Kapittel 8: Digital tvilling som brobygger

Tilpasset og oversatt til norsk av Timothy C. Lommasson og Tone Lea.

I dagens datadrevne verden står vi overfor et overveldende volum og kompleksitet av informasjon. Tradisjonelle metoder for datarepresentasjon kommer ofte til kort når det gjelder å formidle de intrikate relasjonene og innsiktene som er skjult i dataene. Gapet mellom rådata og menneskelig forståelse av den verdifulle kunnskapen den inneholder, utgjør en betydelig utfordring som må løses.

Data er ikke iboende skapt for mennesker å samhandle med fordi de ofte stammer fra ulike kilder og systemer som prioriterer effektivitet, nøyaktighet og maskinlesbarhet. Hovedformålet med data er å fange opp og representere informasjon i et strukturert format som kan behandles, analyseres og brukes til å få innsikt. Dette maskinsentriske fokuset fører til generering av store mengder rå og komplekse data som kanskje ikke umiddelbart er meningsfulle eller tilgjengelige for mennesker.

Data er ikke naturlig designet for menneskelig interaksjon

Data lagres vanligvis i databaser, regneark eller andre strukturerte formater som er optimalisert for effektiv lagring og behandling av datamaskiner. Disse formatene prioriterer konsistens, standardisering og kompatibilitet med analytiske verktøy, noe som gjør det lettere å manipulere og trekke ut informasjon. Men denne strukturen er kanskje ikke i tråd med hvordan mennesker naturlig oppfatter og forstår informasjon. Data fanger ofte opp grovkornede detaljer og inkluderer omfattende metadata som kan være verdifulle for analyser og maskindrevne prosesser, men detaljnivået kan overvelde menneskelige brukere som kanskje bare trenger innsikt eller sammendrag på høyere nivå.

Kompleksiteten til data, med flere sammenhenger og dimensjoner, kan gjøre det utfordrende for mennesker å trekke ut meningsfylte mønstre eller trekke konklusjoner uten riktige verktøy og visualiseringer. I sin rå form mangler data konteksten og tolkningen som er nødvendig for menneskelig forståelse. For å få meningsfull innsikt kreves det en tilleggskontekst, for eksempel domenekunnskap, forretningskontekst eller ekstern informasjon. Uten denne kontekstuelle informasjonen kan data fremstå som isolerte deler av informasjon uten klar relevans eller implikasjoner.

Å samhandle med rådata krever ofte teknisk ekspertise og kjennskap til datamanipulasjonsverktøy, programmeringsspråk eller dataanalyseteknikker. Dette kan skape en barriere for ikke-tekniske brukere som kanskje ikke har de nødvendige ferdighetene eller ressursene for å få tilgang til, behandle og tolke data effektivt.

Bygge bro mellom data og mennesker

Å transformere rådata til mer tilgjengelige og menneskevennlige formater kan oppnås ved hjelp av teknikker som datavisualisering, naturlig språkbehandling og brukervennlige grensesnitt. Slik kan data presenteres på en måte som er i tråd med menneskelig kognisjon og muliggjør intuitiv interaksjon. Digitale tvillinger, med sine oppslukende 3D grafiske verdener og brukervennlige grensesnitt, spiller en viktig rolle i å oversette komplekse data til visuelle representasjoner og interaktive opplevelser som mennesker lett kan engasjere seg i, forstå og ta informerte beslutninger basert på.

Digitale tvillinger fungerer som en transformativ bro, som gjør det mulig for mennesker å koble sammen, tolke og utnytte kraften i data. Ved å tilby intuitive visualiseringer og interaktive opplevelser gir digitale tvillinger individer mulighet til å forstå komplekse datasett, og fremmer en sterkere menneske–data-forbindelse. Disse virtuelle replikaene skaper et delt språk som lar mennesker engasjere seg med data på en mer naturlig og meningsfull måte.

Figur 8.1 Maskiners og menneskers kraft sammen (kilde: Augment city AS).

Kraften til mennesker og maskiner/data som jobber sammen, ligger i deres komplementære styrker og evner. Når mennesker samarbeider med maskiner og utnytter datadrevne teknologier, kan de oppnå resultater som overgår det mennesker og maskiner kan oppnå alene.

