Charlotte Degot: A more accurate way to calculate emissions | TED

Transcriber: Leslie Gauthier Reviewer:

المترجم: Mohamed Salem المدقّق: omar idmassaoud

لعقود حتى الآن

قلنا أنه يجب علينا تقليل انبعاثاتنا

لكنها استمرت في الزيادة.

أحد الأسباب الرئيسية هو أننا لا نقيس بدقة

For decades now,

we’ve been saying we should reduce our emissions,

تأثير أعمالنا على المناخ.

but they’ve kept increasing.

تخيل أنك تحاول توفير المال،

One of the key reasons is we don’t measure accurately

ولكن عندما تذهب للتسوق

لا توجد بطاقة سعر على أي عنصر ...

the climate impact of our actions.

أو تحاول إنقاص الوزن،

Imagine trying to save money,

لكن لا يمكنك قياس أحجام الأجزاء والسعرات الحرارية.

but when you go shopping,

there is no price tag on any item ...

سوف لا بد أن تفشل.

or trying to lose weight,

هذا المستوى من العمى قريب من المستوى الذي لدينا

but you cannot measure the portion sizes and the calories.

عندما يتعلق الأمر بتأثيرنا على المناخ.

You would be bound to fail.

من الصعب قياس انبعاثات غازات الاحتباس الحراري.

This level of blindness is close to the one we have

ليس لها لون

ولا رائحة.

when it comes to our climate impact.

إنها غير مرئية.

Measuring greenhouse gas emissions is hard.

لا يمكننا وضع أجهزة استشعار في كل مكان

It has no color,

في كل مبنى،

it has no smell;

كل مسار،

it’s invisible.

كل حقل،

We cannot put sensors everywhere,

كل بقرة -

لذلك في معظم الوقت

on every building,

نستسلم ولا نقيس.

every track,

every field,

وعندما نقوم بالقياس

every cow --

فإننا نقتصر على الاعتماد على التقديرات

so most of the time,

وعوامل التحويل.

we give up and we don’t measure.

والنتيجة هي أننا في نهاية المطاف نعمل بتقديرات غير مكتملة

And when we do measure,

we are reduced to relying on estimations

وغير دقيقة للغاية لانبعاثاتنا.

and conversion factors.

The consequence is we end up working with highly incomplete

غالبا ما يكون لدينا هامش خطأ من 30 إلى 60 بالمائة.

and inaccurate estimations of our emissions.

هذا يعني أن الأهداف وخطط العمل قد تم وضعها

Often we have a margin of error of 30 to 60 percent.

بناءً على بيانات غير دقيقة.

This means targets and action plans are set

إذا نظرنا إلى الشركات

التي أبلغت عن تقدمها في المناخ إلى CDP

based on inaccurate data.

وهي منظمة غير ربحية تدير نظامًا عالميًا للإفصاح

If we look at the corporations

that report their progress on climate to the CDP,

عن التأثيرات البيئية،

فإن ما نراه مدهشًا:

which is a nonprofit organization that runs a global disclosure system

أكثر من ثلثي الشركات

for environmental impacts,

لا تقيس انبعاثاتها بدقة،

what we see is striking:

وسبعة بالمائة فقط من تلك الشركات

more than two-thirds of the companies

تعمل في النهاية على تقليل تأثيرها بطريقة ما.

are not accurately measuring their emissions,

and only seven percent of those companies

لا يمكنك تقليل ما لا يمكنك قياسه.

are ultimately reducing their impact in some way.

من الضروري أن تكون الشركات قادرة على القياس عبر جميع الأنشطة،

You cannot reduce what you cannot measure.

وجميع المصادر التي تدفع الكربون لأعلى أو لأسفل.

It is key for corporations to be able to measure across all activities,

بطريقة ما،

هذا مجرد وضع نفس الصرامة لقياسات الكربون

all sources that drive carbon up or down.

التي لدينا للمحاسبة المالية.

In a way,

that’s just putting the same rigor to carbon measurements

استغرق الأمر أكثر من 100 عام لوضع محاسبة مالية حديثة ومؤتمتة.

that we have for financial accounting.

ليس لدينا 100 عام عندما يتعلق الأمر بالمناخ.

It took more than 100 years to put modern, automated financial accounting in place.

لكن هذا أمر بالغ الأهمية بالنسبة للشركات لوضع أهداف هادفة

We don’t have 100 years when it comes to climate.

وخطط عمل ناجحة.

But this is crucial for corporations to set meaningful targets

من أقوى الأدوات التي لدينا

لمساعدتنا على الإسراع في هذه الرحلة هو الذكاء الاصطناعي.

and successful action plans.

One of the most powerful tools we have

يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة البيانات تلقائيًا

to help us accelerate on this journey is artificial intelligence.

من مصادر متنوعة وغير منظمة

مثل الفواتير وبيانات سلوك المستهلك.

Artificial intelligence can process data automatically

يمكن أن يعمل عن طريق النمذجة لتقدير المعلومات المفقودة بشكل أفضل.

from diverse, unstructured sources

like invoices, consumer behavior data.

يمكنه محاكاة الانبعاثات وتحسينها في النهاية.

It can work by modeling to better estimate the missing information.

اسمحوا لي أن أشارك مثالا عن كيفية عمل ذلك.

It can simulate and ultimately optimize emissions.

شركة دولية للنبيذ والمشروبات الروحية:

مليارات المبيعات،

ومئات العلامات التجارية،

Let me share an example of how this could work.

والمستهلكون في جميع أنحاء العالم.

A wine and spirits international company:

عندما يريدون قياس تأثيرهم،

billions of sales,

فإنهم بحاجة إلى القياس عبر مجموعة انبعاثاتهم بأكملها.

hundreds of brands,

consumers across the globe.

وهذا يعني الانبعاثات المباشرة من المرافق،

When they want to measure their impact,

they need to measure across the entire set of their emissions.

والكهرباء المشتراة،

والمواد الخام،

والأصول المؤجرة،

انبعاثات تكنولوجيا المعلومات

This means direct emissions from facilities,

المتعلقة بسفر العمل،

والنقل،

purchased electricity,

والنفايات،

ونهاية عمر المنتج،

raw materials,

وما إلى ذلك، وما إلى ذلك.

leased assets,

هذه كمية هائلة من المعلومات يجب جمعها.

IT emissions

business travel,

transportation,

ومعظمها لا يمكن الوصول إليه في الواقع من قبل الشركة نفسها

waste,

product end of life,

etcetera, etcetera.

لأنها تأتي من خارج نطاق نشاطها المباشر.

That’s a huge amount of information to collect.

على سبيل المثال،

And most of it is actually inaccessible to the company itself

من الموردين الذين لم يتمكنوا بعد من حساب انبعاثاتهم أيضًا.

because it comes from outside its direct scope of activity.

لذلك عندما يحسب فريق الاستدامة تأثيرهم،

For example,

from suppliers that are not yet able to calculate their emissions either.

فلن يكون لديهم خيار سوى عمل تقديرات تقريبية.

So when the sustainability team calculates their impact,

دعونا نفحص الزجاج للزجاجات.

الطريقة التي يحسبون بها انبعاثات الزجاج هي كالتالي.

they have no choice but to do rough estimates.

إنهم يأخذون الكمية الإجمالية من الزجاج التي تم شراؤها العام الماضي -

Let’s examine the glass for bottles.

لنقل 1000 طن.

The way they calculate glass emissions is the following.

يقومون بضربها في عامل تحويل

They take the total amount of glass bought last year --

والذي يمثل متوسط ​​كيلوغرامات مكافئ ثاني أكسيد الكربون لطن واحد من الزجاج -

let’s say 1,000 tons.

They multiply it by a conversion factor,

لنفترض أنه 950.

950 × 1000 يساوي 950.000.

which represents the average kilos of CO2 equivalent for one ton of glass --

بالطبع هذا غير دقيق إلى حد كبير

let’s say 950.

لأنه لا يأخذ في الاعتبار

950 x 1000 makes 950,000.

جميع العوامل العديدة التي تؤثر على الانبعاثات الفعلية،

Of course this is hugely inaccurate

لذلك من الصعب تحديد الأهداف وخطط العمل.

because it does not take into account

all the numerous factors that impact actual emissions,

هذا هو المكان الذي يستدعي فيه فريق الاستدامة علماء البيانات

so it’s hard to set targets and action plans.

ليأتيوا ويعالجوا بيانات مفصلة حول نوع الزجاج،

This is where the sustainability team calls data scientists

ولون الزجاج،

وحصة إعادة التدوير،

to come in and process detailed data about the type of glass,

وبلد المنشأ،

ووضع النقل،

حسب العلامة التجارية،

والمنتج.

the color of the glass,

يمكنهم محاكاة التصميم وسلسلة التوريد

the recycling share,

the supplier country of origin,

والدمج في الحساب

the transportation mode,

by brand,

لأهمية اللون الزجاجي -

by product.

1.5 مرة أكثر من الانبعاثات للزجاجة الشفافة

They can simulate the design and the supply chain

بمقارنة الزجاجة الخضراء،

and integrate in the calculation

أهمية بلد المنشأ -

the importance of the glass color --

1.5 times more emissions for a clear bottle

ضعف كمية الانبعاثات لدولة ما مقابل دولة أخرى

versus a green bottle;

اعتمادًا على مزيج الطاقة

the importance of the country of origin --

أهمية التصميم نفسه -

twice the amount of emissions for one country versus another one,

لنفس الوزن الإجمالي

انبعاثات أكثر 1.5 مرة لتصميم واحد مقابل تصميم آخر.

depending on the energy mix;

the importance of the design itself --

بدلاً من الحصول على رقم متوسط ​​كبير

for the same total weight,

1.5 times more emissions for one design versus another one.

لديك الآن نموذج يربط ويحسب الانبعاثات

Instead of having one big, average number,

على مستوى حبيبي.

