AI 在可持续发展方面的机遇

  • 5 分钟

可持续发展计划可以采取多种形式，可持续项目可以在广泛的部门进行。 让我们看看 AI 如何提高效率的一些示例。

农业

照片显示农民在一个田野里看着平板电脑。

基于数据的决策可显著提高农业生产力和可持续性。 这种管理风格被称为“精准农业”。 它涉及到使用土壤地图、气候数据和作物数据等信息来估计作物需要的处理和处理时间。 这些做法有助于正确使用所需的农药或营养剂，从而最大限度地减少浪费的最终污染。 农民可以将它们与其他可持续的 AI 做法相结合，例如智能收割或 AI 支持的害虫检测和控制。

Microsoft推动 FarmVibes，该项目侧重于为农民提供实现可持续、精确的农业的工具。 它致力于预测天气变化，并为可持续和盈利管理实践提供建议。 这些措施包括开发 AI 支持的土壤和作物健康监测系统。 项目中的 AI 模型以 名称 FarmVibes.AI 提供。

能源

照片显示从事太阳能电池板工作的人。

能源部门的可持续发展优先事项是将新的可再生能源来源集成到电网中。 在此任务中，AI 也证明很有帮助。 全球可再生能源观察，建立在Microsoft AI 的基础上，检测太阳能和风能装置，并跟踪向更绿色能源的过渡。

其次，另一个优先事项是减少生产场所的石油和天然气排放。 AI 和物联网 (IoT) 技术使这一目标成为可能。 例如，Accenture 和 Microsoft 有助于使用 AI 异常情况检测模型识别和修复甲烷泄漏。4 在此项目中，开发人员使用 Microsoft SynapseML 构建完全可缩放的分布式 AI 系统。

第三，在能源行业保护环境方面，预测性维护是另一个富有成效的策略。 AI 可以预测钻机或其他机械何时开始出现故障。 这种预测让我们能够在事故中断运营并导致环境或人为损害之前修理或更换资产。 例如，Schneider Electric 使用 Azure 机器学习在泵和其他油田设备中执行预测性维护。5

行业

照片显示一名工人戴着硬帽，看着平板电脑，同时在太阳能电池板上工作。

AI 可以帮助制造和工业公司优化他们的能源和水消耗。 例如，Metinvest 使用 Azure 数据工厂和 Azure 机器学习来检测铸造铁中的硅含量，这有助于最大程度地减少过程所需的燃料。6

另一个常见场景是使用 AI 发现低碳建筑材料。 传统混凝土的碳足迹很高，但 AI 可以帮助科学家找到更可持续的替代品。

自然资源

照片显示四个人看着一堆鱼。

AI 可通过很多方法来帮助生物多样性保护。 通常，生态学家保护生态系统的第一步是监测和绘制野生动物种群。 这项任务包括确定他们可以用相机和传感器记录的物种，这非常地耗时。

然而，AI 系统可以自动监测动物并对其进行分类。 例如，Microsoft 的 Guacamaya 项目可识别亚马逊中的野生动物。 专家使用音频 AI 模型通过歌曲和计算机视觉识别鸟类来检测其他动物。7 德国巴伐利亚森林国家公园也把这一战略用于同样的任务。8 Microsoft正在开发 一系列工具 ，以实现类似的计划。

一种补充性方法是使用 AI 积极保护自然资源。 可以有效防止野火，因为微软项目特拉福斯预测野火风险。 同样，AI 可以帮助打击非法狩猎或捕鱼。 遵循此方法， OceanMind 使用 Microsoft AI 标记船舶中的可疑行为。

智慧城市

照片显示城市中的建筑物。

AI 技术还可以改善我们居住的城市。 AI 系统可以更好、更环保地管理城市，包括供水、移动性、废物管理和安全。

例如，Société du Canal de Provence （法国）使用 Microsoft AI 更好地了解用水，并为客户提供消耗预测。9 在日益普遍的干旱背景下，目标是推动 水的可持续使用。

还可以通过 AI 实现更绿色的城市照明管理。 瓦伦西亚（西班牙）通过将Microsoft IoT 和 AI 解决方案相结合，提高了节能和减少光污染。10

提示

考虑一下你希望在组织中利用 AU 实现的其他机会。 照片显示人们在桌子周围工作和说话。

总之，Microsoft AI 产品和服务在很多场景中都能支持可持续发展计划。 通过Microsoft生态系统，可以轻松地将这些 AI 解决方案与 Microsoft Cloud for Sustainability 中包含的许多功能连接起来。 在所涵盖的功能中，可持续发展专业人员可以最大限度地减少设施对环境的影响，获得对用水量的数据分析，或者通过优化的路线和物流实现更绿色的交通。

接下来让我们看一个示例，了解能源组织如何实现其中一个场景。