- خدمات ما
- صنایع تحت پوشش
- صدور گواهیهای بینالمللی ISO 9001 و ISO 22000
- 🔍 بازرسی کالا های صادراتی و وارداتی و صدور COI
- طرح های ارزیابی انطباق پایش سلامت آسیا
- طرح محصولات معدنی غیر فلزی و مصالح ساختمانی پایش سلامت آسیا
- طرح نساجی و چرم پایش سلامت آسیا
- طرح روغن و چربی های خوراکی پایش سلامت آسیا
- سیستم صنعت غذا و محصولات کشاورزی پایش سلامت آسیا
- طرح مواد شیمیایی پایش سلامت آسیا
- طرح وسایط نیرو محرکه اجزا و قطعات پایش سلامت آسیا
- طرح لوازم الکتریکی و الکترونیکی پایش سلامت آسیا
- طرح ارزیابی انطباق سیستم صنایع نفت و پتروشیمی پایش سلامت آسیا
- طرح کانی های معدنی پایش سلامت آسیا
- طرح ارزیابی انطباق غلات پایش سلامت آسیا
- طرح تجهیزات ورزشی پایش سلامت آسیا
- ارزیابی انطباق مراکز خدماتی
- ارزیابی انطباق هایپرمارکتها و سوپرمارکتها
- ارزیابی انطباق رستورانها و خدمات غذایی
- ارزیابی انطباق هتلها و مراکز اقامتی
- ارزیابی انطباق در حوزه خدمات بیمه
- ارزیابی انطباق در حوزه خدمات مالی و بانکی
- ارزیابی انطباق باشگاههای ورزشی و مراکز تناسب اندام
- ارزیابی انطباق خدمات پس از فروش و تعمیرگاههای خودرو
- سیستم مدیریت کیفیت
- سامانه اموزشی وعلمی
- سیستم مدیریت پروژه و ارتباط با مشتری
- درباره شرکت پایش سلامت آسیا
- فرمهای درخواست خدمات
- تعرفه خدمات
- سامانه مدیریت منابع انسانی
- در خواست شغل
چگونه هوش مصنوعی میتواند فقر انرژی را کاهش دهد؟ نگاهی به یک مقاله علمی داوریشده
چگونه هوش مصنوعی میتواند فقر انرژی را کاهش دهد؟ نگاهی به یک مقاله علمی داوریشده
در روزگاری که فناوری با شتابی بیسابقه در حال تغییر زندگی بشر است، یکی از چالشهای اساسی در کشورهای در حال توسعه همچنان دسترسی نابرابر به انرژی است. «فقر انرژی» نهتنها مانعی برای بهبود کیفیت زندگی، بلکه مانعی برای توسعه اقتصادی، بهداشت عمومی و آموزش است. اما پرسش اساسی این است: آیا هوش مصنوعی میتواند راهحلی برای این بحران فراهم کند؟
اخیراً شرکت ما در ارزیابی و داوری علمی مقالهای تحت عنوان «راهحل دیجیتال: چگونه هوش مصنوعی، کاهش فقر انرژی را متحول میسازد» مشارکت داشت که به بررسی دقیق رابطه بین فناوریهای نوین و کاهش نابرابری در دسترسی به انرژی میپردازد. این مقاله در نشریه معتبر Environment, Development and Sustainability منتشر خواهد شد و یکی از معدود مطالعاتی است که با استفاده از روششناسی پیشرفته «Quantile-on-Quantile Regression» به تحلیل تجربی دادههای 10 کشور در حال توسعه از سال 2005 تا 2023 میپردازد.
🔬 چرا این مقاله مهم است؟
-
نخست: این مقاله از دادههای واقعی ثبتشده در بانک جهانی و پایگاه ثبت اختراعات جهانی برای سنجش فقر انرژی و میزان توسعه هوش مصنوعی بهره میگیرد.
-
دوم: رویکرد علمی نوین آن به ما کمک میکند تا درک بهتری از تأثیرات غیریکسان (asymmetric) فناوری بر گروههای اجتماعی مختلف داشته باشیم.
-
سوم: با ارائه سیاستهای پیشنهادی مشخص، مقاله بر لزوم تدوین راهبردهای ملی برای استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت منابع انرژی تأکید میکند.
🧠 نتیجهگیری ما بهعنوان داور علمی
شرکت پایش سلامت آسیا، بهعنوان نهاد تخصصی در حوزه ارزیابی انطباق، به این نتیجه رسید که انتشار این مقاله گامی مؤثر در جهت تلفیق علم داده با سیاستگذاری اجتماعی است. ما این مقاله را برای انتشار نهایی توصیه کردیم و بر این باوریم که یافتههای آن میتواند الگویی الهامبخش برای کشورهایی مانند ایران باشد که در مسیر هوشمندسازی زیرساختهای انرژی قرار دارند.