باستخدام هذا النوع من المنهجية،

you now have a model which correlates and calculates emissions

يتم عادةً تصحيح رقم الانبعاثات بنسبة 30 إلى 50 في المائة.

at a granular level.

With this type of methodology,

والأهم من ذلك

يمكن للشركة الآن الانتقال إلى العمل

the emissions figure is typically corrected by 30 to 50 percent.

قدر المستطاع، أولاً تحديد أهداف هادفة

And more importantly,

والثاني، وتحديد المبادرات الملموسة للغاية

the company can now move to action

والثالثة،

as they can, one, set meaningful targets,

وإعادة حساب الانبعاثات بمرور الوقت وقياس تقدمها.

two, identify very concrete initiatives,

اسمحوا لي أن أشارك مثالاً آخر:

and three,

الاسمنت.

recalculate emissions over time and measure their progress.

الأسمنت مصدر هائل لانبعاث ثاني أكسيد الكربون.

إذا كان الأسمنت دولة،

Let me share another example:

فسيكون ثالث أكبر مصدر للانبعاثات

cement.

Cement is a massive CO2 emitter.

مباشرة بعد الصين والولايات المتحدة

If cement were a country,

أمام الاتحاد الأوروبي والهند.

it would rank as the third-largest emitter,

تأتي معظم الانبعاثات من عملية إنتاج الكلنكر

right after China and the US,

in front of the European Union and India.

وهو المكون الرئيسي في الأسمنت.

لإنتاج الكلنكر

Most of the emissions come from the process of producing clinker,

تحتاج إلى الحفاظ على درجة حرارة تزيد عن 1400 درجة مئوية.

the key ingredient in cement.

يتطلب الكثير من الوقود،

To produce clinker,

وهو في الحقيقة مجرد كربون يحتوي على المواد بأكملها.

you need to maintain a temperature of over 1,400 degrees Celsius.

لذا فإن الصلصة السرية هي إنتاج كلنكر أنظف وأعلى جودة

It requires a lot of fuel,

and it’s really just carbon containing the whole materials.

لأنه كلما زادت جودة الكلنكر

كلما قلت الحاجة إلى إنتاج الأسمنت في نهاية المطاف

So the secret sauce is to produce cleaner and higher quality clinker,

وبالتالي ستقل الانبعاثات التي ستولدها.

because the higher the quality of the clinker,

لكن إنتاج الكلنكر عالي الجودة هو علم معقد.

the less of it you will need to produce cement ultimately,

يعتمد على عوامل متعددة تؤثر على بعضها البعض.

and therefore the less emissions you will generate.

But producing high-quality clinker is a complex science.

على سبيل المثال، معلمات العملية

مثل سرعة دوران الماكينة

It depends on multiple factors that influence each other.

ومدى سرعة ملئها

ونوع الوقود الذي تستخدمه

For example, the process parameters,

والمواد الخام وتركيبها الكيميائي الدقيق.

like the rotation speed of the machine,

how quickly you fill it,

هذا هو المكان الذي يمكن أن يكون فيه للذكاء الاصطناعي تأثير هائل مرة أخرى.

the type of fuel you use,

the raw materials and their exact chemical composition.

تحاول الفرق التشغيلية في الموقع الحفاظ يدويًا على

This is where artificial intelligence can again have an enormous impact.

أفضل مجموعة من المعلمات الممكنة.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي من خلال القياس بشكل أفضل من خلال مصادر مختلفة

On-site operational teams are trying to manually maintain

مثل القياسات المباشرة،

the best set of parameters possible.

وتوازن المواد والكتلة

وما إلى ذلك ...

AI can help by measuring better through different sources,

محاكاة جميع القرارات المحتملة

والتوصية بالقرارات المثلى للمشغلين.

like direct measurements,

material and mass balance,

etcetera ...

هذه التقنيات المطبقة في عملية إنتاج الأسمنت

simulate all the potential decisions

and recommend the optimal ones to the operators.

تتيح خفضًا كبيرًا للانبعاثات

في غضون أشهر.

These techniques implemented in a cement production process

هناك عدد لا نهائي من التطبيقات الممكنة.

enable a substantial emissions reduction

لا توجد شركة

in a matter of months.

أو صناعة لا يمكنها أن تستمد تأثيرًا مناخيًا كبيرًا

There is an infinity of applications possible.

من استخدام الذكاء الاصطناعي.

There is no company,

no industry that cannot derive significant climate impact

أنا لا أقول إن الذكاء الاصطناعي وحده سينقذنا.

from the use of artificial intelligence.

لكن الذكاء الاصطناعي،

من خلال مساعدتنا على القياس الدقيق

I’m not saying artificial intelligence alone will save us.

والمحاكاة

والتحسين،

But artificial intelligence,

يمكّننا من تقليل الانبعاثات بشكل كبير

by helping us measure accurately,

بطريقة سريعة ورخيصة وسهلة.

simulate

and optimize,

enables significant emissions reduction

لا يمكننا تفويت هذه الفرصة.

in a quite fast, cheap and easy way.

شكراً لكم.

We cannot miss this opportunity.

Thank you.