|
|
Поиск
| ||
|
| ||
Статьи и обзоры
|
 Логистические технологии Яндекса в 2025 году позволили бизнесу снизить углеродный след почти на треть
23.03.2026
В основе платформы для автоматизации логистики Яндекс Маршрутизация лежат алгоритмы оптимизации и разработки Яндекса в области искусственного интеллекта и геоинформационных технологий  Яндекс Маршрутизация — платформа для автоматизации логистики — помогла компаниям-клиентам и сервисам Яндекса в 2025 году сократить выбросы парниковых газов в атмосферу почти на 30%. Благодаря оптимизации логистических маршрутов углеродный след удалось уменьшить почти на 100 тыс. тонн СО2-эквивалента. Маршрутизация предназначена для компаний, которые занимаются перевозками или доставкой заказов. Всего у платформы несколько сотен клиентов из разных отраслей — от розничной торговли до медицины. Среди них есть и сервисы Яндекса: например, с её помощью Маркет организует перевозки заказов между распределительными центрами в разных городах. Маршрутизация помогает клиентам оптимизировать маршруты доставки и равномерно распределять нагрузку между курьерами. Благодаря этому сокращается пробег автомобилей, задействованных в перевозках, — в результате топлива сжигается меньше, а углеродный след от перевозок снижается. В основе платформы лежат алгоритмы оптимизации и разработки Яндекса в области искусственного интеллекта и геоинформационных технологий. Например, для планирования используется алгоритм, который за считаные минуты распределяет заказы между курьерами и выявляет наиболее подходящие маршруты. Он учитывает более 300 различных параметров: от данных Яндекс Карт о пробках и дорожных событиях до грузоподъёмности машин и графика работы складов. Алгоритм построен на методе имитации отжига, который позволяет анализировать огромное количество переменных и находить решения для сложных задач оптимизации. Яндекс системно работает над развитием технологичных решений на базе искусственного интеллекта для защиты окружающей среды. Например, в 2025 году эксперты Центра технологий для общества Яндекса и разработчики из Школы анализа данных при поддержке учёных Дальневосточного федерального университета разработали нейросеть, которая выявляет и классифицирует отходы на побережьях по аэрофотоснимкам. О других проектах и решениях Яндекса по защите окружающей среды можно почитать здесь. Углеродный след — это масса парниковых газов, которые выделяются в результате деятельности человека. Например, при сгорании топлива в двигателях автомобилей, автобусов и грузовиков. Чтобы посчитать общую массу этих выбросов и сравнить разные газы, ввели условную единицу измерения: CO2-эквивалент. За её основу берётся углекислый газ, а выбросы других парниковых газов — например, метана или закиси азота — приводят к CO2-эквиваленту, умножая их массу на потенциал глобального потепления (Global Warming Potential, GWP). Снижение углеродного следа рассчитывалось как разница объёма выбросов парниковых газов от пробегов в сценарии без использования Маршрутизации и объёма выбросов от фактических пробегов. Подписывайтесь на наши новости в MAX >>> Читайте нас на VK >>> Источник: Пресс-служба Яндекса Рейтинг статьи 
Оставить комментарий
Материалы по теме:
Статьи и обзоры
Новости рынка и технологий
Продукты автоматической идентификации
Все продукты >>> |
Проекты и решенияСобытияОпросКомментарии |
| © 2009, ID-EXPERT Cообщество профессионалов в области ID Является средством массовой информации (18+) | Политика конфиденциальности Разработка сайта "ИИ-студия АПЕТ" |
||||||||||
