Slik brukes kunstig intelligens i klimakampen
Visste du at kunstig intelligens kan brukes til å redusere og håndtere klimaendringene? Her er noen eksempler på hva som gjøres allerede i dag – og hva vi kan forvente fremover.
– Over hele verden jobbes det nå med hvordan vi kan både motvirke og tilpasse oss klimaendringene ved hjelp av teknologi.
Det sier forskningsleder Anne Marthine Rustad i SINTEF. Hun mener kunstig intelligens (KI) vil være en viktig brikke i arbeidet med å nå de stadig mer ambisiøse klimamålene som nå – heldigvis – settes av både myndigheter og selskaper.
Klimaendringene er vår tids største, globale utfordring. De påvirker oss allerede i dag, og vil påvirke generasjonene som kommer etter oss i enda større grad. Det er nødvendig å ta grep, og å ta i bruk de verktøyene vi har.
– Kunstig intelligens er et viktig verktøy, som gjør at man kan få til ting man ellers ikke kunne få til. Spesielt i klimakampen vil mye handle om å utnytte allerede eksisterende ressurser på en mer effektiv måte, og her kan kunstig intelligens bidra til å gjøre ting på en smartere og mer effektiv måte.
Samtidig, minner Rustad om, er kunstig intelligens bare én av mange brikker i en omfattende digitaliseringsprosess som må til:
– Først av alt må man må ha tilgang på god og strukturert data, og da må man se på alt fra sensorteknologi og IoT til hvordan alt dette kommuniseres og behandles i et beslutningsstøttesystem. Deretter må vi evne å bruke denne informasjonen ut i praksis.
SINTEFs KI-satsing AI@SINTEF jobber nå med å se på hvordan kunstig intelligens og maskinlæring (ML) kan brukes innenfor en rekke områder for å redusere og håndtere klimaendringene.
– Det vi ser, er at nøkkelen til suksess er å kombinere ekspertise om AI og ML med domenekunnskap, sier Rustad.
Her er noen eksempler på hvilke områder i klimakampen som kan dra nytte av dette arbeidet:
Energisystemer og AI
Overgangen fra fossil til fornybar energi er et av de viktigste tiltakene for å redusere våre klimagassutslipp. For å støtte økt bruk av utslippsfri energi trenger vi produksjon og distribusjon som er smartere og mer fleksibel enn vi har hatt behov for tidligere.
– Kunstig intelligens kan blant annet bidra til bedre produksjonsplanlegging for å sikre større innslag av fornybar kraft i energimiksen og til å holde behovet for oppgradering og vedlikehold på et lavest mulig nivå, sier Rustad.
Kunstig intelligens kan også sikre en bedre og mer fleksibel vekselvirkning mellom karbonfrie energibærere – som er nødvendig for at vi skal kunne nå et nullutslippssamfunn.
Mobilitet og transport
For å redusere klimautslippene fra transportsektoren er det viktig å koordinere dem bedre og finne nye, mer klimavennlige og effektive måter for transport av gods og folk. Kanskje får du opp hva som ikke bare er korteste eller raskeste vei, men også hvilket veivalg som vil gi minst CO2-utslipp? Hvordan fordeler vi transportoppdrag på bilene og stabler hver bil med pakker for mest mulig rask, effektiv og miljøvennlig levering?
– Ved å kombinere forsterkningslæring (reinforcement learning) og optimeringsmetoder, forsker vi på hvordan vi kan pakke paller med varer mest mulig effektivt, slik at vi trenger færre lastebiler på å levere det samme volumet. Dette kan gi mindre CO2-utslipp, sier Rustad.
Både i byene og i distriktene trenger vi effektiv transport av folk og varer. Hvordan kommer vi oss best fra A til B, og kanskje via C? Da kan det være aktuelt å bytte mellom forskjellige transportmidler som buss, t-bane og tog, men også leiebil eller sparkesykkel. I distriktene går ikke bussen like ofte, og det er mer hensiktsmessig med en on-demand-løsning som kjører når folk trenger det. Kan den fleksible minibussen uten fast rute ta med både folk og gods?
– AI kan også benyttes til mer intelligent trafikkstyring og påvirkning av folks adferd i trafikken. Effekten kan være bedre flyt i trafikken, høyere utnyttelse av tilgjengelig kapasitet og overgang til transport med mindre klimagassutslipp.
Bedre vareproduksjon
Store deler av vårt samlede utslipp av klimagasser er knyttet til produksjon av varer, i tillegg til bruken av dem. De viktigste tiltakene for å redusere utslipp er derfor å unngå feilproduksjon, såkalt Zero Defect Manufacturing, og å gjennomføre produksjonen mest mulig energieffektivt. Her er bruk av AI-metoder svært nyttig.
Et godt eksempel på det er produksjon av bølgepapp, der svinn er et stort problem. Her kan kunstig intelligens bidra til å forstå sammenhengen mellom påføring av lim og tørkehastighet i produksjonsprosessen, og kvaliteten på både på produktet og prosessene. Dette gjør det igjen mulig å redusere svinn, feil og vrak. Produksjonsplaner kan også optimeres med tanke på energiforbruk, sammen med andre innsatsfaktorer som materialforbruk, lager og omstilling.
