Hållbara AI-lösningar i praktiken
Organisationer i olika branscher använder redan AI-drivna lösningar för att främja hållbarhetsframsteg, öka effektiviteten och minska kostnaderna. Här är bara några exempel på AI-tekniker i praktiken:
Precisionsjordbruk: Mata världen med färre resurser
Jordbruk är en av de största bidragande faktorerna till klimatförändringar, där markanvändningsförsämring och avskogning står för ungefär en fjärdedel av de globala utsläppen av växthusgaser och förbrukar cirka 70 % av världens sötvattenresurser. Genom att införa hållbara jordbruksmetoder, inklusive sådana som bidrar till att ta bort ytterligare koldioxid från atmosfärerna, kan också uppfödarna bidra till att främja framsteg för att hantera klimatförändringar.
Vissa jordbruksföretag innoverar till exempel med jordbruksdata för att skapa en mer hållbar framtid med hjälp av
Azure Data Manager for Agriculture. Genom att ansluta servergruppsdata från olika källor ger den här lösningen användbara insikter som hjälper användarna att skapa avancerade lösningar och främja hållbara jordbruksmetoder.
Smarta rutnät: Optimera energihanteringen
När energisektorn går in i en global övergång till
förnybar energi behöver organisationer innovationer för att hantera allt mer decentraliserade rutnät som är beroende av varierande förnybar energi. Traditionella metoder för nätoptimering som använder sensorer, styrsystem och konventionell dataanalys för att balansera utbud och efterfrågan är dåligt rustade för att hantera den ökade variationen och intermittensen hos förnybara och distribuerade energikällor.
Energiföretag kan också använda AI för att hjälpa dem att gå över till noll. Till exempel använder
bp digital tvilling-teknik för att identifiera möjligheter till optimering och koldioxidminskning. “Genom att använda den här digitala tvillingen för att titta på både tidigare data och förutsäga framtida data är det ovärderligt,” säger David Twins, anläggningsprocesstekniker på bp. “Om detta distribuerades över bp-tillgångar har vi möjlighet att minska utsläpp med cirka 500 000 ton co2-ekvivalenter varje år.”
Tidiga varningar för alla initiativ: Revolutionera haveriberedskapssystem
Med den ökande styrkan och frekvensen för extrema väderhändelser är det viktigt att se till att alla har tillgång till tidiga varningssystem. Genom att använda AI-drivna verktyg kan meteorologer dramatiskt förbättra sina förutsägelser av extrema händelser till en betydligt lägre kostnad.
I samarbete med fn:s initiativ Early Warnings for All arbetar Microsoft för att bättre förstå de befolkningar som är mest utsatta för extrema väderhändelser och andra hot, ofta på grund av klimatförändringar. Dessa communities står inför stora risker, inklusive allvarliga stormar, värmeböljor, strömmar, långvariga strömmar och stigande havsnivåer. Med hjälp av högupplösta satellitbilder i kombination med AI-drivna tekniker kan myndighetsledare hitta hem som är
sårbara för extrem väderförstöring i högriskområden och leverera snabbare katastrofhantering och återställning.
Återvinningsbara plaster: Påskyndande av hållbar plastutveckling
Konventionell plast som tillverkas avgaser bidrar avsevärt till utsläpp av koldioxid. Dessutom fortsätter en ström av plastsvinn att försämra miljöer på land och i havet. Forskare från Microsoft
AI4 Science Lab och University of Washington använder generativa AI-modeller för att utforma återvinningsbara plaster med hjälp av för att ersätta specialiserade engångs plast som för närvarande används i tryckta kretskort.
Identifiering och övervakning av läckage: Hjälpa städer att spara pengar på vattnet
Vatten är en värdefull, begränsad resurs och viktig för livet. För att bli en
vattenpositiv värld kommer världsledare behöva göra mer än att bara minska vattenanvändningen och återställa vattentillgångar. Det handlar också om att ge människor över hela världen tillgång till vatten- och sanitetstjänster, engagera sig i offentlig policy och driva innovation.
Microsoft samarbetar med FIDO Tech för att
leverera AI-baserade lösningar för läckageidentifiering och vattenhantering för flera vattenverktyg över hela världen. FIDO AI använder nätverksinbäddade AI-akustiska sensorer för att identifiera och fastställa storleken på läckor, vilket ger värdefull information om var, när och hur mycket vattenförlust som sker. Sensorerna fortsätter att rapportera data när reparationerna har utförts, vilket visar om reparationerna fungerar och hur mycket vatten som sparas. Med kontinuerlig AI-driven övervakning kan ledare hjälpa till att förhindra läckage och få insikter om hur ett nätverk reagerar i tider av förseningar eller hög efterfrågan. Vattenbolag kan optimera vattenanvändningen i distributionsnätverket med hjälp av dessa AI-lösningar.
