绿色人工智能：利用技术实现积极变革 AIoT 演讲

来自各个领域的人工智能和技术爱好者都希望利用自动化来使他们的运营更加可持续。 绿色人工智能修正了该技术对气候的负面影响。

这是一项成本高昂且与环境有关的资产，但这些算法将改变所有部门与人工智能和地球的关系。 使用绿色人工智能来产生有价值的影响，实现可持续发展目标变得更加简化和可行。

物流与供应链

各部门必须依靠人工智能来改善整个供应链的流程。 物流应尝试绿色人工智能 起草可靠的碳账本、转变材料采购方式，并加快研究和交流。 决策可以验证合规性并提高供应商管理的可见性，以确保道德合作伙伴关系。

“交通是另一个用例。 物流经理可以要求绿色人工智能升级路线和智能交通管理，以减少燃料使用，特别是在电气化过程中。” 

此外，跟踪货物流线，因为跟踪系统和自动化可以减少浪费并防止盗窃。 在库存管理的碳足迹飙升的时代，这些见解至关重要。

在供应链方面，绿色人工智能通过改进预测来减少碳足迹。 历史数据和培训消除了废弃和未使用产品中的垃圾。 降低仓库存储需求还可以减少电力消耗，从而减少更多排放。

新能源

能源行业如何利用绿色人工智能来加快发展并减少对化石燃料的依赖？ 该技术提供了监督和清晰的分析。 建筑行业可以根据地理位置预测需求，以细化消费。 或者，城市规划和工程领域 正在升级传统电网，并且需要人工智能驱动的负载平衡数据来实现消费感知。 这些对于实现可再生能源的广泛应用并消除其波动性至关重要。

人工智能将预测太阳能电池板或地热热泵等资产的性能，并根据使用情况和高峰时间进行优化。 能源到电网的应用也值得注意，因为绿色人工智能可以成为加强电池存储解决方案以及提高城市和农村电力弹性的重点。

农业和粮食生产

全球农业是温室气体排放的最主要贡献者之一。 因此，脱碳、减废、精细化资源配置存在无数机遇。 粮食需求不断增加，气候变化正在改变土壤，农民的土地正在耗尽。 这些突出的情况需要在灾难和短缺发生之前进行优化。

食品生产商必须将绿色人工智能融入精准农业。 用例包括：

• 土壤测试和监测
• 入侵物种识别
• 疾病检测和预防
• 产出预测
• 牲畜福祉
• 国外工厂认可
• 智能浇水和害虫防治分配
• 天气监督

人工智能驱动的工具减轻了农民的负担，鼓励可持续的种植和收获方法。 见解揭示了他们可以采取的预防措施，以在充满挑战的气候下增强安全性和复原力。

水处理

污染物检测是历史上最复杂的。 新的污染物穿过以前未受污染的水域。 水厂和公用事业提供商缺乏足够的技术来消除所有有毒影响。 现代关注的问题包括微塑料以及全氟烷基物质和多氟烷基物质 - 或永久化学品 - 已知 对人类健康产生持久影响 并加深净化并发症。

开发处理技术需要大量资金和时间，而专业人员却没有这样的能力，因为不干净的水渗透到城市和自然栖息地。 绿色人工智能将协助分子工程师和水科学家扫描样本并确定污染物浓度。

将人工智能与现有技术（如红外成像和光谱学）相结合，可以释放无限的潜力。 当人工智能在很短的时间内对水质进行筛选和建模时，手动计数和繁琐的数据收集的时代就结束了。

制造业和工业

从混凝土、电池到服装，一切都在抛弃制造业，进入温室气体排放的新领域。 绿色人工智能是行业广泛关注可持续发展问题的希望灯塔。 它探索了从能源管理到简化生产线等破坏性较小的运营方案。

例如，人工智能传感器会在自动化机器人无法正常运行时进行报告。 即时通知允许工厂技术人员 进行维护而不产生废物 公司不能出售。 制造商经常浪费资源和时间进行过多的维修。 这种绿色技术通过提供预测性维护建议来调整工作流程，使机器始终处于最佳性能并避免中断。

人工智能的其他生态意识工业用例包括：

• 关闭灯光和机械以节省能源。
• 构建数字孪生，最大限度地减少运营改造所需的资源。
• 监控室内空气质量和用水等环境指标，以发现过程。

医疗保健和生物医学

由于医疗设施必须易于使用，因此会产生大量废物并消耗大量电力。 此外，制药公司利用不道德的试验和测试实践开采自然资源并损害生物多样性。

“绿色人工智能可以将动物从药物测试和发现中剔除，因为算法可以通过准确的测定来运行模拟。” 

医疗保健专业人员利用人工智能来帮助地球，同时也将行业推向更高的生产力高度。 考虑组织病理学家如何利用人工智能通过更准确的测试解决方案来减少生物医学废物。

创新的人工智能用例包括组织样本中的早期结直肠癌识别，并成功检测新突变。 它可以清除水道中不必要的污染物并节省一次性医疗设备。

揭开绿色人工智能的实用性

每个行业都有机会通过采用绿色人工智能来推动可持续发展计划。 企业必须策划和培训这些工具，以考虑更环保的运营。 各个部门如何找到创造性的小方法和大方法来消除浪费、遏制资源消耗、创建一个回馈地球的恢复性产业，是没有极限的。

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