Maskiner og data kan øke menneskelig erkjennelse ved å behandle og analysere enorme mengder data i høy hastighet. De kan avdekke mønstre, trender og innsikt som kan være vanskelig for mennesker å skjelne manuelt. Denne utvidelsen forbedrer menneskelige beslutningsevner og muliggjør mer informerte og datadrevne valg. Maskiner utmerker seg også ved å behandle og analysere store datamengder med presisjon og hastighet. De kan utføre repeterende oppgaver, som datarensing, datautvinning og mønstergjenkjenning, i en skala som mennesker ikke kan matche.

Ved å overføre disse oppgavene til maskiner kan mennesker fokusere på analyser, tolkning og beslutninger på et høyere nivå. Maskiner og data kan bygge bro over kunnskapshull ved å gi tilgang til enorme mengder informasjon og ekspertise. De kan raskt hente og behandle relevante data, vitenskapelig forskning og historiske poster, slik at mennesker kan ta mer informerte beslutninger basert på omfattende innsikt. Dette samarbeidet gir enkeltpersoner mulighet til å utnytte en bredere kunnskapsbase og gjøre mer nøyaktige spådommer eller vurderinger.

Maskiner kan lære av enorme datasett og tilpasse modellene sine basert på mønstre og tilbakemeldinger. Menneskelig ekspertise kan integreres i maskinlæringsalgoritmer for å avgrense og forbedre ytelsen. Dette symbiotiske forholdet lar maskiner kontinuerlig forbedre sine evner og tilpasse seg utviklende utfordringer, mens mennesker gir kontekstuell forståelse, etiske betraktninger og nyansert beslutningstaking.

Menneskelig kreativitet og innovativ tenkning er avgjørende for å løse komplekse problemer og generere nye ideer. Maskiner kan bidra til denne prosessen ved å gi datadrevet innsikt og anbefalinger som utvider omfanget av menneskelig kreativitet. Ved å utnytte kraften til maskiner for å generere alternative løsninger og evaluere deres levedyktighet kan mennesker flytte grensene for innovasjon ytterligere. Samarbeid med maskiner kan øke effektiviteten og produktiviteten. Maskiner kan automatisere rutinemessige og repeterende oppgaver og frigjøre menneskelig tid og energi til mer verdiøkende aktiviteter. Dette partnerskapet lar mennesker fokusere på oppgaver som krever kritisk tenkning, kreativitet, empati og kompleks beslutningstaking, noe som til slutt fører til høyere produktivitetsnivåer.

Mennesker spiller en avgjørende rolle i å sikre at bruken av maskiner og data forblir etisk og i samsvar med menneskelige verdier. De kan bruke kritisk tenkning, moralsk dømmekraft og empati for å evaluere virkningen og konsekvensene av datadrevne teknologier. Ved å utøve menneskelig tilsyn og kontroll kan mennesker lede bruken av maskiner og data mot løsninger som gagner samfunnet og fremmer en bærekraftig fremtid.

Kraften til mennesker og maskiner/data som jobber sammen, ligger i deres evne til å utnytte sine respektive styrker og kompensere for svakheter. Ved å samarbeide kan mennesker og maskiner oppnå resultater som er mer nøyaktige, effektive, innovative og virkningsfulle. Dette partnerskapet gir enkeltpersoner og organisasjoner mulighet til å møte komplekse utfordringer, ta datadrevne beslutninger og skape positive samfunnsendringer.

Helhetlig forståelse av komplekse systemer

Digitale tvillinger er en naturlig metode for å koble maskiner og mennesker sammen og kan være transformerende i utviklingen av et bærekraftig samfunn. De gir en helhetlig og omfattende forståelse av komplekse systemer, som byer, infrastruktur og industrielle prosesser. Ved å lage virtuelle replikaer integrerer digitale tvillinger sanntidsdata, simuleringer og historisk informasjon for å generere nøyaktige representasjoner. Denne omfattende forståelsen gjør det mulig for interessenter å identifisere ineffektivitet, optimalisere ressursutnyttelsen og ta informerte beslutninger mot bærekraft.

