Emisión y utilización del carbono
Energías limpias y renovables
Technology is not a Barrier: A Survey of Energy System Technologies Required for Innovative Electricity Business Models Driving the Low Carbon Energy Revolution
La tecnología no es una barrera: Un estudio de las tecnologías de los sistemas energéticos, necesarias para los modelos de negocio eléctricos innovadores que impulsan la revolución energética con bajas emisiones de carbono.
Los cambios del modelo de negocios de las empresas de servicios públicos que incluyen ofertas digitales basadas en servicios podrían perturbar el mercado y acelerar las transiciones de bajas emisiones de carbono. Este estudio busca determinar el nivel de preparación de las principales tecnologías facilitadoras, mostrando que ninguno de los modelos de negocio compatible con el sector eléctrico con bajas emisiones de carbono se enfrenta a barreras tecnológicas que no pueda resolver. Se concluyó que si bien es importante darle continuidad a la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías, esto no es fundamental para la transición hacia sistemas energéticos sostenibles.
Este artículo fue realizado por Christoph Mazur (Imperial College London, UK), Stephen Hall (University of Leeds, Leeds, UK), Jeffrey Hardy (Imperial College London, London, UK), Mark Workman (Energy Systems Catapult, Birmingham, UK) para Energies (Vol 12, núm 3, p. 428, 2019) una revista que divulga investigaciones científicas relacionadas con el desarrollo tecnológico y la ingeniería. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Do Artificial Intelligence Applications Affect Carbon Emission Performance? Evidence from Panel Data Analysis of Chinese Cities
¿Afectan las aplicaciones de inteligencia artificial a las emisiones de carbono? Evidencia del análisis de datos de panel de las ciudades chinas.
China es uno de los países con mayor emisión de carbono en el mundo, y está comprometido con alcanzar los objetivos de emisiones netas en 2060. Utilizando datos de 270 ciudades en un lapso 2011 y 2017 se aplicó el método Bartik para cuantificar los datos de las empresas de manufactura y robots para demostrar el efecto de la inteligencia artificial (IA) en la emisión de carbono. Los resultados muestran que la IA tiene un efecto inhibidor en la intensidad de las emisiones y que la reducción de las emisiones está estrechamente relacionada con la infraestructura, la innovación tecnológica utilizada en cada ciudad. Además, resaltan que la IA debería implementarse en la producción, la construcción de infraestructura y la conservación de la energía.
Este artículo fue realizado por Ping Chen, Jiawei Gao (Wuhan University, Wuhan, China), Zheng Ji, Han Liang (Wuhan University, Wuhan, China; Southeast University, Nanjing, China), Yu Peng (Wuhan University, Wuhan, China) para Energies (Vol 15, núm 15, p. 5730, 2022) una revista que divulga investigaciones científicas relacionadas con el desarrollo tecnológico y la ingeniería. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Estándares Verra para la sostenibilidad, la resiliencia y el carbono
- Fuente:OCTO (Open Communications for the Ocean)
