未来を動かす：エネルギー分野における人工知能の影響
人工知能（AI）は、過去数年間で幅広い産業において重要性を増しています。しかし、このフレーズを定義することは難しい場合があります。人工知能の中核には、所定の目標を参照して、事実（知識）に基づいて独立して判断を生成し、実行する能力があります。人工知能（AI）は、人や他の動物に帰属する「自然知能」とは区別されます。より具体的な定義によると、AIは、インテリジェントな行動と機械学習を自動化することに焦点を当てた計算機科学の分野です。しかし、知能の概念は依然として曖昧であり、ロボット工学や言語学などの他の研究分野は含まれていません。
人工知能エネルギー分野においてますます重要性を増しており、将来のエネルギーシステムのアーキテクチャに大きな可能性を秘めています。電力取引、スマートグリッド、または輸送、エネルギー、熱部門の統合などが、典型的な応用分野の例です。AIをエネルギーシステムでより頻繁に使用するには、エネルギー部門をデジタル化する必要があり、それと同時に評価可能なデータが大量に存在する必要があります。AIは、データ量を分析および評価することにより、エネルギー部門をより安全かつ効率的にします。
エネルギー業界におけるAIのメリット
現代のエネルギー部門が直面している主な課題には、AIが含まれます
現在、世界のエネルギー部門を構成する数百の商業企業や公共企業、事業体には問題があります。AIがどのようにそれらの解決を支援できるかを見つけるために、それらのうちのいくつかを見てみましょう。
- 炭素排出量：国際エネルギー機関は、世界のCO2排出量が年間6％増加し、過去最高レベルに達したと報告しました。このような莫大な急増の主な説明の1つは、世界のエネルギー需要の増加でした。CO2排出量を削減する単一の効果的な方法はありませんが、エネルギー分野における人工知能は、焦点を絞った緩和計画、化石燃料の監視とコンプライアンス基準の改善、およびよりクリーンな工業的手法の作成を支援できます。
- 極度の集中化：現在の世界のエネルギーネットワークは、大規模なグリッドと高度な集中化を持つプロバイダーにこれまで以上に依存しています。このような集中化の規模は、持続可能な成長にとって多くの困難をもたらします。集中ユーティリティへの依存を減らすための1つの解決策は、AIによって運営される、より小さな、接続されたエネルギーグリッドのネットワークの可能性です。このようにして、エネルギー分野における人工知能は、現在の供給ニーズのバランスを取り、電力資源の長期的な持続可能性を保証できます。
- 再生可能エネルギーへのスムーズな移行：予測に関係なく、2050年までに、再生可能エネルギーはすべての電力の80％を生成し、楽観的な44％から増加します。太陽光および陸上風力技術が引き続き進歩し、広く採用されるにつれて、スムーズな移行を確保することが不可欠です。エネルギー分野のAIは、リアルタイムのグリッド監視、より正確な電力変動予測、および革新的な地熱エネルギー関連戦略の作成に役立ちます。
の幅広い利用エネルギーにおけるAI
エネルギー分野における人工知能は、現在の状況を評価し、この分野の潜在能力を最大限に引き出すために必要な手順を実行するのを支援します。世界的な需要が高まるにつれて、ユーティリティはこれらの新たな課題に対応するために取り組んでいます。人工知能は、エネルギー利用を最適化し、消費者の満足度を高めるために、エネルギーグリッド、再生可能エネルギー源、および分散型ネットワークに徐々に組み込むことができます。したがって、エネルギー分野のAIは、持続可能な慣行をもたらし、価格を削減し、透明性を促進することができます。
関連する経験を持つ適切なサービスプロバイダーを選択することが不可欠です。なぜなら、石油およびガス事業の50％が、AIおよびMLへの投資を拡大する意向を持っているからです。一部のエネルギーネットワークプロジェクトは時代遅れであるか、特定の技術要件に準拠している可能性があり、これには献身的なスタッフが必要となります。分散型ネットワーク、スマートグリッド、障害予測システム、デジタルツイン向けのソフトウェアなど、あらゆるプロジェクトにおいて、有能な開発ベンダーを選択することが不可欠です。
結論
エネルギー転換は、多くの分野でAIの恩恵を受けており、需要側管理、グリッド運用と最適化、分散型エネルギー資産、再生可能エネルギーの予測、材料の発見とイノベーションにおいて定量化可能な進歩をもたらしています。エネルギー産業におけるAIの使用、創造性、およびコラボレーションは、時間の経過とともに増加するだけです。
著者: Sachetanand