Digitale tvillinger gir brukere mulighet til å utføre prediktiv analyse og scenarioplanlegging i fordypende miljøer. Ved å simulere ulike scenarioer og analysere de potensielle resultatene kan beslutningstakere forutse virkningen av ulike handlinger på bærekraftsmål. Denne proaktive tilnærmingen tillater bedre planlegging, risikoreduksjon og utforming av bærekraftige strategier. Digital tvilling-teknologi kan legge til rette for optimalisert ressursstyring ved å integrere sanntids datastrømmer og gi innsikt i ressursutnyttelse. For eksempel, i energi- og vannforvaltning kan digitale tvillinger analysere forbruksmønstre, oppdage anomalier og foreslå energisparende tiltak eller optimal allokering av ressurser.

Ved å optimalisere ressursforvaltningen bidrar digitale tvillinger til å redusere avfall, minimere miljøpåvirkningen og fremme bærekraftig praksis. Å bruke teknologi som digitale tvillinger tillater samarbeid og kunnskapsdeling mellom interessenter som er involvert i bærekraftig utvikling. Ved å tilby en delt plattform for å samhandle med data kan tverrfaglige team samarbeide, utveksle innsikt og i fellesskap jobbe mot bærekraftige løsninger. Denne tilnærmingen til samarbeid øker effektiviteten til beslutningsprosesser, ettersom ulike perspektiver og ekspertise bidrar til mer innovative og helhetlige løsninger.

Digitale tvillinger muliggjør simulering av bærekraftige innovasjoner slik at interessenter kan vurdere deres potensielle innvirkning før implementering. For eksempel, i transport, kan digitale tvillinger simulere forskjellige scenarioer som introduksjon av elektriske kjøretøy eller endringer i kollektivtransportsystemer, for å evaluere deres effekter på trafikkbelastning, utslipp og generell bærekraft. Slik evne til simulering bidrar til å identifisere de mest effektive og bærekraftige løsningene i forkant av store investeringer.

Denne teknologien har et potensial til å engasjere og utdanne publikum om bærekraftig praksis og dens påvirkning. Ved å visualisere data i dyp 3D-grafikk bidrar digitale tvillinger til å gjøre kompleks informasjon mer tilgjengelig og forståelig for allmennheten. Denne økte bevisstheten kan skape atferdsendring, fremme en bærekraftig livsstil og skape en følelse av kollektivt ansvar for å bygge et bærekraftig samfunn.

Digitale tvillinger har et potensial for å transformere utviklingen av et bærekraftig samfunn ved å gi en omfattende forståelse av systemer, legge til rette for prediktiv analyse, optimalisere ressurs- forvaltning, forbedre samarbeid, simulere bærekraftige innovasjoner og fremme offentlig engasjement. Ved å utnytte kraften til digitale tvillinger kan interessenter ta informerte beslutninger, optimalisere ressursutnyttelsen og jobbe mot en mer bærekraftig fremtid.

Figur 8.2 «AugmentCity», et digital tvilling simuleringsmiljø i Ålesund.

Visualisere data i den 3D-grafiske verdenen

Evnen til å visualisere data i dyptgående 3D-grafiske miljøer er transformerende. Ved å omdanne abstrakt informasjon til håndgripelig kan brukere utforske data i en realistisk kontekst. Gjennom interaktiv utforskning kan brukere navigere, manipulere og forstå data på en mer intuitiv og engasjerende måte. Denne dyptgående visualiseringen forsterker menneskelig oppfatning, forståelse og evnen til å utlede handlingskraftig innsikt.

Mennesket forstår gjerne data bedre fra bilder enn tekst. Mennesket har en naturlig disposisjon for visuell prosessering. Hjernen vår er høyt utviklet til å tolke og forstå visuell informasjon raskt og effektivt. Visuelle stimuli behandles samtidig og parallelt, noe som lar oss forstå mønstre, relasjoner og trender lettere enn når de presenteres med tekstinformasjon. Denne visuelle behandlingsfordelen gjør det mulig for mennesket å forstå komplekse data mer intuitivt og lage sammenhenger som kan være mindre tydelige når de presenteres i tekstform.

Figur 8.3 Data tolkes raskere gjennom bilder.

Omtrent 30 % av nevronene i den menneskelige hjernen er dedikert til visuell prosessering, noe som gjør det til en av de mest dominerende sensoriske modalitetene. Dette viser viktigheten av synet i vår kognitive evne og den utviklingsfordelen det har gitt. Visuell behandling er utrolig rask. Studier har vist at mennesket kan behandle visuell informasjon på så lite som 13 millisekunder, slik at vi raskt kan vurdere og reagere på omgivelsene våre. Denne raske behandlingshastigheten gjør oss i stand til å ta avgjørelser på en brøkdel av et sekund og effektivt navigere i vårt miljø. Visuell informasjon blir også bedre bevart og husket sammenlignet med tekstlig eller auditiv informasjon.

