AIが製品の持続可能性への影響を測定する時間を短縮

シンガポール工科デザイン大学（SUTD）の研究者らは、製品が環境に与える影響を測定するのにかかる時間を短縮する新しいAI駆動型モデルを開発した。

調査結果、 公表 デザイン協会誌「Proceedings of the Design Society」に掲載されたこの研究は、環境影響評価を製品設計の不可欠な要素にするための重要な一歩であり、産業界の持続可能性への取り組み方を変革する可能性があります。

経歴

製品設計段階における選択は、最終製品の環境への影響に大きく影響を及ぼします。材料の選択から製造方法に至るまで、初期の意思決定は生態系やサプライチェーンに永続的な影響を及ぼします。

しかし、これらの影響を測定するための主なツールであるライフサイクルアセスメント (LCA) は、その複雑さ、コスト、および時間要件のためにアクセスできないことがよくあります。

LCA は、原材料の抽出から使用、最終的な廃棄に至るまで、製品の環境フットプリントの広範な概要を提供します。

従来の LCA は、そのメリットにもかかわらず、専門家によるデータ収集と分析に数か月かかるリソース集約型のプロセスであり、多くの中小企業や、製品開発サイクルが速い大企業にとっては非現実的です。

「製品設計者は多くの課題に直面しています。信頼できるデータの不足により、様々な材料の影響を評価することが困難であること、サプライチェーンから情報を得る手段が限られていること、エネルギー消費に関する理解が不十分であることなどです。明確なガイドラインがなければ、彼らはしばしば暗闇の中で選択を迫られることになります」と、SUTD准教授のアルリンド・シルバ氏はニュースリリースで述べています。

チームのメソッド

これらの障害を克服するために、シルバ氏と彼のチームは、Streamlined Life Cycle Assessment (SLCA) 手法を導入しました。

この画期的なアプローチでは、人工知能、3D モデリング、既存のデータベースを活用して、LCA プロセスを簡素化するとともに、信頼できる結果を保証します。

SLCAは、ゼロから開発するのではなく、AIと二次データベースを活用して、製品ライフサイクルにおいて最も影響力のあるコンポーネントを特定します。これらの主要要素は3Dモデル化され、重量や体積などの重要なデータが抽出されます。AIシステムはさらに、これらの特性を一般的な製造手順と相関させ、Ecoinventなどのリポジトリから適切なデータを選択することで、開発をサポートします。

その結果、LCA は高速化されるだけでなく、必要なデータ入力も大幅に少なくなります。

「SLCAは、細部まで要求するのではなく、事前の知識に基づいて最も重要なことを理解します。3Dモデリングを用いて部品の基本特性を導き出し、AIを用いてそれらを最も適切なプロセスと材料とマッチングさせます」とシルバ氏は付け加えた。

小型電子補聴器のケーススタディを通してこの手法を検証した研究チームは、驚くべき効率性を確認しました。従来のLCAプロセスでは、この機器に対して3ヶ月を要し、86件ものデータ入力が必要でした。これとは対照的に、SLCAはわずか1週間でタスクを完了し、わずか26件のデータ入力で、入力要件を約70%、時間を90%以上削減しました。SLCAの結果は、完全な評価と比較して平均90%の精度を示しました。

「私たちは、LCA全体を『グラウンドトゥルース』として活用できるようにしました。その結果、大幅な時間節約によって結果のばらつきは最小限に抑えられることがわかりました。ある一定のレベルを超えると、労力を増やしても精度はそれほど向上しないということです」とシルバ氏は付け加えました。

SLCAの登場により、設計者は様々なコンセプトを迅速にテストし、設計段階の早い段階で環境に負担をかける材料やプロセスを特定できるようになりました。この機能は、特にコンシューマーエレクトロニクスやウェアラブルデバイスなど、急速に進化する製品を扱う業界にとって有益です。

「私たちのアプローチは、不確実性が高い初期段階の設計に特に適しています。これにより、チームはすべての仕様が確定するまで待たずにホットスポットを特定できるため、後になって完全なLCAで想定よりも影響が大きいことが判明しても、驚くような事態を避けることができます」とシルバ氏は付け加えた。

次のステップ

研究チームは、多様な製品タイプでテストを行い、ユーザーフレンドリーな設計を改良することで、その手法の強化を目指しています。彼らは、AIがこの分野でさらに発展し、自動化と透明性を融合させ、設計プロセスの最初から持続可能性を組み込む未来を思い描いています。

「現状では、LCAを設計段階に組み込むのは非常に困難です。たいていは、手遅れになってから行われます」とシルバ氏は付け加えた。「この研究が、持続可能性を設計のまさに初期段階から組み込むことに貢献し、それが最も大きな効果を発揮することを願っています。」

出典： シンガポール工科大学