La pertinence de l’Intelligence Artificielle et de l’Apprentissage Automatique pour lutter contre les émissions de carbone

Dans cet article, nous réfléchissons à l’Intelligence Artificielle (IA) et à son domaine cognitif, l’Apprentissage Automatique, et à la façon dont ces technologies peuvent être l’avenir pour contrôler les niveaux d’émissions de gaz à effet de serre dans le secteur du transport et de la logistique.

Au cours des dernières années, les émissions de gaz à effet de serre (GES) et leurs impacts négatifs sur le climat mondial ont souvent été débattus. Heureusement, des mesures concrètes ont été prises pour réduire ces émissions, comme l’a montré le Climate Action Plan 2050 allemand et le Pacte Vert Européen. De plus, des entreprises mondiales comme le Projet de Divulgation du Carbone (PDC), qui aide les entreprises et les villes à divulguer leur impact environnemental, et d’autres initiatives scientifiques ont également été mises en œuvre pour réduire les émissions de carbone des entreprises.
Parallèlement à ces initiatives gouvernementales et corporatives, l’Intelligence Artificielle (IA) et son domaine cognitif, l’Apprentissage Automatique, sont également de plus en plus utilisés pour atténuer les changements climatiques et déterminent l’avenir des niveaux d’émissions de GES pour les particuliers et les organisations. En ce qui concerne le secteur du transport et de la logistique, nous pensons que les outils d’Apprentissage Automatique peuvent également être particulièrement utiles pour prendre des décisions basées sur des données concernant les émissions de carbone.

Au fil du temps, l’utilisation de l’Intelligence Artificielle et de l’Apprentissage Automatique dans le secteur du transport et de la logistique a permis de lutter avec succès contre les émissions de carbone. Voici quelques exemples:
 

Soutien à la gestion des activités de transport

En raison de déséquilibres de la demande, de contraintes de temps ou d’une planification insuffisante, environ 30 % des transports sont des trajets (partiellement) à vide. Au cours des dernières années, l’Apprentissage Automatique a aidé les entreprises à réduire leur activité de transport et leurs émissions en regroupant géographiquement les expéditeurs et les destinations de marchandises et en détectant les ruptures dans les itinéraires de transport. Cette technologie a également permis d’anticiper les combinaisons complexes de tailles de fret, le type de transport, la couverture d’itinéraire et les caractéristiques de service.
 

Analyse des véhicules et amélioration de l’efficacité du transport

Des algorithmes d’Apprentissage Automatique ont également été utilisés pour effectuer des analyses prédictives des véhicules et assembler avec précision leurs composants, ce qui a permis d’améliorer la conception et la fonctionnalité des véhicules et d’améliorer l’efficacité du transport de marchandises. En outre, l’utilisation de l’Apprentissage Automatique pour l’analyse des véhicules a eu un impact positif sur la réduction des émissions : en accédant à un grand volume de données sur tous les composants des véhicules, les entreprises ont une meilleure compréhension de leurs véhicules et obtiennent une conduite plus efficace avec moins d’usure des véhicules et moins d’émissions.
 

Prise en charge des véhicules électriques

L’application la plus connue des outils d’Apprentissage Automatique dans l’industrie du transport et de la logistique est sans aucun doute les véhicules électriques (VE), dans lesquels la détection d’objets et de motifs est souvent utilisée pour améliorer la sécurité et le comportement de conduite. Les méthodes d’Apprentissage Automatique appliquées aux véhicules électriques sont également bénéfiques pour le contrôle des émissions et l’atténuation du changement climatique, car elles fournissent un soutien précieux au processus de recharge des véhicules électriques, leur permettant de détecter les anomalies à un stade précoce et de prévenir les défaillances de charge. En outre, avec sa capacité à apprendre en permanence à partir des données de performance, les méthodes ml peuvent rendre le processus de production de véhicules plus rentable.
 

Sécurité du fret, heure d’arrivée et identification du camion dans les installations

En ce qui concerne les questions logistiques telles que la sécurité du fret, les heures d’arrivée et la surveillance et l’identification des véhicules, les méthodes d’apprentissage automatique sont également souvent utilisées dans les installations logistiques. Ces technologies facilitent la localisation d’un véhicule dans une installation et minimisent les erreurs potentielles lors de la planification du ramassage et du déchargement de la cargaison. En outre, en utilisant des normes de tri et de regroupement, les outils d’Apprentissage Automatique fournissent des estimations améliorées de la durée et de l’heure d’arrivée du transport, réduisant les coûts et améliorant le flux de travail dans les chantiers navals, les centres logistiques et d’autres installations. En conséquence, les émissions à ces endroits sont réduites.

L’utilisation de l’Intelligence Artificielle et de l’Apprentissage Automatique dans le secteur du transport et de la logistique devrait être l’une des stratégies les plus durables pour atteindre les futurs objectifs climatiques. Bien que ces technologies soient encore utilisées à petite échelle dans l’industrie, elles représentent une réelle opportunité de réduire les émissions de GES. Les entreprises commencent à les utiliser pour augmenter leur capacité de génération de données et rendre leurs opérations plus efficaces.

Source:
APPANION