Jadual Kandungan
Menggunakan data digital dalam pembuatan untuk mengurangkan pelepasan karbon
Kolaborasi Industri
Rancangan Simbiosis Perindustrian Negara
Rumah Peranti teknologi AI Cara pembuatan pintar dan kecerdasan buatan boleh memberi manfaat kepada alam sekitar

Cara pembuatan pintar dan kecerdasan buatan boleh memberi manfaat kepada alam sekitar

Apr 08, 2023 pm 10:41 PM
AI persekitaran Pembuatan pintar

Terdapat lebih daripada satu cara untuk mengurangkan pelepasan gas rumah hijau daripada pembuatan.

Cara pembuatan pintar dan kecerdasan buatan boleh memberi manfaat kepada alam sekitar

Menggunakan data digital dalam pembuatan untuk mengurangkan pelepasan karbon

Dari 1765, ms. Revolusi perindustrian mengubah ekonomi kita dengan mengubah cara barangan dihasilkan dan dikilang melalui penggunaan arang batu. Selepas ini, revolusi perindustrian kedua dikuasakan oleh gas asli pada tahun 1870, diikuti oleh tenaga nuklear pada tahun 1969.

Pada masa ini, kami memacu Revolusi Perindustrian Keempat kerana kami melihat peralihan daripada bahan api fosil kepada sumber tenaga boleh diperbaharui seperti solar dan angin. Revolusi ini menunjukkan betapa cepatnya pergantungan pembuatan pada tenaga berubah. Pada masa ini, Industri 4.0 membantu industri pembuatan mengurangkan pelepasan gas rumah hijau yang disebabkan oleh penggunaan tenaga boleh diperbaharui.

Industri 4.0 sedang mengubah cara pengeluaran beroperasi, bagaimanapun, penggunaan tenaga boleh diperbaharui adalah hasil sampingan daripada revolusi digital. Daya penggerak untuk mengubah Industri 4.0 datang daripada perkembangan pesat teknologi digital.

Industri 4.0 sedang mencipta sistem fizikal siber yang boleh merangkaian proses pengeluaran untuk mencapai penciptaan nilai dan pengoptimuman masa nyata. Faktor utama yang mendorong revolusi ini ialah kemajuan dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kecerdasan buatan melibatkan algoritma kompleks yang menggunakan data yang dikumpul daripada sistem fizikal siber untuk membolehkan "pengilangan pintar."

Impak Industri 4.0 terhadap pembuatan akan sangat besar, kerana operasi boleh dioptimumkan secara automatik untuk meningkatkan margin keuntungan, dan penggunaan kecerdasan buatan dan pembuatan pintar juga boleh mengurangkan pelepasan.

Langkah pertama untuk mengurangkan pelepasan ialah sentiasa memahami. Untuk mengurangkan pelepasan daripada proses pengeluaran, syarikat mesti terlebih dahulu memahami pelepasan mereka. Oleh itu, mengukur garis dasar untuk pelepasan gas rumah hijau adalah penting. Pembuatan pintar boleh menyelaraskan proses ini dengan mengautomasikan pengumpulan data utiliti seperti elektrik, gas dan air.

Selain itu, alatan berasaskan AI boleh membantu mewujudkan pelepasan Scope3 dalam rantaian bekalan syarikat. Proses pembuatan pintar akan merangkumi kembar digital dalam Internet Perkara, jadi keseluruhan rantaian bekalan boleh dimodelkan dalam kembar digital, memudahkan pengumpulan data.

Setelah garis dasar dikira, pembuatan pintar boleh menggunakan kaedah seperti pengoptimuman kembar digital dan penyelenggaraan ramalan untuk mengurangkan pelepasan. Setiap pendekatan menyerlahkan masa depan pembuatan pintar. Pertama, pengoptimuman berkembar digital membolehkan salinan maya proses industri yang boleh dioptimumkan dengan mudah untuk prestasi yang paling cekap. Kembar digital membolehkan lebih banyak ujian dan lelaran, mencipta strategi pintar berdasarkan strategi pengurangan keuntungan dan karbon. Dan penyelenggaraan ramalan boleh menjimatkan kos dan pelepasan karbon dengan mengelakkan tugas penyelenggaraan yang tidak perlu.