Forskning antyder at folk husker omtrent 80 % av det de ser, 20 % av det de leser, og bare 10 % av det de hører. Visuelle stimuli skaper mer levende og varige inntrykk, noe som fører til forbedret minnegjenkalling, derav verdien av en grafisk digital tvilling. Gjennom menneskelig utvikling har syn vært en kritisk sans for overlevelse. Våre forfedre stolte på visuelle signaler for å identifisere trusler, finne matkilder, navigere i landskap og kommunisere med hverandre. Denne evolusjonære tilpasningen har formet hjernen vår til å være svært innstilt på visuelle stimuli og behandle dem effektivt.

Visuell informasjon kan behandles mer effektivt sammenlignet med tekstlige eller numeriske data. Visuell representasjon fortetter kompleks informasjon til enkle og lett gjenkjennelige former, slik at vi kan forstå essensen av dataene uten omfattende kognitiv innsats. Det visuelle gir en mer effektiv måte å formidle store mengder informasjon på i et kortfattet og fordøyelig format.

Visuell persepsjon er også relativt universell på tvers av kulturer og språk. Mens språk og tekstinformasjon kan ha kulturelle og språklige variasjoner, kan visuelle stimuli forstås og tolkes av mennesker med ulike bakgrunner. Denne universaliteten til visuell prosessering gjør visuelle representasjoner til et kraftig kommunikasjonsmiddel i en globalisert verden.

En grafisk digital tvilling er et effektivt middel til å presentere komplekse data til mennesker på grunn av dens evne til å etterligne den virkelige verden, gi realistisk visualisering, muliggjøre interaktiv utforskning, gi sanntids tilbakemeldinger og lette historiefortelling. Å ha kapasitet til å fortelle overbevisende historier og narrativer gjennom visuelle elementer og interaksjoner er nøkkelen. Ved å presentere data i en grafisk kontekst kan brukere følge en narrativ bue, avdekke årsak-og-virkning- forhold og forstå implikasjonene av ulike handlinger eller scenarioer. Dette engasjerer brukere følelsesmessig, fremmer dypere forbindelser med dataene og forbedrer deres evne til å forstå komplekse konsepter. Ved å utnytte vår medfødte forståelse av den fysiske verden styrker grafiske digitale tvillinger individers evne til å forstå, tolke og ta informerte beslutninger basert på komplekse data, og til slutt drive utviklingen av et bærekraftig samfunn.

Visuelle representasjoner fremkaller følelser og engasjerer sansene våre på en måte som tekst alene kanskje ikke kan. Bilder kan skape en forbindelse med betrakteren, fremkalle emosjonelle reaksjoner og øke det generelle engasjementet med dataene. Visualiseringer kan fortelle overbevisende historier, fremkalle empati og skape minneverdige opplevelser som forbedrer forståelsen og oppbevaringen av informasjon. Denne emosjonelle og engasjerende opplevelsen legger til rette for en dypere forbindelse med dataene og gjør det mulig for mennesker å forstå implikasjonene og betydningen mer effektivt.

Informert beslutningstaking

Bruk av prediktiv analyse gir brukerne mulighet til å forutse fremtidige resultater og optimalisere beslutningstaking. Ved å simulere ulike scenarioer kan enkeltpersoner utforske den potensielle effekten av ulike handlinger på bærekraftsmål. Denne informerte beslutningsprosessen fremmer proaktive strategier for å bygge et bærekraftig samfunn. Byplanleggere kan for eksempel bruke digitale tvillinger til å simulere virkningen på trafikkbelastning og luftforurensningsnivå av ulike transportløsninger, slik at de kan ta informerte beslutninger angående bærekraftige transport- løsninger. Å teste løsninger i en digital tvilling og bruke simulering kan redusere tiden som kreves, for å finne bærekraftige løsninger betydelig sammenlignet med tradisjonelle metoder. Dette kan gjøre det mulig å finne løsninger i løpet av minutter i stedet for år.

