Ці 2 стартапи передбачають майбутнє штучного інтелекту в циркулярній економіці

Перевидано Платоном

читають: 0

Дехто вітає як рятівника та побоювалися як багатосторонньої загрози іншими словами, штучний інтелект (ШІ) революціонізує все, від охорони здоров’я до транспорту. Інструменти штучного інтелекту стають засобом циркулярної економіки, покращуючи управління ресурсами, виробництво та споживання.

Ефективність розблокування

ШІ може втілити економіку замкнутого циклу в життя, прогнозуючи потреби в обслуговуванні, підвищуючи ефективність і мінімізуючи відходи в системах. Завдяки аналізу даних у режимі реального часу штучний інтелект може відстежувати та оцінювати весь життєвий цикл продукту в складному ланцюжку поставок. Відстежуючи моделі використання, знос і коливання попиту, штучний інтелект може оптимізувати обіг продуктів, зменшити відходи та визначити можливості для повторного використання та переробки.

Звіт Фонду Еллен Макартур і Google за 2019 рік визначив три найперспективніші застосування ШІ для циркулярної економіки: проектування циркулярних продуктів, компонентів і матеріалів; операційні циклічні бізнес-моделі; та оптимізація кільцевої інфраструктури.

Для циркулярної економіки є незліченна кількість потенційних застосувань у найближчі роки, і багато стартапів уже використовують ШІ для досягнення відчутних результатів. Давайте розглянемо два приклади.

Зменшення відходів деревини

«У Сполучених Штатах доля деревних відходів часто була поїздкою в один кінець на сміттєзвалища», — сказав Ерік Ло, генеральний директор і співзасновник Urban Machine, електронною поштою. «Масштаби цієї проблеми величезні — 37 мільйонів тонн щорічно».

Хоча більшу частину цього можна врятувати, металеві кріплення по всій деревині можуть бути зламані, корозійні або важкодоступні, тому перетворення відходів деревини на придатний для використання високоякісний ресурс є трудомістким і дорогим.

Міська машина повертає мільйони тонн будівельних пиломатеріалів із проектів будівництва та знесення. Його штучний інтелект і робототехніка знаходять і витягують цвяхи, шурупи та скоби з врятованої деревини, перетворюючи її на високоякісні місцеві пиломатеріали для будівельників і дизайнерів. ШІ також розраховує кількість і якість деревини, видобутої в кожному місці. Розробники, підрядники та компанії, які займаються демонтажем, можуть орендувати робота Urban Machine із підтримкою штучного інтелекту, який витягує метал, для проектів на місці, зменшуючи вплив на місцеві звалища.

Спрощення перепродажу

Перепродаж одягу може уберегти матеріал від звалищ і зменшити споживання. Однак численні бар’єри для підприємств перепродажу включають громіздкий процес зйомки гарних фотографій товару, створення точного опису та встановлення правильної ціни.

У петлі використовує штучний інтелект для спрощення ідентифікації, обробки та переліку вживаних речей. За допомогою лише кількох фотографій одягу штучний інтелект за лічені секунди генерує детальний опис бренду, розміру та категорії, а також конкретних розмірів і матеріалу.

Перш ніж використовувати інструмент штучного інтелекту In the Loop, професійні клієнти-посередники витрачали в середньому 8 хвилин між фотографуванням і розміщенням товару в Інтернеті, повідомила мені електронною поштою генеральний директор і співзасновник Захра Біабані. Інструмент скоротив це в середньому до 1.5 хвилин, дозволяючи клієнтам перелічувати в п’ять разів більше елементів за той самий проміжок часу, сказала вона.

ШІ часто зображують як революційну силу, але його застосування часто має більш нюанси. Urban Machine і In the Loop показують, як штучний інтелект покращує окремі етапи процесу, створюючи, здавалося б, незначний вплив. Однак сила полягає в масштабованості. Коли ці окремі зусилля множаться між галузями та регіонами, кумулятивний вплив може бути значним. Потужність штучного інтелекту для просування циркулярності стане результатом серії таких тонких, вражаючих дій.