Penyelenggaraan ramalan menjadi semakin popular kerana ia menjimatkan kos syarikat melaksanakan penyelenggaraan berjadual atau membaiki peralatan yang rosak. Alat berasaskan AI menggunakan pembelajaran mesin untuk memahami cara data penderia sejarah memetakan kepada rekod penyelenggaraan sejarah. Sebaik sahaja algoritma pembelajaran mesin dilatih menggunakan data sejarah, ia boleh meramalkan dengan jayanya apabila penyelenggaraan diperlukan berdasarkan bacaan penderia masa nyata daripada loji. Penyelenggaraan ramalan dengan tepat mensimulasikan haus dan lusuh jentera yang sedang digunakan.

Kita perlu memikirkan tentang mengurangkan permintaan, seperti mengurangkan permintaan tenaga, mengurangkan penggunaan sumber seperti bahan dan air, mengurangkan semua jenis permintaan ini akan mengurangkan pelepasan karbon kita. Sudah tentu, kami ingin melihat rancangan penyelenggaraan yang berkesan, seperti mengurangkan masa yang dihabiskan dan alat ganti digunakan, meningkatkan kebolehselenggaraan, mengurangkan masa henti, mengoptimumkan penggunaan sumber manusia, dsb.

Kolaborasi Industri

Dari segi kemampanan, satu pilihan ialah menggunakan bahan yang dianggap sisa daripada industri, tetapi boleh digunakan bahan dalam industri lain. Ini juga terpakai kepada tenaga, di mana bahan proses mungkin hilang dari kemudahan pembuatan dan bahan ini mungkin ditangkap dan digunakan untuk memanaskan proses atau kawasan bersebelahan dengan kemudahan itu. Ini adalah sinergi industri. Menggunakan atau menggunakan semula bahan terbuang adalah sebahagian daripada ekonomi pekeliling. Bahan tidak lagi dianggap sebagai bahan buangan tetapi sebaliknya sumber, dan sinergi perindustrian bukan sahaja mengenai kitar semula, penggunaan semula dan guna semula dalam perniagaan sendiri, tetapi mengambil kira komuniti yang lebih luas dan juga aspek yang lebih luas.

Atas sebab ini, kerjasama dengan orang di luar perniagaan anda atau malah bandar anda adalah perlu.

Terdapat banyak langkah untuk menggalakkan kerjasama industri. Langkah-langkah ini menambah baik sistem pengurusan sisa industri dan mengalihkan sisa dari tapak pelupusan. Inisiatif ini juga boleh mewujudkan pekerjaan, tetapi ia memerlukan kelulusan rangkaian pelbagai syarikat yang mengambil bahagian dan pengurusan kanan.

Rancangan Simbiosis Perindustrian Negara

Pelan simbiosis industri nasional pertama di dunia ialah Rancangan Simbiosis Perindustrian Kebangsaan. Ia berasal daripada tiga skim perintis di Scotland, West Midlands dan Yorkshire dan Humberside, dan sehingga kini, 20 negara di seluruh dunia telah menggunakan model ini secara nasional atau serantau. Perniagaan yang mengambil bahagian mengalihkan 47 juta tan sisa industri dari tapak pelupusan dan menjana £1 bilion dalam jualan baharu. Pelepasan karbon dikurangkan sebanyak 42 juta tan dan wang telah dijimatkan melalui kos pelupusan, penyimpanan, pengangkutan dan perolehan yang lebih rendah.

Program Simbiosis Perindustrian Western Cape ialah pendekatan termudah berdasarkan simbiosis industri. WISP telah dilancarkan pada 2013 oleh Kerajaan Wilayah Western Cape Afrika Selatan. Ia mempunyai pasukan terlatih secara sinergi antarabangsa yang berdedikasi sepenuh masa untuk membina rangkaian simbiosis industri. Mereka boleh mendedahkan sumber yang kurang digunakan dan membawa peluang perniagaan kepada perniagaan.

