規模から開始し、経験に応じて拡張します
• 増え続ける設置されたセンサーと測定値からの大規模なデータセットを活用してマイニングする
• 明確な投資収益率で特定のユースケースを特定する
• ドメインの専門知識をデジタル化し、AI/ML で強化する
• AI 投資に対する利害関係者とその優先順位の調整

AI などのテクノロジーへの投資を検討する場合、製品コストが主な要素となることがよくありますが、経営幹部やその他の意思決定者は長期的な投資収益率を考慮する必要があります。そのようなソリューションの。企業は、ハードウェアとソフトウェアの技術開発によりコストは下がり続け、その恩恵はさらに広範囲に及ぶことを覚えておく必要があります。 AI テクノロジーは、企業の持続可能性目標の設定と達成を支援するだけでなく、企業の業務効率の向上、安全性の確保、顧客の信頼と関係の強化、生産性の向上、データ処理能力の拡張などにも役立ちます。

気候変動の影響への対処

人工知能は、ネットゼロ目標を達成するための企業の取り組みに大きく貢献すると同時に、将来の気候変動に関連した混乱への備えにも役立ちます。電力業界にとっての重要な目標は、需要と発電量を正確に一致させて、電力会社の顧客が必要とする必要な量のエネルギーを継続的に供給することです。

需要が送電網の容量を超えると、発電設備が制御不能に停止し、壊滅的なドミノ効果や送電網の停止につながる可能性があります。この潜在的なシナリオは昨年、異常気象により需要が供給を上回り、カリフォルニアとテキサスで継続的な停電が発生したことで現実のものとなった。気候変動の影響により、この夏も気象状況はさらに激化すると予想される中、北米信頼性協会（NERC）の2022年夏期信頼性レビューは、米国の老朽化した送電網が今後数カ月間に停電の高いリスクに直面すると警鐘を鳴らしている。 。

発電機と送電網運用者が、物理的な送電網インフラストラクチャ上の電力の流れを正確に予測して管理し、利用可能な発電量と需要を一致させる能力は、将来の気候変動による混乱を緩和する上で重要なステップです。したがって、エネルギー会社と送電網運営者は、需要を正確かつタイムリーに予測し、設定値の変化や雲や風の影響による変動が再生可能エネルギーに与える遅れに応じて、発電を固有の変動に合わせて発電を調整できるようにするための AI を必要としています。 AI がネットゼロ目標にもたらす最大のメリットは、施設管理者がこれらすべてのパラメーターと変動性を考慮しながら、可能な限り多くの再生可能エネルギーを使用できるようになることです。人工知能は、より効率的でつながりのある持続可能な未来というエネルギー業界の目標をサポートする上で重要な役割を果たします。

AI イニシアチブが気候問題にどのように対処しているかの他の例は次のとおりです。

• 人工知能と機械学習を実装して、リアルタイムでエネルギー生産を改善します。
• 下流工程の自動化により、工場の効率が 8% ～ 12% 向上します。
• グリッド システムを改善して予測可能性とパフォーマンスを向上させ、より思慮深い再生可能エネルギー戦略を可能にします。
• Google マップや Waze などの AI および ML アプリケーション、その他の車両データ収集ソリューションによる交通とナビゲーションの最適化は、関連する車両効率、交通、その他の同様の渋滞データを消費者に提供することで排出量と排出量を削減します。 。
• 人工知能チップを搭載したロボティクスをエッジで使用し、石油パイプラインや製油所などを自律的に検査することで、重大な機器の故障などを防ぎます。

人工知能の現在と未来

低炭素の未来に向けて取り組むには、業務効率の向上、生産戦略の改善、無駄の最小化などの行動が必要になります。これらすべてをコグニティブ AI ソリューションで実現できます。より持続可能な世界を達成するための世界的な取り組みの重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありませんが、テクノロジーには果たすべき重要な役割があり、大胆で達成可能な目標を特定し、達成するのに役立ちます。人工知能は、重要なネットゼロ目標を達成するために、ビジネス、産業、都市をサポートする上で、さらに重要な実用的なツールとなるでしょう。

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