Jadual Kandungan
Pendekatan Manusia Berasaskan AI
Utamakan pelaburan AI
Menangani kesan perubahan iklim
Kecerdasan Buatan Kini dan Masa Depan
Rumah Peranti teknologi AI Cara menggunakan kecerdasan buatan untuk menyelesaikan usaha penyahkarbonan skala industri

Cara menggunakan kecerdasan buatan untuk menyelesaikan usaha penyahkarbonan skala industri

Apr 13, 2023 pm 01:07 PM
AI penyahkarbonan

Cara menggunakan kecerdasan buatan untuk menyelesaikan usaha penyahkarbonan skala industri

Dunia kita telah mencapai tahap di mana masyarakat menyedari bahawa planet ini berada dalam tekanan yang luar biasa. Perniagaan merentasi pelbagai industri telah mengumumkan rancangan untuk mengurangkan jejak karbon mereka kepada "sifar bersih" sepanjang dekad akan datang, dengan kebanyakannya menyasarkan untuk mencapai sasaran antara 2030 dan 2050. Walaupun strategi sekitar sifar bersih telah menjadi kunci kepada rancangan operasi dalam beberapa sektor yang paling teruk terjejas, seperti tenaga dan minyak dan gas, mewujudkan matlamat kemampanan telah menjadi kebiasaan di kebanyakan industri.

Isu alam sekitar, sosial dan kerajaan (ESG) telah menjadi topik perbincangan yang semakin penting. Tinjauan McKinsey baru-baru ini mendapati bahawa 83% daripada eksekutif dan profesional pelaburan percaya program ESG akan memberikan lebih nilai kepada pemegang saham dalam tempoh lima tahun berbanding hari ini, menunjukkan ia mempunyai potensi nilai jangka pendek dan panjang.

Dengan pelepasan karbon dioksida dijangka meningkat kepada kira-kira 43.08 bilion tan metrik menjelang 2050, syarikat mesti menerima pakai penyelesaian untuk mengurangkan atau mengimbangi jejak karbon mereka. Walau bagaimanapun, kesukaran dan perbelanjaan untuk mengukur usaha pelepasan karbon dan mengurangkan atau mengimbangi cabaran ini telah memaksa banyak perniagaan untuk menangguhkan usaha mereka. Walau bagaimanapun, penyelesaian AI kognitif boleh memainkan peranan penting dalam membantu perniagaan dan industri mencapai matlamat sifar bersih dengan mudah dan pada kos yang lebih rendah.

Pendekatan Manusia Berasaskan AI

Kebanyakan alatan AI cenderung untuk beroperasi dalam kotak hitam di mana pengguna manusia tidak mengetahui cara mereka membuat kesimpulan, jawapan dan cadangan. Penyelesaian ini selalunya hanya menawarkan remedi tanpa kebolehjelasan, kebolehkesanan atau kebolehaudit - melakukan sedikit untuk membina keyakinan pengguna. Meningkatkan peluang untuk kecerdasan buatan untuk meningkatkan bakat dan kebolehan orang memerlukan kepercayaan mereka. Jika tidak, keupayaan kedua-dua pihak untuk bekerjasama secara berkesan untuk menangani isu kemampanan kami yang paling penting akan sangat terhad.

Berbeza dengan keupayaan AI tradisional, penyelesaian AI kognitif menggunakan penaakulan seperti manusia untuk mengenal pasti peluang untuk penambahbaikan dan penyelarasan operasi, yang sesuai untuk perniagaan yang ingin mengurangkan pelepasan dengan ketara sambil mengurus sumber dengan cekap. Jenis AI yang boleh dijelaskan ini berfungsi secara telus, secara langsung mendedahkan alasan di sebalik pengesyorannya dan dengan mudah memaparkan data komprehensif yang menyokong proses membuat keputusannya dengan jejak audit yang boleh dibaca dengan jelas. Daripada menggunakan AI sebagai pengganti input manusia, AI kognitif berfungsi sebagai alat untuk manusia membuat keputusan yang lebih yakin. Keseimbangan antara kognitif berasaskan pengetahuan dan digital membolehkan pembuat keputusan mengenal pasti peluang yang tidak dijangka dan mengambil tindakan segera dalam situasi kritikal - seperti mencapai sasaran sifar bersih.

Utamakan pelaburan AI

Perubahan iklim berada pada titik perubahan kritikal dan organisasi harus mengguna pakai teknologi AI kognitif untuk membantu menetapkan sasaran sifar bersih yang realistik namun bercita-cita tinggi dan dengan lebih tepat Memantau kemajuan.

