Klimatska kriza prijeti lancima opskrbe. Proizvođači se nadaju da AI može pomoći

Abhi Ghadge, izvanredni profesor upravljanja lancem opskrbe na Sveučilištu Cranfield u Velikoj Britaniji, kaže da je došlo do “opće vrste nemara” u smislu klimatske otpornosti, iako se to počinje mijenjati.

Izgradnja detaljnog razumijevanja lanca opskrbe može, međutim, biti nevjerojatno teško, posebno za manje tvrtke. Tko opskrbljuje svoje dobavljače? Koja će ključna sirovina biti podložna nedostatku? Praćenje takvih detalja zahtijeva dugoročnu predanost i ulaganja, kaže Beatriz Royo, izvanredni profesor u programu MIT-Zaragoza u Španjolskoj.

Imajte na umu da je tvrtka za profesionalne usluge Marsh McLennan pokrenula sustav pod nazivom Sentris se prošle godine za koji tvrdi da može automatski analizirati zapise o manifestaciji tvrtke i carinskih odobrenja za izgradnju slike svog lanca opskrbe. Sentrisk se oslanja na velike jezične modele kako bi pročitali potencijalno milijarde PDF dokumenata, ovisno o dotičnom klijentu, i automatski prate odakle potječu pojedinačni materijali i dijelovi. “To bi, naravno, moglo pogrešno pročitati”, kaže John Davies, komercijalni direktor Sentrisk – iako naglašava da se sustav oslanja na umjetnu inteligenciju samo da čita dokumente, a ne ekstrapoliraju izvan njih. Nema šanse da halucinira mrežu dobavljača koja ne postoji.

SENTRISK kombinira ovu analizu lanca opskrbe s podacima o klimatskim rizicima na određenim mjestima. “Ako uložite u izgradnju novog postrojenja za izradu, možda možete odabrati mjesto na koje je manje vjerojatno da će utjecati nedostatak vode”, kaže Davies.

Drugi je izazov taj što digitalni blizanci zahtijevaju stalno ažuriranje, kaže Dmitrij Ivanov, profesor opskrbnog lanca i upravljanje operacijama na Berlinskoj školi ekonomije i zakona. “Nije poput kuće koju gradite i kuća postoji u ovom obliku već 100 godina”, kaže on. “Lanci opskrbe mijenjaju se svaki dan.”

I dok imamo razumno dobru ideju o tome kako će klimatske promjene utjecati na planetu u cjelini u narednim godinama, točan položaj, vrijeme i veličinu specifičnih katastrofa teško je predvidjeti. Ovdje dolaze novi alati za modeliranje klimatskog rizika i ekstremno predviđanje vremenskih prilika. Semidia i AI Giant Nvidia ima platformu nazvanu Earth-2, za koju se nada da će se pozabaviti ovim izazovom, uz pomoć drugih organizacija, uključujući Nacionalnu administraciju oceana i atmosfere.

Ideja je upotrijebiti AI za pružanje ranijih upozorenja o suši ili poplavi ili da točnije predvidimo kako će se razviti oluja. Neki dijelovi svijeta imaju samo relativno visoke informacije o trenutnim vremenskim obrascima; Earth-2 koristi istu vrstu AI koja izoštrava slike u aplikaciji vaše kamere pametnih telefona kako bi simulirala podatke veće rezolucije. “Ovo je zaista korisno, posebno za male regije”, kaže Dion Harris, viši direktor računalnih i tvorničkih rješenja visokih performansi u Nvidiji.

Tvrtke mogu prehraniti vlastite podatke u Zemlju-2 kako bi još više poboljšale predviđanja. Oni bi platformu mogli koristiti za modeliranje klimatskih i vremenskih utjecaja u određenim geografskim područjima, ali cjelokupni opseg projekta je ogroman. “Gradimo temeljne elemente kako bismo stvorili digitalni blizanac zemlje”, kaže Harris.