Мир столкнулся с экологическим кризисом. При растущем населении и ограниченных ресурсах мы не можем продолжать потреблять продукты и избавляться от них в прежнем темпе. Решение этой проблемы заключается в концепции экономики замкнутого цикла, при которой отходы сокращаются, повторно используются и перерабатываются для создания экономики с замкнутым циклом. Строительный сектор должен сыграть решающую роль в этом переходе, и машинное обучение может помочь в достижении этих целей.

Строительный сектор вносит значительный вклад в образование отходов и загрязнение окружающей среды. На здания приходится 40% мирового потребления энергии, 40% выбросов парниковых газов и 50% добычи сырья. Чтобы достичь экономики замкнутого цикла, нам необходимо переосмыслить то, как мы проектируем и строим здания. Машинное обучение может помочь оптимизировать использование материалов, определить возможности повторного использования и переработки, а также сократить количество отходов. Например, алгоритмы машинного обучения могут анализировать данные со строительных площадок, чтобы отслеживать и оптимизировать использование материалов, сокращая количество отходов и продвигая методы экономики замкнутого цикла.

Экологичность

Строительные площадки и здания могут быть устойчивыми. Устойчивое развитие является важнейшим аспектом экономики замкнутого цикла и строительного сектора. Чтобы достичь экономики с замкнутым циклом, нам нужно отойти от традиционной линейной модели «взять, произвести и утилизировать» и вместо этого принять более замкнутый подход «сокращать, повторно использовать и перерабатывать». Строительный сектор играет важную роль в достижении целей устойчивого развития, поскольку на здания приходится значительная часть потребления энергии и выбросов парниковых газов. Практика устойчивого строительства включает использование экологически чистых материалов, проектирование зданий с максимальной энергоэффективностью и обеспечение их энергией из возобновляемых источников энергии. Например, здания могут быть спроектированы с системами естественного освещения и вентиляции для снижения энергопотребления или могут быть построены из экологически чистых материалов, таких как переработанная сталь или бамбук. Кроме того, возобновляемые источники энергии, такие как солнечная или ветровая энергия, могут быть интегрированы в здания, чтобы уменьшить их зависимость от невозобновляемых источников энергии.

Машинное обучение (ML)

Машинное обучение может революционизировать подход строительного сектора к устойчивому развитию и практике экономики замкнутого цикла. Анализируя данные с датчиков и камер, алгоритмы машинного обучения могут выявлять закономерности и возможности для повышения устойчивости и сокращения отходов. Одной из областей, где машинное обучение может оказать значительное влияние, является автоматизация зданий. Системы автоматизации интеллектуальных зданий могут использовать алгоритмы машинного обучения для оптимизации энергопотребления путем настройки систем освещения, отопления и охлаждения в зависимости от присутствия людей и условий окружающей среды. Это может привести к значительной экономии энергии и сокращению выбросов углерода. Машинное обучение также может помочь определить возможности повторного использования и переработки материалов. Анализируя данные о свойствах и характеристиках различных материалов, алгоритмы машинного обучения могут помочь определить возможности повторного использования материалов в новых проектах или их переработки для использования в других отраслях. Это продвигает практику экономики замкнутого цикла и сокращает количество отходов.

Учитывая все обстоятельства, экономика замкнутого цикла, строительный сектор и машинное обучение являются важнейшими компонентами создания устойчивого и экологически безопасного будущего. Применяя методы экономики замкнутого цикла и используя возможности машинного обучения, строительный сектор может сократить количество отходов, оптимизировать использование ресурсов и способствовать устойчивому развитию.

Машинное обучение может революционизировать строительную отрасль, определяя возможности для повышения устойчивости, сокращения отходов и продвижения практики экономики замкнутого цикла. Анализируя данные с датчиков и камер, алгоритмы машинного обучения могут оптимизировать использование энергии в зданиях, выявлять возможности повторного использования и переработки материалов и повышать эффективность процесса строительства.

Однако важно понимать, что внедрение этих изменений потребует сотрудничества и инвестиций со стороны всех заинтересованных сторон, включая правительство, промышленность и потребителей. Практика устойчивого строительства и технологии машинного обучения — это лишь часть головоломки в создании более устойчивого будущего. Тем не менее, они являются важными компонентами в создании экономики замкнутого цикла и устойчивого мира для будущих поколений.

Подпишитесь на нас в Instagram, чтобы получать больше визуального контента!
https://www.instagram.com/economicdonut/

Love xx
экономический пончик