ဆောင်းပါးတို လူသား သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် ပေးပို့ခြင်းအတွက် ကာဗွန်ခြေရာ တူညီသည်၊ လေ့လာမှုအသစ်တွေ့ရှိမှု - Unite.AI
ကြှနျုပျတို့နှငျ့အတူချိတ်ဆက်ပါ

ဉာဏ်ရည်တု

ကာဗွန်ခြေရာကို လူသား သို့မဟုတ် အလိုအလျောက် ပေးပို့ခြင်းအတွက် တူညီသော လေ့လာမှုအသစ် တွေ့ရှိချက်

နောက်ဆုံးရေးသားချိန် on

A လေ့လာမှုအသစ် လူသား သို့မဟုတ် စက်ရုပ်သည် အထုပ်တစ်ခုကို ပေးပို့သည့်အခါတိုင်း ကာဗွန်ခြေရာကို တူညီကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့သည်။ တွေ့ရှိချက်အသစ်များသည် အွန်လိုင်းစျေးဝယ်မှု တိုးမြင့်လာစေသည့် COVID-19 ကပ်ရောဂါကြောင့် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း မြင့်တက်လာနေသည့် အလိုအလျောက် ပို့ဆောင်မှုဆိုင်ရာ အသိပညာအသစ်များကို ပေးစွမ်းသည်။ 

မီချီဂန်တက္ကသိုလ်မှ သုတေသီများသည် လျှပ်စစ်နှင့် ဓာတ်ငွေ့သုံး ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များနှင့် ခြေနှစ်ချောင်း စက်ရုပ်များကို အားကိုးသည့် အဆင့်မြင့် လူနေအိမ်အထုပ်များ ပေးပို့ခြင်း၏ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ဦးစွာကြည့်ရှုခဲ့ပြီး ကုန်ပစ္စည်းများကို ပို့ဆောင်ရေးအချက်အချာမှ ရပ်ကွက်များသို့ ပို့ဆောင်ခြင်းမပြုမီ၊ အိမ်ရှေ့တံခါးများ။ ထို့နောက် အဆိုပါသက်ရောက်မှုများကို လူသားယာဉ်မောင်းများမှ လက်ဖြင့်ပေးပို့သည့် ပက်ကေ့ဂျ်များ၏ ရိုးရာနည်းလမ်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။

စက်ရုပ်များနှင့် အလိုအလျောက်စနစ်များသည် အထုပ်တစ်ထုပ်၏ ခြေရာကို 20% ထက်နည်းအောင် ပံ့ပိုးပေးနိုင်ကြောင်း တွေ့ရှိရသော်လည်း ဖန်လုံအိမ်ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုအများစုသည် ယာဉ်မှလာပါသည်။ ပက်ကေ့ဂျ်၏ ခြေရာသည် မော်တော်ယာဉ် ပါဝါရထားနှင့် လောင်စာဆီချွေတာမှုတို့နှင့် ခိုင်ခိုင်မာမာ ဆက်စပ်နေပြီး ၎င်းတို့အသုံးပြုသည့် လျှပ်စစ်စွမ်းအင်၏ ကာဗွန်ပြင်းအားကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ၎င်းတို့အသုံးပြုသည့် လျှပ်စစ်ကားများထံသို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည် ပက်ကေ့ခ်ျပို့ဆောင်မှုတွင် ခြေရာခံကို လျှော့ချရန် အကြီးမားဆုံး အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနိုင်သည်။ 

သုတေသီများ၏ လေ့လာမှုသည် ဆင်ခြေဖုံးရပ်ကွက် ၁၂ ခုအတွက် ဘဝသံသရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လှည့်ပတ်ကာ မော်တော်ယာဥ်များနှင့် စက်ရုပ်များ ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့၏ စွန့်ပစ်ခြင်းမှ ဖန်လုံအိမ်ဓာတ်ငွေ့များကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ပါသည်။ 

Gregory Keoleian သည် UM School for Environment and Sustainability မှ Peter M. Wege မှ ပံ့ပိုးပေးထားသော Sustainable Systems ပါမောက္ခဖြစ်ပြီး မြို့ပြနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ပါမောက္ခဖြစ်သည်။ 

