Sieben Wege, wie Amazon KI für eine nachhaltigere Zukunft nutzt

Wir verwenden eine KI, um die effizientesten Verpackungsoptionen zu bestimmen. Verschiedene Produktmerkmale, wie Form und Haltbarkeit werden analysiert und außerdem wird Kundenfeedback zu Verpackungen einbezogen. Seit dem Start der KI-Nutzung in diesem Bereich im Jahr 2019 hat dies uns geholfen, den Verpackungsaufwand zu verringern. Seit 2015 haben wir weltweit über vier Millionen Tonnen Verpackungsmaterial eingespart.

In immer mehr Logistikzentren nutzen wir eine KI, um beschädigte Produkte zu erkennen. Diese Technologie ist dreimal effektiver als Menschen bei der Identifizierung von Mängeln. Wenn ein Produkt beschädigt ist, wird es einem Mitarbeiter angezeigt, der entscheidet, ob es verkauft, gespendet oder wiederverwendet wird.

Unsere Teams bei Amazon Fresh setzen eine KI zur Kontrolle von Obst und Gemüse ein. Die KI analysiert Bilder von Kisten und erkennt Mängel wie Risse oder Druckstellen. Nutzbare Produkte werden an lokale Auftragnehmer verkauft, die sie zu reduzierten Preisen weiterverkaufen. So wird weniger Lebensmittelabfall erzeugt.

Wir setzen eine KI ein, um Retouren im Modebereich zu minimieren. Durch personalisierte Größenempfehlungen, Feedback von Kunden und verbesserte Größentabellen helfen wir dir, besser passende Kleidung zu finden. Unser Fit Insights Tool unterstützt Marken, Passform-Probleme besser zu verstehen und zukünftige Designs zu verbessern.

Flamingo ist ein KI-Algorithmus, der den CO2-Abdruck von Produkten berechnet. Er verwendet natürliche Sprachverarbeitung, um Umweltauswirkungen genau und innerhalb weniger Stunden zu bewerten. Dies hilft uns und anderen Unternehmen, die Umweltbelastung von Produkten besser zu verstehen.

AWS arbeitet mit einer brasilianischen Non-Profit-Organisation an der Entwicklung eines großen KI-Modells zur Erfassung der Entwaldung. Dies ermöglicht eine automatisches Monitoring von 20 Millionen Hektar Wald. Im Bundesstaat Para können so schätzungsweise 3,4 Millionen Hektar Wald langfristig wiederhergestellt werden.

Wir verbessern die Nachhaltigkeit von KI durch eine energieeffiziente Cloud-Infrastruktur und investieren in eigene AWS-Chips. Trainium-Chips reduzieren die Trainingszeit für KI-Modelle und senken die Kosten und den Energieverbrauch. Die neuen Trainium2-Chips bieten eine viermal schnellere Leistung bei doppelter Energieeffizienz. Inferentia2-Chips sind besonders energieeffizient und bieten bis zu 50 % höhere Leistung pro Watt.