Sanntids datastrømmer fra sensorer og systemer lar simuleringer gi umiddelbar tilbakemelding på ytelsen og oppførselen til det virtuelle miljøet. Denne tilbakemeldingen i sanntid muliggjør rask iterasjon og rask vurdering av ulike scenarioer, og akselererer løsningsprosessen. Iterativ testing og eksperimentering utføres uten behov for fysisk implementering. I stedet for å vente på fysiske prototyper eller virkelige forsøk kan simuleringer i det digitale tvilling-miljøet teste og evaluere flere scenarioer raskt. Denne iterative tilnærmingen gjør det mulig å kartlegge et bredt spekter av muligheter og identifisere optimale løsninger mer effektivt.

Simuleringer i en digital tvilling gir raskere beslutningsprosesser. Beslutningstakere kan vurdere potensielle utfall av ulike handlinger eller intervensjoner i løpet av minutter i stedet for å vente på tidkrevende datainnsamling eller analyse. Denne akselererte beslutningstakingen gir interessenter mulighet til å reagere raskt på nye utfordringer og gripe muligheter for bærekraftig utvikling.

Å gjennomføre eksperimenter og forsøk i den virkelige verden kan være svært tidkrevende, dyrt og medføre potensielle risikoer. Digitale tvillinger gir et kostnadseffektivt og trygt alternativ for å teste løsninger. Ved å simulere scenarioer innenfor den digitale tvillingen kan organisasjoner unngå kostbare investeringer, minimere risiko forbundet med fysisk eksperimentering og fokusere ressursene på de mest lovende løsningene.

En nøkkel til kostnadsbesparelser er samarbeidende problemløsning. Digitale tvillinger legger til rette for problemløsning ved å tilby et delt virtuelt miljø der interessenter kan samarbeide, dele kunnskap og i fellesskap arbeide mot bærekraftige løsninger. Tverrfaglige team kan samarbeide i sanntid, utnytte den digitale tvillingens evne til kollektiv idédugnad, evaluere alternativer og sammen finne løsninger.

Ved å utnytte digitale tvillinger og simuleringer kan organisasjoner fremskynde prosessen med å finne bærekraftige løsninger ved å redusere tiden som kreves for fysisk eksperimentering, muliggjøre iterativ testing, akselerere beslutningstaking og utnytte datadrevet innsikt. Disse verktøyene gir en raskere, kostnadseffektiv og skalerbar tilnærming til å håndtere bærekraftutfordringer, og det gjør det mulig for oss å utvikle oss mot en bærekraftig fremtid med en hastighet som tradisjonelle metoder ikke kan matche.

Kasusstudie: Tar Stavanger til NetZero

De fleste byer i verden planlegger å komme til «NetZero» som et viktig skritt på veien mot en mer bærekraftig fremtid. Inntil nylig har arbeidet og strategiarbeidet foregått i siloer, med spesialister som jobber innen sine egne felt, som mangler verktøyene til å utforme løsninger på systemnivå. Kompleksiteten til problemene og mange faktorer som gjør det vanskelig å oppnå NetZero, innebærer at å se på problemet i siloer ikke ga den nødvendige progresjonen. Dette krevde systemtenkning på høyt nivå med enorme mengder data og samarbeid mellom maskiner/data og mennesker.

Figur 8.4 Stavanger by vist i digital tvilling (fra AugmentCity AS).

En systemtilnærming er nøkkelen. Selvfølgelig er det millioner av faktorer som er en del av dette systemet, men i casestudien fokuserer vi på to av hovedårsakene til CO2 i byer: mobilitet og bygninger. Et konservativt anslag fra UN-Habitat viser at mer enn 60 % av alle klimagassutslipp kommer fra byer, og at mobilitet og energi i bygninger utgjør hovedfaktorene.

Figur 8.5 Stavanger by vist i digital tvilling som viser systemfokuset (fra AugmentCity AS).

Vi kan bygge gode mobilitetsmodeller/simuleringer for transportsystemet rundt hele byen og studere dette over tid. Vi er også i stand til å bruke virkelige sensorer for å sjekke og justere simuleringene, slik at vi kan lage en nøyaktig mobilitetsmodell for hele byen. Ved å bruke denne simuleringen kan vi på en enkel, intuitiv måte vise nivåene av CO2 produsert i hele byen over en periode. I dette tilfellet har vi brukt 24 timer på en gjennomsnittlig arbeidsdag. Deretter kan vi sette inn parametere basert på reglene og retningslinjene byen har godkjent, og projisere systemet frem til 2030 (se figur 8.6). Vi kan se at dette har en massiv effekt, og nivåene som produseres, er på god vei mot NetZero.

