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Erstellung eines globalen CO₂-Emissionsschätzers durch maschinelles Lernen

Wichtigste Ergebnisse
Vorhersage des CO2-Fußabdrucks mit einer praktischen Heatmap-Visualisierung
Ein visueller 20-Jahres-Rückblick auf die globalen CO
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Zusammenfassung

Im Einklang mit dem Engagement von ELEKS für die Ziele der nachhaltigen Entwicklung hat unser Data Science Team einen globalen CO₂-Emissionsschätzer entwickelt, der die Emissionen für das kommende Jahr mithilfe von maschinellem Lernen vorhersagt. Um die Forschungsergebnisse zu präsentieren, haben wir eine interaktive Heatmap entwickelt, die auf dem Streamlit-Framework basiert. Die Nutzer können mit einem Schieberegler ein Jahr auswählen, um die Emissionsverteilung in den einzelnen Ländern zu sehen. Die Karte ermöglicht es auch, die Entwicklung der CO₂-Emissionen in den letzten 20 Jahren zu untersuchen.
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Die Ausgangssituation

ELEKS wünschte sich ein Visualisierungs- und Prognosewerkzeug, mit dem es in der Lage sein würde, die globalen CO2-Emissionen zu verfolgen.

ELEKS hat sich zwei der Hauptziele der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung verpflichtet: Ziel 9: Industrie, Innovation und Infrastruktur und Ziel 13: Klimaschutz, um die Nachhaltigkeit seiner Aktivitäten zu stärken. Das Unternehmen widmet einen großen Teil seiner Anstrengungen der Erforschung klimafreundlicher Technologielösungen.

Das Data Science Team von ELEKS beschloss, ein Modell zur Vorhersage der weltweiten CO₂-Emissionen für das kommende Jahr mithilfe maschineller Lernverfahren zu entwickeln. Sie wollten die Verfügbarkeit und die globale Abdeckung der Daten sowie die Möglichkeiten der Modellierung untersuchen. Zur Visualisierung der Ergebnisse erstellten sie eine interaktive Heatmap auf der Grundlage von Streamlit, einem Open-Source-Framework, das es Teams aus den Bereichen maschinelles Lernen und Datenwissenschaft ermöglicht, Datenanwendungen zu entwickeln und gemeinsam zu nutzen.

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Die Lösung

Ein auf maschinellem Lernen basierendes Präzisionsmodell, das die globalen Emissionen für das kommende Jahr nach Ort und Brennstofftyp vorhersagt.

Das Data Science Team von ELEKS hat einen globalen CO₂-Emissionsschätzer entwickelt, der mit Hilfe von natürlichem maschinellem Lernen die Emissionen für das kommende Jahr vorhersagen kann. Die Vorhersagen werden mit Daten aus der World DataBank modelliert, die den Nutzern Zugang zu verschiedenen globalen Datensätzen bietet.

Das Team hat sich dafür entschieden, Schätzungen für alle vier CO Gesamt-CO₂-Emissionen, CO₂-Emissionen aus festen Brennstoffen, CO₂-Emissionen aus flüssigen Brennstoffen und CO₂-Emissionen aus gasförmigen Brennstoffen, wobei ein Top-Down-Ansatz verwendet wurde und die einzelnen Komponenten auf der Grundlage der Gesamt-CO₂-Emissionen geschätzt wurden.

Sobald die Daten vorlagen, filterten die Experten sie, um möglichst genaue Ergebnisse für das Modell zu erhalten. Anschließend wandte das Team verschiedene Strategien an, um die Dimension der Matrix zu reduzieren und die Ergebnisse durch Eliminierung kollinearer Merkmale zu verfeinern.

Sie bewerteten verschiedene Modelle und Algorithmen zur Schätzung der CO₂-Emissionen und führten eine Modellvalidierung durch, um die am besten funktionierenden Modelle zu ermitteln. Anschließend wendeten unsere Experten verschiedene Strategien und Techniken an, um die Genauigkeit der Ergebnisse zu verbessern. Sie bewerteten das Modell mit der Multirun-Holdout-Validierung, berechneten die Varianz und zogen Schlussfolgerungen über die Robustheit des Modells.

Tools und Methodik:
01
Dimensionalitätsreduktion und Einfluss von Merkmalen
Matrix-Spektralanalyse Entscheidungsbaum-Regressor, Random Forest Regressor, Gradient Boosting Regressor, Ridge Regressor, SVM-Regressor und ein mehrschichtiges Perceptron
02
Modell-Validierung
Kreuzvalidierung auf der Grundlage des MAPE-Wertes und der Standardabweichung der Faltungen, Multirun-Validierung
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Das Ergebnis

ELEKS hat ein Modell entwickelt, das die zukünftigen globalen Emissionen prognostiziert und zum Vergleich einen historischen Überblick über 20 Jahre liefert.

Zur Visualisierung der Forschungsergebnisse haben wir eine interaktive Heatmap auf Basis von Streamlit erstellt.

Mit dem Schieberegler kann der Benutzer das Jahr auswählen, das ihn interessiert, und die Verteilung der Emissionen in den Ländern der Welt sehen. Die Karte dient auch als einfaches Werkzeug, um die Veränderungen der CO₂-Emissionen in den letzten 20 Jahren zu untersuchen.

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Das sagen unsere Kunden

ELEKS war an der Entwicklung einer Reihe von Websites und mobilen Anwendungen beteiligt, die es unseren Kunden ermöglichen, ihre Sendungen einfach zu verfolgen, die benötigten Informationen zu erhalten und mit uns in Kontakt zu bleiben. Wir schätzen das Fachwissen, die Reaktionsfähigkeit und die Liebe zum Detail von ELEKS.

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Samer Awajan
CTO, Aramex

Von Anfang an haben wir das Engagement und den Einsatz von ELEKS sehr geschätzt. Zunächst kamen sie mit ihren besten Leuten zu uns, um zu versuchen, unseren Kontext und unsere Geschäftsidee zu verstehen, und dann entwickelten sie mit uns den ersten Prototyp. Sie waren sehr professionell und kundenorientiert. Ohne ELEKS wäre es wahrscheinlich nicht möglich gewesen, so schnell ein erfolgreiches Produkt zu entwickeln.

Caroline Aumeran
Caroline Aumeran
Head of Product Development, appygas

ELEKS verfügt über ein breit gefächertes Wissen und Verständnis. Dieses Wissen können wir nutzen, um unseren Kunden hervorragende Ergebnisse zu liefern. Wenn Sie mit ELEKS arbeiten, arbeiten Sie mit den besten 1 % des Landes zusammen, wenn es um die Eignung und die technische Exzellenz geht.

Sam Fleming
Sam Fleming
President, Fleming-AOD