Релевантноста на Вештачката интелигенција и Машинското учење за справување со емисиите на јаглерод

Во овој напис, размислуваме за Вештачката интелигенција (ВИ) и нејзиниот когнитивен домен, Машинско учење (МУ) и како овие технологии можат да бидат иднината за контролирање на нивоата на емисија на стакленички гасови во транспортниот и логистичкиот сектор.

 
Во последниве години, често се дебатира за емисиите на стакленички гасови (GHG) и нивните негативни влијанија врз глобалната клима. За среќа, преземени се опипливи чекори за намалување на овие емисии, како што покажува германскиот Акционен план за климата 2050 и Европски еколошки договор. Покрај тоа, глобалните корпоративни напори како што се Проектот за откривање на јаглеродот (CDP), кој им помага на компаниите и градовите да го откријат влијанието на својата животна средина и други иницијативи засновани на наука исто така се имплементирани за да се намалат емисиите на јаглерод на компаниите.
Заедно со овие владини и корпоративни иницијативи, Вештачката интелигенција (ВИ) и нејзиниот когнитивен домен, Машинско учење (МУ), исто така се повеќе се користат за ублажување на климатските промени и ја движат иднината на нивоата на емисија на стакленички гасови за приватни лица и организации. Што се однесува до транспортниот и логистичкиот сектор, веруваме дека алатките за МУ исто така можат да бидат особено корисни во донесувањето одлуки засновани на податоци во врска со емисиите на јаглерод.
 
Со текот на времето, користењето на вештачката интелигенција и машинското учење во транспортниот и логистичкиот сектор успешно се справи со емисиите на јаглерод. Еве неколку примери:
 

Поддршка во управувањето со транспортните активности

Поради нерамнотежа на побарувачката, временски ограничувања или недоволно планирање, приближно 30% од транспортите се (делумно) празни патувања. Во последниве години Машинското учење им помогна на компаниите да ги намалат транспортните активности и емисиите преку географско групирање на испраќачите и дестинации на стоки и откривање на прекини на транспортните рути. Оваа технологија, исто така, овозможи да се предвидат сложени комбинации на големина на товар, тип на транспорт, покриеност на рутата и карактеристики на услугата.
 

Анализа на возила и зголемена транспортна ефикасност

Алгоритмите за машинско учење исто така се користени за извршување на предвидливи анализи на возилата и за прецизно склопување на нивните компоненти, што резултира со подобар дизајн и функционалност на возилото и поефикасен товарен транспорт. Покрај тоа, употребата на МУ за анализа на возилата имаше позитивно влијание врз намалувањето на емисиите: со пристап до голем обем на податоци за сите компоненти на возилото, компаниите имаат супериорно разбирање за нивните возила и постигнуваат поефикасно возење со помалку абење на возилото и помалку емисии.
 

Поддршка за електрични возила

Најпознатата примена на алатките за МУ во транспортната и логистичката индустрија се несомнено електричните возила (ЕВ), во кои откривањето на предмети и шаблони често се користи за подобрување на безбедноста и однесувањето при возење. Методите за МУ кои се применуваат на ЕВ се исто така корисни за контрола на емисиите и за ублажување на климатските промени, бидејќи обезбедуваат вредна поддршка за процесот на полнење на електричните возила, овозможувајќи им рано откривање на аномалии и спречување неуспеси во полнењето. Исто така, со својата способност постојано да учи од податоците за перформансите, методите за МУ можат да го направат процесот на производство на возила поисплатлив.
 

Безбедност на товарот, време на пристигнување и идентификација на камионот во објектите 

Во однос на логистичките прашања како што се безбедноста на товарот, времето на пристигнување и следењето и идентификацијата на возилата, методите за машинско учење исто така често се користат во логистичките капацитети. Овие технологии го олеснуваат лоцирањето на возилото во објектот и ги минимизираат сите потенцијални грешки при планирањето на товарањето и истоварувањето на товарот. Дополнително, со користење на стандарди за сортирање и групирање, алатките за МУ обезбедуваат подобрени проценки на времетраењето на транспортот и времето на пристигнување, намалувајќи ги трошоците и подобрувајќи го работниот тек во бродоградилиштата, логистичките центри и другите објекти. Како резултат на тоа, емисиите на овие локации се намалуваат.
 
Употребата на вештачка интелигенција и машинско учење во транспортниот и логистичкиот сектор се предвидува да биде една од најодржливите стратегии за исполнување на идните климатски цели. Иако овие технологии сè уште се користат во мал обем во индустријата, тие претставуваат вистинска можност за намалување на емисиите на стакленички гасови. Компаниите почнуваат да ги користат за да ја зголемат способноста за генерирање податоци и да ги направат нивните операции поефикасни.
 
Извор:
APPANION