Figur 8.6 Stavanger by vist i digital tvilling som viser CO2 fra dagens trafikk og et estimat for 2030 (fra AugmentCity AS).

Vi følger samme prosess for sjøtrafikk inn og ut av byen. I dette tilfellet har vi kun data for større fartøy med AIS (Automatic Identification System)-sporere, og vi følger dem i et lite område rundt byen og dens omland. Men vi ser tydelig at nivåene er faktorer som er større enn den landbaserte transporten. Vi ser også at de lokale myndighetene ikke har mange regler eller retningslinjer på plass for å ha en stor endring her, men vi kan raskt teste effekten av å ha plugg-in-elektrisitet mens skipene er i havn, eller hvis en prosentandel av fartøyene kjørte på batterier, ammoniakk eller hydrogen.

Figur 8.7 Stavanger by vist i digitale tvillingen som viser CO2-nivåer fra sjøtrafikken (fra AugmentCity AS).

Deretter ser vi på bygninger ved hjelp av enkle datasett og algoritmer utviklet i samarbeid med NTNU, som tillater en høynivå-forståelse av energibruk per bygning for en hel by. Vi kan også begynne å teste energikravene for å gjøre dette utelukkende fra fornybare kilder i stedet for den eksisterende blandingen.

Figur 8.8 Stavanger by vist i digital tvilling som viser alle bygninger farget i henhold til energibruk (fra AugmentCity AS).

Dette vil bety et behov for mer ren elektrisitet, og en av de beste kildene til dette i Stavanger er fast vindkraft til havs. Vi kan veldig raskt se antall, størrelser og plasseringer som kreves for havvindparker.

Figur 8.9 Digital tvilling utenfor kysten av Stavanger. En installasjon av en havvindpark (fra AugmentCity AS).

Selv om vi omstiller mobilitet og bygninger til rene bærekraftige energikilder, vil det fortsatt være behov for å kompensere noe CO2 for å komme til reell NetZero. Ofte planlegges dette med trær. I dette eksemplet viser vi det med tang (tare) i stedet. Den kan vokse med opptil 60 cm per dag og kan være opptil fem ganger mer effektivt ved CO2-fangst enn trær, så i utgangspunktet virker det som en god plan.

I figur 8.10 ser vi et stort grønt torgområde som er mye større enn hele Stor-Stavanger. Dette er området en trenger å beplante med tang for å fange opp gjenværende CO2 selv etter at en har tatt mobilitet og bygninger ned til NetZero. Dette er en mulig, men ikke veldig realistisk påminnelse om at det ikke finnes en enkelt løsning. En total systemtilnærming er nødvendig for å løse NetZero- overgangen og kunne ta oss inn i en bærekraftig fremtid. Den digitale tvillingen lar mennesker og data samarbeide veldig raskt for å teste alternativene og finne de aller beste metodene for å komme videre, slik at løsninger som vil ta år i det virkelige liv, kan oppdages og testes på kort tid, til fordel for menneske, økonomi og planet.

Figur 8.10 Stavanger by digital tvilling. Areal som må beplantes med tare for å fange gjenværende CO2 (AugmentCity AS) (Andre eksempler på bruk av dette verktøyet fra AugmentCity AS finnes på www.vimeo.com/augmentcity).

Transformasjonen må akselereres

Digitale tvillinger har et stort potensial for å bygge bro mellom mennesker og data og skape et symbiotisk forhold som pådriver for en bærekraftig utvikling. Ved å utnytte dyptgående visualisering, dataintegrasjon i sanntid og styrke informert beslutningstaking åpner digitale tvillinger nye muligheter for enkeltpersoner til å forstå, samhandle med og hente verdi fra komplekse datasett.

Vi må handle raskere enn noen gang før for å transformere til et bærekraftige samfunn. Digitale tvilling-teknologier og visuelle modeller kan koble mennesker og maskiner slik at vi kan akselerere transformasjonen dramatisk, redusere risiko samtidig som vi sparer penger, og sikre vår vakre planet for kommende generasjoner.