Центральной проблемой в сегодняшней сохранении и декарбонизации является получение воздействия на окружающую среду первой мили в режиме реального времени и проверяемое понимание. Это первоначальная точка для сырья, такого как сельское хозяйство, древесина и минералы, и часто, где существуют наиболее важные экологические и экологические риски, оно было традиционно самым непрозрачным.
ИИ преобразует это, отвечая за массовые записи данных — спутниковые изображения, датчики IoT и модели экологического риска — почти в реальное время. Благодаря возможности анализировать все, от изменений в использовании земли до выбросов метана, KI позволяет компаниям и надзорным органам, проектированию, незаконной деятельности и рисками устойчивого развития с беспрецедентной точностью.
Помимо наблюдения, KI играет роль в прогнозе и соответствии риска. Это может моделировать климатические риски, такие как засуха, лесные пожары или экстремальная погода, и организации помогают активно адаптировать свои операции и стратегии закупок. Если правила, такие как защитное регулирование ЕС (EUDR), становятся более строгими, компании все чаще зависят от анализа ИИ, чтобы уменьшить соответствие и уменьшить недостатки цепочки поставок.
Генеральный директор и соучредитель в Treefera.
Содержание
- 1 Как технология искусственного интеллекта повышает точность и надежность измерений углерода по сравнению с обычными методами?
- 2 Каковы самые большие проблемы при использовании ИИ и машинного обучения по защите лесов и проверке углеродного кредита и как их можно решить?
- 3 Как ИИ будет сформировать борьбу с изменением климата в ближайшие 5-10 лет?
- 4 Как технологии внесли непосредственный вклад в более эффективные усилия по декарбонизации или улучшенную практику устойчивости?
Как технология искусственного интеллекта повышает точность и надежность измерений углерода по сравнению с обычными методами?
В прошлом углеродные рынки основывались на ручном обзоре и оценках, основанных на прогнозах, чем на реальных эффектах. Это вызвало доверие и целостность рынка для рассмотрения.
ИИ и технологии дистанционного зондирования революционизируют этот процесс, позволяя почти реальным измерениям, отчетности и проверке (MRV). Например, ИИ может распознать изменения в проектировании и землепользовании, чтобы гарантировать, что кредиты для защиты лесов действительно были действительно дополнительными и постоянными. Усовершенствованные модели могут количественно определять отслеживание углерода, такие как выбросы метана и сокращение, особенно для сельскохозяйственных и свалки. ИИ-управляемый анализ углеродных последовательностей почвы гарантирует, что кредиты CO2 для размножения углерода и регенеративного сельского хозяйства измеримы и способны защищать.
Этот подход, основанный на вехе, в котором кредиты скорее находятся на подтверждении, чем на спекулятивных претензиях, помогает изменить рынок в направлении большей прозрачности и доверия.
Каковы самые большие проблемы при использовании ИИ и машинного обучения по защите лесов и проверке углеродного кредита и как их можно решить?
Одной из самых больших проблем является целостность данных. Модели ИИ так же хороши, как и данные, которые они обучены, и пробелы в первой миле исторически приводили к неэффективности и не поддающимся проверкам.
Чтобы исправить это, основное внимание уделяется комбинации нескольких спутниковых изображений источника данных, сканирования LIDAR, наблюдений за почвой и моделей механического обучения, чтобы обеспечить, чтобы эффекты секвестрации углерода, дизайна и биологического разнообразия были точно измерены.
Еще одна проблема — это время и затраты на проверку проекта. Традиционные методы могут занять годы, прежде чем будет проверять и утвержден кредитный проект CO2. Автоматизация AI-операции в настоящее время сокращает периоды регистрации проекта с нескольких лет до всего лишь нескольких недель и значительно ускоряется.
Регламент также догоняет. Новые руководящие принципы требуют, чтобы все более проверенные, резолюционные экологические данные, чтобы гарантировать, что кредиты, опубликованные на рынке, представляют собой реальное, дополнительное снижение углерода.
Как ИИ будет сформировать борьбу с изменением климата в ближайшие 5-10 лет?
Инструменты KI уже доказывают свою ценность в климатическом актере и снижение выбросов, и только его последствия будут расширяться в следующем десятилетии.
Например, ИИ улучшает отслеживание углерода, особенно для объема 3 выбросов, которые наиболее трудны для количественной оценки и управления. Природные решения, такие как регенеративные сельскохозяйственные и рефереретные проекты, также будут оптимизировать, чтобы обеспечить измеримые углеродные преимущества. ИИ также может улучшить прогноз климатизации и помочь компаниям и правительствам ожидать расстройств и адаптироваться к кризисам.
Мы также видим растущий интерфейс между ИИ и блокчейном в устойчивости. Интегрируя измерения, основанные на искусственном интеллекте, и мониторинг с неизменными записями на блокчейн, компании могут создавать устойчивые, защищенные от манипулирования претензий по устойчивости, рецидивительно для соответствия официальным соблюдению и доверию инвесторов.
Как технологии внесли непосредственный вклад в более эффективные усилия по декарбонизации или улучшенную практику устойчивости?
Прозрачность уже давно стала проблемой для усилий по устойчивому развитию. В то время как спутники и ИИ могут предложить влияние на окружающую среду, фактическая проблема заключается в обзоре и подотчетности.
В прошлом регистрация и проверка углеродного проекта — будь то лесовосстановление или инициатива по сокращению метана — были дорогостоящим, медленным процессом. Однако в случае регистров Ki и Blockchain расписание проверки проекта в течение нескольких лет было установлено всего на несколько месяцев.
Это ускорение имеет решающее значение, потому что оно увеличивает скорость, с которой капитал может переходить в климатические проекты с высоким воздействием. Независимо от того, уменьшает ли он выбросы за счет землепользования, улучшения хранения углерода почвы или перехода к регенеративным цепочкам поставок, технология позволяет измерять эти усилия, проверять, проверять и масштабировать быстрее, чем когда -либо.
Мы перечислим лучший инструмент управления ИТ.
Эта статья была произведена в рамках канала Expert Insights Techradarpro, в котором мы сегодня предлагаем лучшие и самые умные руководители в технологической индустрии. Взгляды, выраженные здесь, относятся к авторскому и не обязательно мнениям Techradarpro или Future PLC. Если вы заинтересованы в том, чтобы определить больше здесь:
