Utbildningen och FN:s globala mål
Här kan du läsa om hur Datavetenskapliga programmet är kopplat till de globala målen.
Teknik har länge använts för att lösa problem, i synnerhet kan informationsteknik användas för att minska eller helt ta bort vissa aspekter av miljöbelastning. Inom ämnet Datavetenskap har vi flera kopplingar till miljö och minskad resursanvändning främst genom följande tre av FN:s globala mål:
- Hållbar energi för alla
- Hållbar industri, innovationer och infrastruktur
- Hållbara städer och samhällen
Programmen inom Datavetenskap lägger stor vikt vid intelligenta lösningar och resursbesparingar. Med hjälp av datorer, tekniker och beprövade utvecklingssätt går det att bygga snåla, effektiva och hållbara systemlösningar som bidrar till att effektivisera samhället och hushålla med resurser.
I en värld som blir allt mer digitaliserad kan hållbar energi vara en utmaning då datoriseringen i sig kräver allt mer energi. Du lär dig att effektivare utnyttja den energi som finns genom tekniker som virtualisering och molndriftsanläggningar som i ett större perspektiv effektiviserar energiutnyttjande. Datavetenskap hjälper även till vid planering för framställning av ny hållbar energi, som vindkraftsparker och solcellsanläggningar inom stadsmiljö.
Hållbar industri och infrastruktur påverkas av en allt mer ökande inblandning av intelligenta verktyg och maskiner som effektiviserar både energi- och materialanvändning. Du lär dig att utveckla mjukvara och nya system som är resurssnåla, robusta och enkla att underhålla över hela livscykeln, genom till exempel utvecklande av nya användarvänliga gränssnitt och AI-baserade metoder.
Hållbara städer är en förutsättning för framtidens samhällen. Du lär dig kunskaper och verktyg för att exempelvis planera för infrastrukturer som är hållbara i ett längre perspektiv och med beaktande av olika effekter av klimatförändringarna. Exempelvis är datorstödd visualisering ett sätt att åskådliggöra möjliga scenarier efter simulering av konsekvenser vid exempelvis skogsbränder och översvämningar.