“မြို့ဆင်ခြေဖုံးဒေသတွေမှာ ဒီအလိုအလျောက်ပါဆယ်ထုပ်ပေးပို့မှုရဲ့ စွမ်းအင်နဲ့ ကာဗွန်ခြေရာလက်ရာတွေဟာ သမားရိုးကျ လူသားမောင်းနှင်တဲ့ယာဉ်တွေနဲ့ ဆင်တူကြောင်း တွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ ယာဉ်အလိုအလျောက်စနစ်ဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လောင်စာဆီချွေတာခြင်း၏ အားသာချက်များကို အလိုအလျောက်မော်တော်ယာဉ်ပါဝါလိုအပ်ချက်များမှ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားပိုမိုများပြားသောဝန်ဖြင့် ထေမိခဲ့သည်” ဟု Keoleian မှ ပြောကြားခဲ့သည်။

“လေ့လာခဲ့သော ပေးပို့မှုစနစ်အားလုံးအတွက်၊ ယာဉ်အသုံးပြုမှုအဆင့်သည် ဖန်လုံအိမ်ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုတွင် တစ်ခုတည်းသော အကြီးမားဆုံးပံ့ပိုးကူညီမှုဖြစ်ပြီး ရေရှည်တည်တံ့သော ပါဆယ်ထုပ်ပေးပို့မှုအတွက် ကာဗွန်နည်းသောလောင်စာလိုအပ်မှုကို မီးမောင်းထိုးပြပါသည်။ လျှပ်စစ်ယာဉ်များကို ဖြန့်ကျက်ချထားစဉ်တွင် ဂရစ်များကို ကာဗွန်ဒိုင်အောက်ဆိုက်ရှင်းထုတ်ရန် အရေးကြီးသည်” ဟု ၎င်းက ဆက်လက်ပြောသည်။ 

ပေးပို့မှုအပေါ် COVID-19 ၏သက်ရောက်မှု

လက်ရှိ ထိတွေ့မှုမဲ့ ပေးပို့မှု တိုးလာမှု၏ နောက်ကွယ်တွင် မောင်းနှင်အား နှစ်ခုရှိသည်- E-commerce နှင့် COVID-19။ ထို့အတွက်ကြောင့် လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရယာဉ်များနှင့် စက်ရုပ်များကို ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ UPS နှင့် Waymo ကဲ့သို့သော ထိပ်တန်းကုမ္ပဏီများသည် လက်ရှိတွင် အလိုအလျောက် ပို့ဆောင်မှုကို စမ်းသပ်နေပြီး Ford Motor Co. နှင့် Agilitic Robotics တို့သည် ယာဉ်မှ ပက်ကေ့ခ်ျများကို အိမ်ရှေ့တံခါးဆီသို့ ပို့ဆောင်နိုင်သည့် ခြေနှစ်ချောင်း လမ်းလျှောက်စက်ရုပ်ကို စမ်းသပ်လျက်ရှိသည်။ 

Allied Market Research ၏ အဆိုအရ အလိုအလျောက် နောက်ဆုံးမိုင် အရောက်ပို့ဈေးကွက်သည် 11.9 ခုနှစ်တွင် ဒေါ်လာ 2030 ဘီလီယံအထိ တိုးလာရန် အလားအလာရှိသည်။ Last-mile delivery ဆိုသည်မှာ ဒေသဆိုင်ရာ ဖြန့်ဖြူးရေးဌာနမှ ဖောက်သည်ထံသို့ ကုန်ပစ္စည်းတစ်ခု ပေးပို့ခြင်း၏ နောက်ဆုံးအဆင့်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ထောက်ပံ့ရေးကွင်းဆက်တွင် ကာဗွန်ဓာတ်အများဆုံးပါဝင်သည့်အချက်လည်းဖြစ်သည်။ 

မကြာသေးမီက လေ့လာမှုများအရ အလိုအလျောက်နောက်ဆုံးမိုင်ဖြေရှင်းနည်းများသည် မြို့များတွင် ပို့ဆောင်ခကို 10% မှ 40% ကြား လျှော့ချနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသော်လည်း ၎င်းတို့၏ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများနှင့်ပတ်သက်၍ မေးခွန်းများစွာရှိနေဆဲဖြစ်သည်။

အဖွဲ့၏လေ့လာမှု

အဖွဲ့သည် ပေးပို့မှုအခြေအနေသုံးမျိုးနှင့် ယာဉ်ပလပ်ဖောင်း လေးခုနှင့် ၎င်းတို့၏ ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကို ကြည့်ရှုခဲ့သည်။ 

