These 2 Startups Preview The Future Of AI In The Circular Economy

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

ได้รับการยกย่องว่าเป็นผู้ช่วยให้รอดโดยบางคน และ กลัวเป็นภัยคุกคามหลายด้าน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังปฏิวัติทุกสิ่งตั้งแต่การดูแลสุขภาพไปจนถึงการขนส่ง เครื่องมือ AI กำลังเกิดขึ้นในฐานะตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจหมุนเวียน ปรับปรุงการจัดการทรัพยากร การผลิต และการบริโภค

ปลดล็อคประสิทธิภาพ

AI สามารถนำเศรษฐกิจแบบวงกลมมาสู่ชีวิตได้ด้วยการคาดการณ์ความต้องการในการบำรุงรักษา ขับเคลื่อนประสิทธิภาพ และลดของเสียภายในระบบให้เหลือน้อยที่สุด ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ AI สามารถติดตามและประเมินวงจรชีวิตทั้งหมดของผลิตภัณฑ์ภายในห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อน ด้วยการตรวจสอบรูปแบบการใช้งาน การสึกหรอและความผันผวนของความต้องการ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการหมุนเวียนของผลิตภัณฑ์ ลดของเสีย และระบุโอกาสในการนำกลับมาใช้ใหม่และการรีไซเคิล

รายงานปี 2019 โดยมูลนิธิ Ellen MacArthur และ Google ระบุการใช้งาน AI ที่มีแนวโน้มมากที่สุดสามประการสำหรับเศรษฐกิจหมุนเวียน ได้แก่ การออกแบบผลิตภัณฑ์ ส่วนประกอบ และวัสดุแบบหมุนเวียน การดำเนินโมเดลธุรกิจแบบหมุนเวียน และเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างพื้นฐานแบบวงกลม

สำหรับเศรษฐกิจแบบวงกลม มีการใช้งานที่เป็นไปได้มากมายนับไม่ถ้วนในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยมีสตาร์ทอัพจำนวนมากที่ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรม ลองดูสองตัวอย่าง

การลดขยะไม้

“ในสหรัฐอเมริกา ชะตากรรมของขยะไม้มักเป็นการเดินทางทางเดียวไปยังสถานที่ฝังกลบ” Eric Law ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Urban Machine กล่าวผ่านทางอีเมล “ขนาดของปัญหานี้ใหญ่หลวง — 37 ล้านตันต่อปี”

แม้ว่าสิ่งเหล่านี้ส่วนใหญ่สามารถกอบกู้ได้ แต่ตัวยึดโลหะทั่วทั้งไม้อาจแตกหัก สึกกร่อน หรือเข้าถึงได้ยาก ดังนั้นการเปลี่ยนไม้เหลือใช้ให้เป็นทรัพยากรคุณภาพสูงที่ใช้งานได้จึงต้องใช้ความพยายามและมีค่าใช้จ่ายสูง

เออร์เบิน แมชชีน กำลังเรียกคืนไม้เกรดที่ใช้ในการก่อสร้างจำนวนหลายล้านตันจากโครงการก่อสร้างและการรื้อถอน AI และหุ่นยนต์ของบริษัทค้นหาและแยกตะปู สกรู และลวดเย็บกระดาษออกจากไม้ที่ได้รับการซ่อมแซม เปลี่ยนให้เป็นไม้แปรรูปคุณภาพสูงจากท้องถิ่นสำหรับผู้สร้างและนักออกแบบ AI ยังคำนวณปริมาณและคุณภาพของไม้ที่กู้คืนได้ในแต่ละสถานที่ นักพัฒนา ผู้รับเหมา และบริษัทรื้อถอนสามารถเช่าหุ่นยนต์สกัดโลหะที่ใช้ AI ของ Urban Machine สำหรับโครงการนอกสถานที่ ซึ่งช่วยลดผลกระทบต่อการฝังกลบในท้องถิ่น

ลดความซับซ้อนในการขายต่อ

การขายต่อเสื้อผ้าสามารถป้องกันไม่ให้วัสดุถูกฝังกลบและลดการบริโภค อย่างไรก็ตาม อุปสรรคหลายประการสำหรับธุรกิจขายต่อ ได้แก่ กระบวนการที่ยุ่งยากในการถ่ายภาพสินค้าที่ดี การสร้างคำอธิบายที่ถูกต้อง และการกำหนดราคาที่เหมาะสม

ในวง ใช้ AI เพื่อปรับปรุงการระบุ การประมวลผล และการลงรายการสินค้ามือสอง ด้วยภาพถ่ายเพียงไม่กี่ภาพของเสื้อผ้า AI จะสร้างคำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับแบรนด์ ขนาด และหมวดหมู่ รวมถึงขนาดและวัสดุที่เฉพาะเจาะจงภายในไม่กี่วินาที

ก่อนที่จะใช้เครื่องมือ AI ของ In the Loop ลูกค้าผู้ค้าปลีกมืออาชีพจะใช้เวลาเฉลี่ย 8 นาทีในการถ่ายภาพและลงรายการสินค้าทางออนไลน์ Zahra Biabani ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งบอกฉันทางอีเมล เครื่องมือนี้ลดเวลาลงเหลือเฉลี่ย 1.5 นาที ช่วยให้ลูกค้าแสดงรายการสินค้าได้มากกว่า XNUMX เท่าในระยะเวลาเท่ากัน เธอกล่าว

AI มักถูกมองว่าเป็นพลังปฏิวัติ แต่การประยุกต์ใช้งานมักจะมีความละเอียดอ่อนมากกว่า Urban Machine และ In the Loop แสดงให้เห็นว่า AI ปรับปรุงขั้นตอนเดียวในกระบวนการได้อย่างไร โดยสร้างผลกระทบที่ดูเหมือนเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม พลังนั้นอยู่ที่ความสามารถในการขยายขนาดได้ เมื่อความพยายามแบบเอกพจน์เหล่านี้ทวีคูณในอุตสาหกรรมและภูมิภาค ผลกระทบสะสมอาจมีอย่างมาก พลังของ AI ในการพัฒนาความเป็นหมุนเวียนจะเกิดขึ้นจากการกระทำที่ละเอียดอ่อนและมีผลกระทบเช่นนี้