L'importanza dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico per la lotta alle emissioni di carbonio

In questo articolo, riflettiamo sull'Intelligenza Artificiale (IA) e sul suo dominio cognitivo, Apprendimento Automatico (AA), e su come queste tecnologie potrebbero essere il futuro per il controllo dei livelli di emissioni di gas serra nel settore dei trasporti e della logistica.

Negli ultimi anni si è spesso discusso delle emissioni di gas serra (GHG) e dei loro impatti negativi sul clima globale. Fortunatamente, sono state adottate misure tangibili per ridurre queste emissioni, come dimostrato dal Piano d'azione tedesco per il clima 2050 e dal Green Deal Europeo. Inoltre, le iniziative aziendali globali come il Carbon Disclosure Project (CDP), che aiuta le aziende e le città a divulgare le proprie impatto e altre iniziative scientifiche sono state implementate anche per ridurre le emissioni di carbonio delle aziende.

Insieme a queste iniziative governative e aziendali, anche l'Intelligenza Artificiale (IA) e il suo dominio cognitivo, e l'Apprendimento Automatico (AA), sono sempre più utilizzati per mitigare i cambiamenti climatici e stanno guidando il futuro dei livelli di emissione di gas serra per privati ​​e organizzazioni. Per quanto riguarda il settore dei trasporti e della logistica, riteniamo che anche gli strumenti di machine learning possano essere particolarmente utili per prendere decisioni basate sui dati in merito alle emissioni di carbonio.

Nel tempo, l'uso dell'Intelligenza Artificiale e dell'Apprendimento Automatico nel settore dei trasporti e della logistica ha affrontato con successo le emissioni di carbonio. Ecco alcuni esempi:
 

Supporto nella gestione delle attività di trasporto

A causa di squilibri della domanda, vincoli di tempo o pianificazione insufficiente, circa il 30% dei trasporti sono (parzialmente) a vuoto. Negli ultimi anni l'apprendimento automatico ha aiutato le aziende a ridurre l'attività di trasporto e le emissioni raggruppando geograficamente gli spedizionieri e le destinazioni delle merci e rilevando le interruzioni nelle rotte di trasporto. Questa tecnologia ha anche permesso di anticipare complesse combinazioni di dimensioni del carico, tipo di trasporto, copertura del percorso e caratteristiche del servizio.
 

Analisi del veicolo e maggiore efficienza dei trasporti

Gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati utilizzati anche per eseguire analisi predittive dei veicoli e per assemblare accuratamente i loro componenti, ottenendo una migliore progettazione e funzionalità dei veicoli e un trasporto merci più efficiente. Inoltre, l'uso dell'apprendimento automatico per l'analisi dei veicoli ha avuto un impatto positivo sulla riduzione delle emissioni: accedendo a un ampio volume di dati su tutti i componenti del veicolo, le aziende hanno una comprensione superiore dei loro veicoli e ottengono una guida più efficiente con una minore usura del veicolo e meno emissioni.
 

Supporto per veicoli elettrici

L'applicazione più nota degli strumenti di apprendimento nel settore dei trasporti e della logistica è senza dubbio quella dei veicoli elettrici (EV), in cui il rilevamento di oggetti e modelli viene spesso utilizzato per migliorare la sicurezza e il comportamento di guida. I metodi di apprendimento automatico applicati ai veicoli elettrici sono utili anche per il controllo delle emissioni e per la mitigazione dei cambiamenti climatici, poiché forniscono un valido supporto al processo di ricarica dei veicoli elettrici, consentendo loro di rilevare tempestivamente le anomalie e prevenendo i guasti di ricarica. Inoltre, grazie alla capacità di apprendere continuamente dai dati sulle prestazioni, i metodi apprendimento automatico possono rendere il processo di produzione del veicolo più conveniente.
 

Sicurezza del carico, orario di arrivo e identificazione del camion presso le strutture

Per quanto riguarda problemi logistici come la sicurezza del carico, i tempi di arrivo e il monitoraggio e l'identificazione dei veicoli, i metodi di apprendimento automatico sono spesso utilizzati anche nelle strutture logistiche. Queste tecnologie semplificano l'individuazione di un veicolo in una struttura e riducono al minimo eventuali errori durante la pianificazione del ritiro e dello scarico del carico. Inoltre, utilizzando gli standard di smistamento e raggruppamento, gli strumenti di apprendimento automatico forniscono stime migliori della durata del trasporto e dell'orario di arrivo, riducendo i costi e migliorando il flusso di lavoro nei cantieri navali, nei centri logistici e in altre strutture. Di conseguenza, le emissioni in questi luoghi sono ridotte.

Si prevede che l'uso dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico nel settore dei trasporti e della logistica sarà una delle strategie più sostenibili per raggiungere gli obiettivi climatici futuri. Sebbene queste tecnologie siano ancora utilizzate su piccola scala nell'industria, rappresentano una reale opportunità per ridurre le emissioni di GHG. Le aziende stanno iniziando a utilizzarli per aumentare la capacità di generazione dei dati e rendere le loro operazioni più efficienti.

Fonte:
APPANION