当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 物联网、人工智能和数字孪生如何帮助实现可持续发展目标

物联网、人工智能和数字孪生如何帮助实现可持续发展目标

来源:51CTO.COM 2023-04-15 22:04:20 0浏览 收藏

哈喽!大家好,很高兴又见面了,我是golang学习网的一名作者,今天由我给大家带来一篇《物联网、人工智能和数字孪生如何帮助实现可持续发展目标》,本文主要会讲到等等知识点,希望大家一起学习进步,也欢迎大家关注、点赞、收藏、转发! 下面就一起来看看吧!

物联网、人工智能和数字孪生如何帮助实现可持续发展目标

致力于提高可持续性的组织,可以通过使用物联网(IoT)和人工智能技术来监控和分析其资源使用情况和由此产生的排放,从而在实现这些目标方面取得进展。然而,出于其他原因采用物联网的企业通常也会提高其可持续性,作为附带效益。

近四分之三的具有近期可持续性目标的物联网采用者认为,物联网解决方案对实现这些目标“非常重要”。传感器设备、边缘和云计算、人工智能和机器学习的结合,可以提供数据和分析洞察力,了解资源的使用方式,发生泄漏或故障并影响消耗的位置,以及可以提高效率的位置。此外,数字孪生技术可以创建现实世界设备、建筑甚至智能城市的数字模型,以便更详细地了解如何更可持续地运行。

数字技术如何帮助可持续发展工作

随着人们对气候变化认识的提高,以及对与排放和资源使用相关的活动的监管不断加强,可持续发展工作正成为许多组织的当务之急。Microsoft已经建立了透明的目标,并跟踪其碳中和运营方面的进展,并提供了一个软件解决方案,以帮助其他人记录和报告环境影响。

使用Microsoft Azure物联网平台工具,帮助推动以下可持续性类别的解决方案:

  • 高效的能源生产和分配: 数字工具正被应用于帮助发电厂——一个重要的空气排放源——尽可能高效和清洁地运行。公用事业正在使用物联网解决方案来监控和管理输配电电网,以实现最大效率,在需求波动时分配额外电力,并更快地检测停电。其还帮助远程控制可再生能源设施,如风力发电场。smartPulse提供了一个旨在管理电力分配和交易的解决方案,使公用事业能够以经济有利的方式管理不平衡。
  • 打造更智能、碳中和的建筑: 建筑的建造和运行产生了全球38%的与能源相关的二氧化碳排放总量,为智能建筑解决方案创造了巨大的机会,可以对建筑的碳足迹产生显著影响。物联网技术、数字孪生建模和人工智能已被证明,在通过自动化照明和气候控制系统管理建筑,以及对任何设计或运营变更的环境影响建模方面特别有用。Vasakronan是可持续发展领域的全球领导者,已为其在瑞典各地的商业和办公物业采用物联网和Azure数字孪生解决方案,从而显着节省了能源成本。
  • 改善公共基础设施: 使用物联网技术更新基础设施,可以使其更具可持续性,并创造其他宜居性改善,如提高安全性和减少过度光污染。西班牙瓦伦西亚市在市政府官员启动公共照明升级时看到了这一点。该项目包括更换一个国家公园的照明设备,因为过多的光线会破坏野生动物和植物。照明解决方案提供商Schréder和云集成解决方案提供商Codit联手升级了超过10万个照明灯具,并与Azure物联网技术相结合。该市减少了电力消耗,减少了80%的温室气体排放,每年节省了数百万欧元。
  • 农业和粮食生产: 数据收集和分析技术为决策提供信息,从而导致更好的环境实践,包括种植、灌溉和农药使用。计算机视觉可以检测到杂草或害虫威胁种植区域。在农业劳动力短缺变得越来越普遍的情况下,相关技术正在促进更多自动化的发展。例如,北卡罗来纳州植物科学计划正在使用更快、更高效的数据管理来应对农业面临的最大挑战,目的是创建更好的预测性食品分析,提高食品安全性,并提高作物产量。

提高经营绩效

除了减少自然资源消耗和控制排放的好处之外,可持续性发展努力还可以产生商业价值。在最近的一项调查中,40%的受访者表示,预计其企业的可持续发展项目将在未来五年内产生适度或显著的价值。这种价值主要来自于节约能源成本、减少所需材料和提高运营效率。

开始使用可持续的物联网解决方案

通过将可持续发展目标与创新解决方案相结合,企业和人们可以限制其对地球资源的日常影响。 物联网解决方案可以帮助企业转型,提高效率、管理可再生能源生产、减少浪费,或加速可持续导向应用的开发和发布。

本篇关于《物联网、人工智能和数字孪生如何帮助实现可持续发展目标》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于科技周边的相关知识,请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:51CTO.COM 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Python+AI让静态图片动起来Python+AI让静态图片动起来
上一篇
Python+AI让静态图片动起来
再掀强化学习变革!DeepMind提出「算法蒸馏」:可探索的预训练强化学习Transformer
下一篇
再掀强化学习变革!DeepMind提出「算法蒸馏」:可探索的预训练强化学习Transformer
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    408次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    486次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    494次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    443次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    270次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码