GENERATING GREENHOUSE GAS EMISSIONS ESTIMATIONS ASSOCIATED WITH LOGISTICS CONTEXTS USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES

Methods, systems, and computer program products for generating GHG emissions estimations associated with logistics contexts using machine learning techniques are provided herein. A computer-implemented method includes obtaining input data related to multiple aspects of at least one logistics context; deriving contextual features from the input data by processing the input data using data profiling techniques; training at least one machine learning model related to energy consumption based on the contextual features; generating at least one energy consumption estimate attributed to at least one logistics implementation by processing data pertaining to the at least one logistics implementation using the at least one trained machine learning model; generating at least one greenhouse gas emissions estimate attributed to the at least one logistics implementation based on the at least one energy consumption estimate; and performing automated actions based on the at least one generated greenhouse gas emissions estimate. L'invention concerne des procédés, des systèmes et des produits programmes d'ordinateur pour la génération d'estimations d'émissions de gaz à effet de serre (GES) associées à des contextes logistiques au moyen de techniques d'apprentissage automatique. Un procédé mis en œuvre par ordinateur consiste à obtenir des données d'entrée relatives à de multiples aspects d'au moins un contexte logistique ; à dériver des caractéristiques contextuelles à partir des données d'entrée par traitement des données d'entrée au moyen de techniques de profilage de données ; à entraîner au moins un modèle d'apprentissage automatique relatif à la consommation d'énergie sur la base des caractéristiques contextuelles ; à générer au moins une estimation de consommation d'énergie attribuée à au moins une mise en œuvre logistique par traitement de données se rapportant à ladite au moins une mise en œuvre logistique au moyen dudit au moins un modèle d'apprentissage automatique entraîné ; à générer au moins une estimation d'émissions de gaz à effet de serre attribuée à ladite au moins une mise en oeuvre logistique sur la base de ladite au moins une estimation de consommation d'énergie ; et à effectuer des actions automatisées sur la base de ladite au moins une estimation d'émissions de gaz à effet de serre générée.