最近は、あらゆるものを「AI化」したいと考えているようです。しかし、運輸部門の排出量削減における人工知能 (AI) の本当の可能性は何でしょうか?さらに良いことに、一部の企業は現在、排出量の削減と効率の向上を図るために、運輸業界全体に AI をどのように導入しているのでしょうか?
AI は次のような用途に最適です データを迅速に分析し、コスト効率よく効率を向上させる。これは運輸を含むあらゆる業界が恩恵を受けることができます。
気候変動による最悪の影響を防ぐには追加のハードウェアおよびソフトウェア ソリューションが必要となるため、AI は、電気自動車や持続可能な航空燃料などのハード資産やテクノロジーの排出削減可能性のギャップを部分的に埋めるのに役立ちます。
交通機関全体にわたる AI アプリケーションの増え続けるリストの中から、ほんの数例を見てみましょう。
公共交通機関で座席に座る
私はコンスタンチン・スパソフ氏に、交通機関の排出量削減における AI の役割についての考えを尋ねました。交通業界を改善するためのソフトウェア ツールの提供に注力している米国企業 Modeshift のビジネス開発担当副社長として、彼は交通機関における AI の使用について直接的な視点を持っています。
「AIの直接的な影響は間接的なものかもしれないが、導入の障壁を効果的に軽減するアプリケーションが最も大きな影響を与えるだろう」とスパソフ氏は電子メールで述べた。
スパソフ氏はまた、今日の交通機関で AI がどのように役割を果たしながら、道路を走る車両の数を減らすことができるかについても共有しました。「たとえば、AI を活用して固定ルートではなく需要に応じた交通ルートを導入すると、公共交通機関の利用が最適化されます。燃料効率の観点からだけでなく、最も多くの乗客にサービスを提供できる位置にあります…」
私たちが必要とする後部座席のドライバーは 1 人です
ドライビングの世界を見つめる、私たち自身のヘザー・クランシー 最近 Google が気候変動への対処に AI をどのように活用しているかについて記事を書きました。
クランシー氏は、AI を使用してドライバーにより効率的なルートを提供する Google の環境に優しいルート プランナーについて簡単に触れました。これにより、より多くの費用を節約できる可能性があります。 年間1万トンの二酸化炭素排出量。さらに、彼女は次のように述べました。 プロジェクト・グリーンライト、GoogleはAIを活用して信号停止を改善するために密かに取り組んでいます。
引越し貨物では、以下のような会社が挙げられます。 群れの貨物 AI を使用してさまざまな荷主の貨物を組み合わせ、1 台のトラックに積んで効率的に輸送することで、効率を向上させ、トラックの空の貨物スペースを削減します。同社のウェブサイトには、同社の技術が温室効果ガス排出量の削減に役立つと記載されている 15-40パーセント.
航空部門を飛行する
Google は航空分野でも AI を活用しています。テクノロジーの巨人 最近 飛行機雲への対処を支援する AI ツールを試験運用しました。 フォーム 飛行機が特定の高度で湿気の層を通過すると、雲に似た細い白い線が形成されます。 2022 年の IPCC 報告書では、飛行機雲がおおよその原因を占めていると述べています。 航空による地球温暖化への影響の 35% 熱が閉じ込められるため、そうでなければ大気中に放出されてしまうからです。したがって、Google の AI ツールには、先ほど述べた有意義なギャップを埋める可能性があります。
Google の気候 AI チームのリード プロダクト マネージャーである Juliet Rothenberg 氏は、同社がこのツールを使って次に検討している 1 つの領域についてもう少し詳しく説明しました: (2) ツールの拡張、(XNUMX) 航空にとって最も影響の大きい排出領域、つまり夜間の飛行機雲への対応。
規模の拡大という点では、同社は大量配信に重点を置いており、航空会社やパイロットが飛行計画時や飛行中に乱気流データを監視するのにすでに役立っているソフトウェア プラットフォームと連携して、Google の飛行機雲ツールを直接組み込んでいます。ローテンバーグ氏は、アプリケーションの最も大きな影響を与える分野について、同社がより重点を置くと共有した。 夜の飛行機雲これは、大気中に放出されるであろう地球の熱が夜間に 100% 閉じ込められるため、より影響力が大きくなります。これは、日中の飛行機雲が大気中に熱を放出するのとは対照的です。
「アメリカン航空との取り組みから得られた非常に興味深い証拠の1つは、飛行機雲が航空業界にとって[排出量削減において]最も費用対効果の高いソリューションの1つである可能性があるということです」とローゼンバーグ氏は述べた。 「そして、夜間の飛行機雲の調査を始めると、その[影響]の費用対効果はさらに高まります…そのため、科学の発展と研究の実施を続ける中で、最も影響が大きい領域に焦点を当てることが私たちの目標になるでしょう。」
公海を航海する
AI はさまざまな方法で海上輸送において役割を果たすことができますが、その能力を活用して、 配送ルートの最適化 燃料消費量を削減することは、排出量削減を即時に実現する優れた方法のように思えます。
2022 年、ワレニウス ウィルヘルムセンは、世界的な海運会社として初めて、 完全にAIベースのアプローチを採用する 航海を最適化し、燃料消費量を最大 10% 削減します。一緒に働く 深海海事業界向けの AI ソフトウェア会社であるこのツールは、燃料消費量、速度、電気消費量などのパラメーターを監視し、航路を最適化するための船長への詳細な指示を生成します。
「人間は、たとえ何年の経験があっても、この自動航行指示に匹敵することはできません。」 と ワレニウス・ヴィルヘルムセンの海洋事業担当上級副社長、ゲイル・ファーガーハイム氏はこう語る。
業界の多くの分野と同様に、本当の問題は、AI ソリューションを時間内に拡張して、気候全体に意味のある変化をもたらすことができるかということです。
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- 情報源: https://www.greenbiz.com/article/ai-has-finger-pulse-transport-industry
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