Relevantnost Veštačke Inteligencije i Mašinskog Učenja za borbu protiv emisija ugljenika

U ovom članku razmatramo Veštačku Inteligenciju (VI) i njen kognitivni domen, Mašinsko Učenje (MU), i kako ove tehnologije mogu biti budućnost za kontrolu nivoa emisije gasova staklene bašte u sektoru transporta i logistike.

 
Poslednjih godina često se raspravlja o emisiji gasova staklene bašte (GHG) i njihovom negativnom uticaju na globalnu klimu. Na sreću, preduzeti su opipljivi koraci za smanjenje ovih emisija, kao što pokazuje Nemačka Akcioni Plan za Klimu 2050 i Evropski Zeleni Dogovor. Pored toga, globalni korporativni poduhvati poput Projekta otkrivanja ugljenika (CDP), koji pomaže kompanijama i gradovima da otkriju svoje ekološke uticaja, a implementirane su i druge inicijative zasnovane na nauci kako bi se smanjile emisije ugljenika u kompanijama.
Zajedno sa ovim vladinim i korporativnim inicijativama, Veštačka Inteligencija (VI) i njen kognitivni domen, Mašinsko Učenje (MU), takođe se sve više koriste za ublažavanje klimatskih promena i pokreću budućnost nivoa emisije stakleničkih gasova za privatne pojedince i organizacije. Što se tiče sektora transporta i logistike, verujemo da alatke za MU mogu takođe biti od posebne pomoći u donošenju odluka zasnovanih na podacima u vezi sa emisijama ugljenika.
 
Tokom vremena, korišćenje Veštačke Inteligencije i Mašinskog Učenja u sektoru transporta i logistike uspešno je rešilo emisiju ugljenika. Evo nekoliko primera:
 

Podrška u upravljanju transportnim aktivnostima

Zbog neuravnoteženosti potražnje, vremenskih ograničenja ili nedovoljnog planiranja, oko 30% transporta je (delimično) prazno. Poslednjih godina Mašinsko Učenje je pomoglo kompanijama da smanje svoju transportnu aktivnost i emisije tako što geografski grupišu pošiljaoce i robne destinacije i otkrivaju prekide u transportnim rutama. Ova tehnologija je takođe omogućila da se predvide složene kombinacije veličine tereta, vrste transporta, pokrivenosti rute i karakteristika usluga.
 

Analiza vozila i poboljšana efikasnost transporta

Algoritmi Mašinskog Učenja su takođe korišćeni za izvođenje prediktivnih analiza vozila i za precizno sklapanje njihovih komponenti, što je rezultiralo boljim dizajnom i funkcionalnošću vozila i efikasnijim transportom tereta. Pored toga, upotreba MU za analizu vozila imala je pozitivan uticaj na smanjenje emisija: Pristupom velikom obimu podataka o svim komponentama vozila, kompanije imaju superiorno razumevanje svojih vozila i postižu efikasniju vožnju sa manje habanja vozila i manje emisije.
 

Podrška za električna vozila

Najpoznatija primena MU alata u transportnoj i logističkoj industriji su nesumnjivo električna vozila (EV), u kojima se detekcija objekata i obrazaca često koristi za poboljšanje bezbednosti i ponašanja u vožnji. MU metode koje se primenjuju na EV su takođe korisne za kontrolu emisija i ublažavanje klimatskih promena, jer pružaju dragocenu podršku procesu dopunjavanja električnih vozila, omogućavajući im da rano otkriju anomalije i sprečavaju kvarove pri punjenju. Takođe, sa svojom sposobnošću da kontinuirano uči iz podataka o performansama, MU metode mogu učiniti proces proizvodnje vozila isplativijim.
 

Obezbeđenje tereta, vreme dolaska i identifikacija kamiona u objektima 

Što se tiče logističkih pitanja kao što su bezbednost tereta, vremena dolaska i praćenje i identifikacija vozila, metode Mašinskog Učenja se takođe često koriste u logističkim objektima. Ove tehnologije olakšavaju lociranje vozila u objektu i minimiziraju sve potencijalne greške prilikom planiranja preuzimanja i istovara tereta. Pored toga, korišćenjem standarda za sortiranje i grupisanje, alati Mašinskog Učenja obezbeđuju poboljšane procene trajanja transporta i vremena dolaska, smanjujući troškove i poboljšavajući tok posla u brodogradilištima, logističkim centrima i drugim objektima. Kao rezultat toga, emisije na ovim lokacijama su smanjene.
 
Predviđa se da će korišćenje Veštačke Inteligencije i Mašinskog Učenja u sektoru transporta i logistike biti jedna od najodrživijih strategija za ispunjavanje budućih klimatskih ciljeva. Iako se ove tehnologije još uvek koriste u malom obimu u industriji, one predstavljaju pravu priliku za smanjenje emisije GHG. Kompanije počinju da ih koriste kako bi povećale svoju sposobnost generisanja podataka i učinile svoje poslovanje efikasnijim.
 
Source:
APPANION