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Dentro del impulso de The Climate Pledge Amazon para cambiar los sobres de plástico por los de papel 2024

La última ambición de The Climate Pledge Amazon: eliminar embalajes adicionales siempre que sea posible. Cuando se requiere una capa de protección, se ha comprometido a reemplazar el plástico con alternativas reciclables a base de papel. Amazon ya ha recortado 37.150 toneladas de envases de plástico desde 2020. Todavía utiliza 85.916 toneladas de plástico de un solo uso al año, a partir de 2022.

Deshacerse de embalajes innecesarios. La primera prioridad de The Climate Pledge Amazon en cuanto a embalajes es deshacerse de aquellos que no sean necesarios. Un programa para enviar artículos en sus contenedores originales representó el 11% de todos los paquetes enviados en EEUU. y Canadá en 2022; Desde principios de febrero, esa opción está disponible para los vendedores de Amazon que utilizan los servicios de la empresa para cumplir con los pedidos.

Un esfuerzo de todo el sistema para reemplazar el plástico por papel. The Climate Pledge Amazon también ha intensificado sus esfuerzos para reducir el plástico de un solo uso y cambiar a alternativas basadas en papel. El otoño pasado, modernizó las máquinas en su centro logístico en Ohio para eliminar los sobres de plástico y reemplazarlos por otros hechos de papel flexible, resistente al agua y reciclable en la acera.

Cajas que se ajustan al contenido. The Climate Pledge Amazon también actualizó otra máquina en las instalaciones que ajusta el tamaño correcto de las cajas de cartón para que se ajusten a la forma de los artículos que se utilizan para enviar. Esto es importante para eliminar las “almohadas” de plástico que evitan que las cosas se dañen al rebotar en cajas demasiado grandes.

The Climate Pledge Amazon

Esfuerzos adicionales para reducir el porcentaje de embalaje a través de The Climate Pledge.

  1. Para reducir la cantidad de empaque, se analiza a través de IA las opciones de embalaje más eficientes.
  2. Identificar artículos dañados para evitar desperdicios.  Si un producto no se puede enviar directamente a un cliente debido a imperfecciones, el artículo se señala a un asociado de Amazon, quien evalúa el producto y lo redirige para revenderlo a un precio reducido, donarlo o reutilizarlo de otro modo.
  3. Monitoreo de productos para reducir el desperdicio de alimentos. Esta solución impulsada por IA analiza imágenes de cajas para detectar imperfecciones visuales en el producto, como grietas, cortes y daños por presión. Para garantizar que los productos defectuosos se reciclen siempre que sea posible, Amazon Fresh revende los productos utilizables a contratistas locales, quienes luego los revenden a precios reducidos para casos de uso como alimentar al ganado, lo que garantiza que se desperdicie menos comida.
  4. Reducir las devoluciones ayudando a los clientes a encontrar la opción perfecta.
  5. Medición de huella de carbono de los productos. The Climate Pledge Amazon desarrolló Flamingo, un algoritmo basado en inteligencia artificial que aprovecha el procesamiento del lenguaje natural para hacer coincidir descripciones de texto de factores de impacto ambiental (EIF), una medida comúnmente aceptada para calcular el impacto de carbono de un artículo, con productos específicos.
  6. Prevenir la deforestación en Brasil democratizando los datos. Por ejemplo, The Climate Pledge Amazon AWS trabajó con una organización sin fines de lucro brasileña para desarrollar un modelo de inteligencia artificial a gran escala que monitorea la deforestación. Esto ha permitido el seguimiento automático de 20 millones de hectáreas de zonas forestales. Con un mejor seguimiento, se estima que se restaurarán 3,4 millones de hectáreas de zonas boscosas en el estado de Pará.
  7. Uso de chips AWS para impulsar la IA de manera más eficiente. AWS Trainium es un chip de aprendizaje automático de alto rendimiento diseñado para reducir el tiempo y el costo de entrenar modelos de IA generativos, reduciendo el tiempo de entrenamiento para algunos modelos de meses a horas.
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Author: seresponsable

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