Kerajaan dan syarikat swasta yang ingin mempercepatkan pelaburan AI dan penggunaan sistem harus mengutamakan bidang berikut:

  • Mulakan dari kecil dengan menyelesaikan masalah tertentu dan skala dengan pengalaman
  • Manfaatkan dan lombong set data yang besar daripada peningkatan bilangan penderia dan ukuran yang dipasang
  • Kenal pasti kes penggunaan khusus dengan pulangan pelaburan yang jelas
  • Digitalkan kepakaran domain dan perkayakannya dengan AI/ML
  • Selaraskan pihak berkepentingan dan keutamaan mereka dengan pelaburan AI

Walaupun kos produk sering menjadi faktor utama dalam mempertimbangkan pelaburan dalam teknologi seperti AI, eksekutif dan lain-lain Pembuat keputusan harus mempertimbangkan pulangan pelaburan jangka panjang penyelesaian sedemikian. Perniagaan mesti ingat bahawa kos akan terus jatuh disebabkan oleh perkembangan teknologi dalam perkakasan dan perisian, dan faedahnya akan semakin meluas. Selain membantu syarikat menetapkan dan mencapai matlamat kemampanan, teknologi AI juga boleh membantu syarikat meningkatkan kecekapan operasi, memastikan keselamatan, meningkatkan kepercayaan dan perhubungan pelanggan, meningkatkan produktiviti, mengembangkan keupayaan pemprosesan data dan banyak lagi.

Menangani kesan perubahan iklim

Kecerdasan buatan boleh memberi sumbangan besar kepada usaha syarikat untuk mencapai sasaran sifar bersih, sambil turut membantu untuk bersedia menghadapi gangguan berkaitan perubahan iklim pada masa hadapan. Untuk industri kuasa elektrik, matlamat utama adalah untuk memadankan permintaan dan penjanaan dengan tepat untuk terus menyampaikan jumlah tenaga yang diperlukan yang diperlukan oleh pelanggan utiliti.

Apabila permintaan melebihi kapasiti grid, ia boleh menyebabkan penutupan peralatan penjanaan yang tidak terkawal, membawa kepada kesan domino bencana dan gangguan grid. Senario berpotensi ini menjadi kenyataan tahun lepas apabila keadaan cuaca yang melampau menyebabkan permintaan melebihi bekalan, menyebabkan gangguan bekalan elektrik yang berterusan di California dan Texas. Dengan kesan perubahan iklim yang dijangka hanya akan terus memperhebatkan keadaan cuaca pada musim panas ini, Kajian Kebolehpercayaan Musim Panas 2022 North American Reliability Corporation (NERC) membunyikan penggera bahawa grid usang A.S. menghadapi risiko gangguan yang tinggi dalam beberapa bulan akan datang .

Keupayaan penjana dan pengendali grid untuk meramal dan mengurus aliran kuasa dengan tepat ke atas infrastruktur grid fizikal untuk memadankan penjanaan yang ada dengan permintaan adalah langkah kritikal dalam mengurangkan gangguan perubahan iklim masa hadapan. Oleh itu, syarikat tenaga dan pengendali grid memerlukan AI untuk meramal dan meramalkan permintaan dengan tepat dan tepat pada masanya, membolehkan mereka menyelaraskan penjanaan dengan kebolehubahan yang wujud apabila titik set berubah dan kebolehubahan disebabkan oleh kesan awan dan angin pada kelewatan boleh diperbaharui untuk dipadankan. Faedah terbesar yang boleh dibawa oleh AI kepada matlamat bersih-sifar ialah membenarkan pengurus kemudahan menggunakan tenaga boleh diperbaharui sebanyak mungkin sambil mengambil kira semua parameter dan kebolehubahan ini. Kecerdasan buatan akan memainkan peranan penting dalam menyokong matlamat industri tenaga untuk masa depan yang lebih cekap, berhubung dan mampan.

Contoh lain tentang cara inisiatif AI menangani isu iklim termasuk:

  • Melaksanakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk meningkatkan pengeluaran tenaga dalam masa nyata.
  • Automasi operasi hiliran, meningkatkan kecekapan kilang sebanyak 8% hingga 12%.
  • Memperbaiki sistem grid untuk meningkatkan kebolehramalan dan prestasi, membolehkan strategi tenaga boleh diperbaharui yang lebih bijak.
  • Pengoptimuman trafik dan navigasi melalui aplikasi AI dan ML seperti Peta Google dan Waze, serta penyelesaian pengumpulan data kenderaan lain, untuk mengurangkan pelepasan dan pelepasan dengan menyampaikan kecekapan kenderaan yang berkaitan, trafik dan data kesesakan lain yang serupa kepada pengguna mencemarkan.
  • Gunakan robotik yang dilengkapi dengan cip AI di tepi untuk mengelakkan kegagalan peralatan bencana dan banyak lagi dengan memeriksa saluran paip minyak, kilang penapisan atau lain-lain secara autonomi.

Kecerdasan Buatan Kini dan Masa Depan

Berusaha ke arah masa depan rendah karbon akan memerlukan tindakan di sekitar kecekapan operasi, strategi pengeluaran yang dipertingkatkan dan meminimumkan pembaziran – semuanya boleh Lakukan dengan penyelesaian AI kognitif . Kepentingan inisiatif global dalam mencapai dunia yang lebih mampan tidak boleh dipertikaikan, tetapi teknologi mempunyai peranan penting untuk dimainkan: membantu mengenal pasti dan mencapai matlamat yang berani dan boleh dicapai. Kecerdasan buatan akan menjadi alat praktikal yang lebih kritikal dalam menyokong perniagaan, industri dan bandar untuk mencapai sasaran sifar bersih yang penting.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan kecerdasan buatan untuk menyelesaikan usaha penyahkarbonan skala industri. 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
3 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

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

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

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