人工智慧可減少快速時尚的碳足跡：新南威爾士大學研究

來源: fibre2fashion

新南威爾士大學氣候風險與應對研究所（UNSW Institute for Climate Risk & Response）共同撰寫的一項新研究結果表明，人工智慧驅動的技術可用於氣候行動，並能顯著提高環境和市場績效。

快速時尚產業是世界上最大的污染源之一。該行業雇傭了約 7 500 萬人，價值超過 2.5 萬億美元（3.8 萬億澳元），其碳排放量約占全球碳排放量的 10%。

孟加拉國製造商的出口產品享譽全球。他們為 Primark、Nike、H&M 等領先的快速時尚品牌生產大部分服裝，這些品牌遍佈 150 個國家。近年來，消費者和政府向這些品牌施壓，要求他們減少全球供應鏈的排放和對環境的影響。

"H&M已承諾到2030年將其供應鏈和運營中的排放量減少56%，可再生能源電力達到100%。更多的服裝品牌，如 Calvin Klein、Tommy Hilfiger 和 Next，也要求其供應工廠遵守環保和安全法規。

"人工智慧驅動的氣候服務解決方案是大資料和機器學習等技術，可以減少常規、重複、簡單和標準化的任務，"格蘭特教授解釋說。"這些任務包括排放測量、計算單個產品的碳足跡、識別風險因素、預測需求以減少浪費以及氣候教育。"

"本文所討論的模型的一個主要特點是，它指出了人工智慧如何提高企業在環境、社會和治理（ESG）方面的表現和資質，以及在生產力、效率、品質保證和整體競爭力方面的市場表現。人工智慧可以提高企業的長期可持續性、增長和盈利能力。