ပေးပို့မှုအခြေအနေ သုံးခုတွင် သမားရိုးကျပါဝင်ပြီး ပက်ကေ့ချ်မပေးအပ်မီ အနီးနားတစ်ဝိုက်တွင် လူတစ်ဦးမှ “နောက်ဆုံးမိုင်” တွင် ကားကိုမောင်းနှင်သည့် သမားရိုးကျ၊ လူသားတစ်ဦးသည် နောက်ဆုံးမိုင်ကို မောင်းနှင်ပြီး စက်ရုပ်သည် “နောက်ဆုံး ပေ 50” ကို ပြီးမြောက်စေသည့် သို့မဟုတ် တံခါးဝသို့ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ အလိုအလျောက်ကားသည် နောက်ဆုံးမိုင်ကို မောင်းနှင်ပြီး စက်ရုပ်သည် အထုပ်ကို တံခါးဝသို့ ပို့ဆောင်ပေးသည့် အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်စနစ်ဖြစ်သည်။ 

သုတေသီများသည် ဖြစ်ရပ်တစ်ခုစီအတွက် အတွင်းပိုင်းလောင်ကျွမ်းမှုအင်ဂျင်နှင့် ဘက်ထရီလျှပ်စစ်ဓာတ်အားရထားများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခဲ့သည်။ ပို့ဆောင်ရေးယာဉ် အရွယ်အစားနှစ်မျိုးကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ တစ်စီးက ကုဗပေ ၁၂၀ အလေးချိန်ရှိတဲ့ ဗင်ကားဖြစ်ပြီး နောက်တစ်မျိုးကတော့ ၃၅၀ ကုဗပေရှည်တဲ့ မော်ဒယ်ပါ။

အသေးငယ်ဆုံး ကာဗွန်ခြေရာသည် အထုပ်တစ်ထုပ်လျှင် CO167 2 ဂရမ်သည် သေးငယ်ပြီး လျှပ်စစ်ဗင်ဖြင့် သမားရိုးကျ ပေးပို့ခြင်းမှ လာပါသည်။ အကြီးဆုံးခြေရာသည် ပိုကြီးသော၊ ဂတ်စ်စွမ်းအင်သုံး ဗင်နှင့် ခြေနှစ်ချောင်း စက်ရုပ်တို့နှင့်အတူ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်သည့် မြင်ကွင်းမှ ဆင်းသက်လာသည်။ 

"ရလဒ်များအရ အလိုအလျောက် ပေးပို့သည့်စနစ်များသည် အရွယ်အစားသေးငယ်သည့် ဗင်ကားများအတွက် သမားရိုးကျ ပေးပို့သည့်စနစ်များထက် ဖန်လုံအိမ်ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှု သက်တမ်းစက်ဝန်း အနည်းငယ် ပိုကောင်းနိုင်သည်ဟု အကြံပြုထားသော်လည်း အရွယ်အစားကြီးမားသော ဗင်ကားများအတွက် ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှု လျှော့ချရန် အလားအလာရှိသည်" ဟု Keoleian က ပြောကြားခဲ့သည်။ "သမားရိုးကျအခြေအနေနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက အပြည့်အဝ အလိုအလျောက်စနစ်သည် ဓာတ်ဆီစွမ်းအင်သုံး ကုန်တင်ဗန်ကြီးများအတွက် အလားတူဖန်လုံအိမ်ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေသော်လည်း သေးငယ်သည့် ဘက်ထရီလျှပ်စစ်ဗင်အတွက် 10% ပိုများသည်။"

Keoleian ၏ အဆိုအရ၊ အခြေအနေအားလုံးအတွက် အလိုအလျောက် ပေးပို့သည့်စနစ် တစ်ခုတည်း မရနိုင်ဘဲ၊ ဘဝသံသရာ ကုန်ကျစရိတ်၊ ဘေးကင်းမှု၊ အမြင်အာရုံ သက်ရောက်မှုနှင့် လူမှုရေး ရေရှည်တည်တံ့မှုတို့ အပါအဝင် အခြားအချက်များကို ယခု လေ့လာရမည်ဖြစ်သည်။ 

 

Alex McFarland သည် AI ဂျာနယ်လစ်တစ်ဦးဖြစ်ပြီး ဉာဏ်ရည်တုဆိုင်ရာ နောက်ဆုံးပေါ်တိုးတက်မှုများကို ရှာဖွေနေသော စာရေးဆရာဖြစ်သည်။ သူသည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ AI startup များနှင့် ထုတ်ဝေမှုများ အများအပြားနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခဲ့သည်။