Platform Sokongan Maklumat Sumber Komuniti CRISP ialah projek inovatif yang bertujuan untuk mereka bentuk dan merintis perisian penggunaan sumber yang inovatif. Oleh itu, menggunakan data digital untuk mengurangkan pelepasan karbon adalah selaras dengan sinergi industri.

Sinergi juga boleh membawa kepada integrasi dengan pembuatan pintar yang menggunakan tenaga boleh diperbaharui dan tidak menggunakan bahan api fosil. Ini boleh memberikan gambaran yang lebih jelas tentang potensi pembuatan bersih dan perubahan langkah dalam perancangan bandar rendah karbon.

Dalam konteks perindustrian bandar, bukan sahaja pembuatan pintar adalah penting, malah bandar tempat industri itu terletak juga penting. Melalui perubahan yang inovatif, bandar dan industri sama-sama menyediakan penyelesaian untuk infrastruktur yang mendalam dan pengurangan karbon sistemik. Dalam konteks bandar, perubahan industri boleh menerajui pembangunan bandar, dan penggunaan teknologi pintar boleh menyediakan penyelesaian untuk mengurangkan gas rumah hijau di dalam bandar.

Bandar-bandar menyumbang kira-kira 70% daripada pelepasan gas rumah hijau global dan oleh itu memberi sumbangan besar kepada perubahan iklim. Menurut peraturan Suruhanjaya Eropah yang berkaitan, pelepasan gas rumah hijau di bandar boleh dipantau dan dikurangkan dengan menaik taraf rangkaian pengangkutan bandar, menaik taraf sistem air, kemudahan rawatan air mesra alam dan bangunan cekap tenaga.

Matlamat Pembangunan Mampan yang ditetapkan oleh Pertubuhan Bangsa-Bangsa Bersatu mengiktiraf bahawa bandar raya dan sumbangannya kepada perubahan iklim mesti dibentuk semula dan disesuaikan untuk menyediakan peluang dan bukannya ancaman. Walau bagaimanapun, kerumitan bandar memerlukan pandangan melalui banyak pendekatan tadbir urus untuk mengenal pasti kawasan yang memerlukan perubahan.

Pembuatan menyediakan peluang alam sekitar dan sosial untuk pertumbuhan dan pembangunan industri yang berterusan. Dari perspektif ekonomi, kesan pembuatan perindustrian mempunyai manfaat sejarah yang besar terhadap pembangunan bandar, daripada peluang pekerjaan untuk pekerja bandar kepada penciptaan barangan dan perkhidmatan yang membawa nilai kepada komuniti dan infrastruktur.

Dalam menyesuaikan proses pembuatan semasa dalam industri, faedah kepada bandar adalah besar dan menyediakan peluang alam sekitar, sosial dan kerajaan untuk menunjukkan gaya hidup yang lebih teliti dan mampan .

Aspek bandar seperti pengangkutan awam, pembinaan bangunan, dan infrastruktur jalan raya boleh disesuaikan dan dibangunkan selaras dengan pembuatan. Pekerja yang mengembara dengan kereta boleh mengurangkan pelepasan dan kos sara hidup mereka sendiri dengan menggunakan perubahan kepada infrastruktur karbon rendah seperti trem, bas dan kereta api. Bangunkan bandar di sekitar pembuatan pintar, dan pencemaran serta kesesakan akan menjadi perkara yang telah berlalu.

Walau bagaimanapun, adalah penting untuk mencapai perubahan asas di bandar, kita mesti mengiktiraf tahap kerjasama antara pelakon awam, swasta dan sivik dalam masyarakat. Mengakui ini adalah langkah pertama dalam membangunkan dan mencipta laluan berpotensi baharu untuk model bandar masa hadapan, bersandarkan dengan kemudahan pembuatan, kilang dan unit perindustrian.

Atas ialah kandungan terperinci Cara pembuatan pintar dan kecerdasan buatan boleh memberi manfaat kepada alam sekitar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles