Disse 2 startups forhåndsviser fremtiden til AI i den sirkulære økonomien

Publisert av Platon

Følgere: 0

Hyllet som en frelser av noen og fryktet som en flerstrenget trussel av andre revolusjonerer kunstig intelligens (AI) alt fra helsetjenester til transport. AI-verktøy dukker opp som muliggjørere av den sirkulære økonomien, og forbedrer ressursstyring, produksjon og forbruk.

Låser opp effektivitet

AI kan bringe den sirkulære økonomien til live ved å forutsi vedlikeholdsbehov, øke effektiviteten og minimere avfall i systemene. Gjennom sanntidsdataanalyse kan AI spore og vurdere hele livssyklusen til et produkt innenfor en kompleks forsyningskjede. Ved å overvåke bruksmønstre, slitasje og etterspørselsfluktuasjoner, kan AI optimere sirkulasjonen av produkter, redusere avfall og identifisere muligheter for gjenbruk og resirkulering.

En rapport fra 2019 av Ellen MacArthur-stiftelsen og Google identifiserte de tre mest lovende bruksområdene for AI for den sirkulære økonomien: design av sirkulære produkter, komponenter og materialer; drift av sirkulære forretningsmodeller; og optimalisering av sirkulær infrastruktur.

For den sirkulære økonomien er det utallige potensielle bruksområder i årene som kommer, med mange startups som allerede bruker AI for å oppnå konkrete resultater. La oss se på to eksempler.

Redusere treavfall

"I USA har skjebnen til treavfall ofte vært en enveisreise til søppelfyllinger," sa Eric Law, administrerende direktør og medgründer av Urban Machine, via e-post. "Omfanget av dette problemet er enormt - 37 millioner tonn årlig."

Selv om mye av dette kan reddes, kan metallfester i hele treverket være ødelagt, korrodert eller vanskelig tilgjengelig, så det er arbeidskrevende og kostbart å konvertere avfallet til en brukbar ressurs av høy kvalitet.

Urban maskin tar tilbake millioner av tonn med trelast fra bygge- og rivningsprosjekter. Dens AI og robotikk lokaliserer og trekker ut spiker, skruer og stifter fra berget tre, og forvandler det til høykvalitets, lokalt hentet trelast for byggere og designere. AI beregner også mengden og kvaliteten på gjenvunnet ved på hvert sted. Utviklere, entreprenører og rivningsfirmaer kan leie Urban Machines AI-aktiverte, metallutvinningsrobot for prosjekter på stedet, noe som reduserer innvirkningen på lokale deponier.

Forenkler videresalg

Videresalg av klær kan holde materiale ute av søppelfyllinger og redusere forbruket. Imidlertid inkluderer flere barrierer for videresalgsbedrifter den tungvinte prosessen med å ta gode bilder av en vare, lage en nøyaktig beskrivelse og sette riktig pris.

In the Loop bruker AI for å effektivisere identifisering, behandling og listeføring av brukte gjenstander. Med bare noen få bilder av et plagg, genererer AI en detaljert beskrivelse i løpet av sekunder av merke, størrelse og kategori, samt de spesifikke målene og materialet.

Før de brukte In the Loops AI-verktøy, brukte profesjonelle forhandlerklienter i gjennomsnitt 8 minutter mellom å fotografere og legge ut en vare på nettet, fortalte administrerende direktør og medgründer Zahra Biabani meg på e-post. Verktøyet reduserte det til gjennomsnittlig 1.5 minutter, slik at kundene kunne liste opp fem ganger så mange varer på samme tid, sa hun.

AI blir ofte fremstilt som en revolusjonerende kraft, men anvendelsene er ofte mer nyanserte. Urban Machine og In the Loop viser hvordan AI forbedrer enkelttrinn i en prosess, og skaper tilsynelatende små effekter. Kraften ligger imidlertid i skalerbarhet. Når denne enestående innsatsen multipliserer på tvers av bransjer og regioner, kan den kumulative effekten være betydelig. Kraften til AI for å fremme sirkularitet vil komme fra en rekke slike nyanserte, virkningsfulle handlinger.