
Betygsätt avsnittet
Bli först med att betygsätta
Om avsnittet
- Publicerad
- 24 apr. 2025
- Längd
- 47 min
Energioptimering och datadriven klimatnytta. Om hur AI och smarta lösningar kan minska utsläpp i fastighetssektorn - Steffen Therre, Data Scientist, Eghed
Om avsnittet
I det här avsnittet sitter jag ner med Steffen Therre, fysiker och klimatforskare som nu fokuserar på datadriven klimatnytta som gör skillnad på riktigt. Vi pratar om hur AI och traditionell maskininlärning används i praktiken för att sänka energiförbrukningen och minska utsläppen i fastighetssektorn, en av de största sektorer med störst klimatpåverkan globalt. Vi pratar om: - Hur små justeringar i styrningen av uppvärmning kan minska CO₂-utsläpp med hundratals ton – per år.
- Varför fastighetsdata är en guldgruva för smarta optimeringar (men ofta outnyttjad). - Hur man med enkla modeller, rätt data och en prediktiv approach kan göra skillnad, här och nu. - Hur AI kan gå från att reagera till att förutse och optimera, och därmed bli en gamechanger för hållbar utveckling.
- Hur klimatvetenskap + domänkunskap + AI skapar en kraftfull kombination för innovation. Ett samtal om AI som verktyg för att göra nytta – för både klimatet och ekonomin. 🌍 People.
Kommentarer
Inga kommentarer ännu. Bli först med att skriva något om avsnittet.
Fler avsnitt
- AI i vården: Om tillit till tekniken, samarbete, och möjliggörande juridik – med Boubou Hallberg och Christophe Pedroletti, sjukhusdirektörer på Sahlgrenska respektive Karolinska universitetssjukhuset21 aug. 2026 · 47 min
- Som agent tar AI kliv från verktyg till användare29 juni 2026 · 50 min
- Open and transparent LLMs for Europe24 juni 2026 · 52 min
- AI Sweden möter Jessica Wetterling (V) | Valåret 202617 juni 2026 · 43 min
- AI Sweden möter Erik Slottner (KD) | Valåret 202612 juni 2026 · 40 min
- AI Sweden möter Helena Gellerman (L) | Valåret 202610 juni 2026 · 45 min
- AI Sweden möter Mikael Damberg (S) | Valåret 20268 juni 2026 · 40 min
- AI Sweden möter Daniel Helldén (MP) | Valåret 20264 juni 2026 · 40 min