يستخدم Muir AI التعلم الآلي للعمل على تقدير بيانات انبعاثات المنتج

صنعت شركة أبل بعض أثارت موجة من الجدل عندما قالت إن أحدث ساعات Apple Watch ستكون خالية من الكربون، وهو أمر لا يستهان به، بالنظر إلى أن الشركة باعت أكثر من 50 مليون ساعة ذكية في العام الماضي.

ولكن في الوقت نفسه، حققت شركة أبل ما يقرب من 400 مليار دولار من الإيرادات العام الماضي. لديها الكثير من المال لدراسة تأثير منتجاتها على البيئة بقدر كبير من التفصيل. وربما الأهم من ذلك، أنها تمتلك النفوذ المطلوب للمطالبة بنوع من التغييرات التي تجعل منتج الأجهزة الخالي من الكربون ممكنًا.

لذلك فمن المعقول أن نفترض أن الشركات الصغيرة تواجه صعوبة أكبر في تقدير البصمة الكربونية لمنتجاتها. بالنسبة لمعظم المنتجات الملموسة، كل شيء بدءًا من المواد إلى التصنيع إلى التوزيع يترك بصمة كربونية، ولا يقوم جميع البائعين بالإبلاغ عن انبعاثاتهم.

وقال هاريس تشالات، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Muir AI، لـ TechCrunch+: “إن غالبية انبعاثات الشركة تقع ضمن سلسلة التوريد الخاصة بها – أكثر من 70٪ بالنسبة للشركة المتوسطة”. “إنها أكبر فرصة للتخفيضات. ولكن نظرًا لأن سلسلة التوريد العالمية معقدة بشكل لا يصدق، فإن هذه الشركات لا تفهم كيفية البدء في تقليل تلك الانبعاثات.

يعد التعامل مع انبعاثات سلسلة التوريد – المعروفة أيضًا باسم انبعاثات النطاق 3 – الجزء الأكثر تعقيدًا في هذه المشكلة. ولا تمارس الشركات أي سيطرة مباشرة على مثل هذه الانبعاثات. يمكنهم أن يطلبوا ذلك بشكل جيد أو يمكن أن تطلب عقودهم من البائعين توفير بيانات الانبعاثات القابلة للتدقيق، لكن معظم الشركات لا تملك هذا النوع من النفوذ على الموردين الذي تتمتع به شركة Apple لتحقيق ذلك.

علاوة على ذلك، قد يستغرق الخبير عدة أشهر لإجراء تحليل دورة حياة منتج واحد. إذا كانت هناك مشكلة عمل تتطلب حلاً برمجيًا، فهي هذه المشكلة.

يأمل Muir AI أن يكون هذا الحل. تعمل الشركة الناشئة مع الشركات لفهم سلاسل التوريد الخاصة بها وجمع البيانات التي يمكن الحصول عليها منها. وقال بيتر ويليامز، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في الشركة، إنه إذا لم تكن هذه البيانات متاحة، فإن Muir AI تستخدم المعلومات الموجودة في قواعد بياناتها جنبًا إلى جنب مع أدلة من بقية سلسلة التوريد الخاصة بالعميل لوضع افتراضات “احتمالية” حول تأثير الكربون للمكون.