Raskere overgang til sirkulærøkonomi
– Det aller viktigste vi kan gjøre er å redusere forbruk. Vi må gjenbruke mer materialer og reparere framfor å kaste. For å akselerere overgangen til en sirkulær økonomi er det særlig tre områder hvor AI kan gjøre en forskjell, forteller Rustad:
- Design av sirkulære produkter, komponenter og materialer.
- Bidra til økt verdiskapning og lønnsomhet for sirkulære forretningsmodeller.
- Optimalisering av sirkulær infrastruktur og produksjon.
Digitalisering og datahåndtering gjør det mulig å følge materialstrømmer gjennom hele verdikjeder. Dette gjør det lettere å legge til rette for resirkulering og gjenbruk av materialer før en ressurs ender som avfall.
– For å øke slik gjenbruk i industrien er det viktig å kunne dokumentere kvaliteten på resirkulerte råvarer, å kunne effektivt finne råvarer av rett kvalitet, og å bygge produksjonsanlegg som er så fleksible som mulig for å være i stand til å ta imot resirkulerte råvarer. For å gjøre dette mulig er det essensielt å bruke data og kunstig intelligens.
Effektiv drift og rehabilitering av bygg
Bygninger og infrastruktur er en stor kilde til utslipp, både under bygging, bruk, rehabilitering og riving. Å rehabilitere et bygg er normalt bedre for miljøet enn å rive og bygge nytt. Likevel velges riving ofte framfor rehabilitering.
– AI kan gjennom bildeanalyse, datainnsamling og modellering av bygningsmassen bidra til å forstå tilstanden på bygningen og økonomiske konsekvenser av forskjellige valg. Dette kan gjøre at flere velger å rehabilitere, sier Rustad.
Samtidig kan vi redusere energibruken i bygg gjennom smart styring og gode materialvalg. Smart styring av inneklima bruker digitale tvillinger av bygg og kraftsystemet for å gi en best mulig opplevelse for brukeren med et lavest mulig energiforbruk.
Les mer om bruken av kunstig intelligens i byggebransjen hos SINTEF >
Redusere samfunnsrisikoen knyttet til klimaendringer
Mest mulig må gjøres for å motvirke at klimaendringer skjer. Men i realiteten må vi også forberede oss på å håndtere konsekvensene av endringene.
I enkelte tilfeller kan vi estimere risiko for hendelser og gi råd om forebyggende tiltak gjennom modellering og datafangst. Eksempler på dette er overvåkning av klimaeffekter på bygninger, håndtering av overvann i bebygde områder, samt varsling og prediksjon av jordskred.
– Kunstig intelligens kan også spille en stor rolle for å kunne forstå situasjonen bedre under utrykning til katastrofer og andre hendelser, og dermed øke sannsynligheten for at man treffer gode tiltak, sier Rustad.
Fakta: Nye muligheter med kunstig intelligens
- Kunstig intelligens (KI) skaper store endringer og nye muligheter overalt rundt oss. AI@SINTEF jobber derfor med algoritmer som tolker sensordata, bilder, lyd og tekst og som former vår felles fremtid.
- Mens utviklingen av KI innen sosiale medier og netthandel har vært stor, er det et stort uforløst potensial i operasjonell og industriell bruk. Her finnes det lite hyllevare for bruk av AI. SINTEF jobber derfor tett med kunder i næringsliv og offentlig sektor for å skape nye, gode løsninger.
- Kunstig intelligens er en viktig brikke i grønn og bærekraftig omstilling, og er sentral når fremtidens arbeidsplasser skal formes. SINTEF jobber med spennende og fremtidsrettet teknologi, og driver forskningen videre gjennom å løse praktiske problemer i alle bransjer – både via leveranser av programvare eller mer langsiktige forskningsprosjekter.
- Selv om bruken av kunstig intelligens i forskjellige bransjer vil ha noen særtrekk, kan ulike næringer også lære av hverandre. SINTEF kombinerer derfor sin kunnskap om behov og bruk i bransjen, med ekspertise på muliggjørende teknologi – noe som er nødvendig for å lykkes med kunstig intelligens.
Lær mer om kunstig intelligens – og bærekraft:
Introkurs
Kunstig intelligens
Grunnleggende innføring på 25 minutter: I dette kurset vil du få en innføring i hva kunstig intelligens egentlig er. Du lærer om begreper som maskinlæring og dyplæring, og du får et innblikk i både muligheter og problemstillinger knyttet til utviklingen innen kunstig intelligens.
emne
Kunstig intelligens
Hva er kunstig intelligens og maskinlæring, og hvordan brukes det i arbeidslivet? Her er en kort innføring og alt vårt læringsinnhold på området.
emne
Bærekraft
Å drive bærekraftig er ikke lenger det motsatte av å drive lønnsomt – tvert imot. Her kan du lære mer om hvilke muligheter bærekraft kan innebære for din bedrift, og hvordan du bør gå frem.
