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。ただし、このフレーズを定義するのは難しい場合があります。人工知能の中核となるのは、所定の目標を参照して、事実（知識）に基づいて独自に判断を作成し実行する能力です。人工知能（AI）は、人や他の動物に帰せられる「自然知能」とは一線を画しています。より具体的な定義によると、AIは、インテリジェントな動作と機械学習の自動化に焦点を当てたコンピューターサイエンスの分野です。ただし、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。
人工知能はエネルギー部門でますます重要になっており、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、および熱セクターの統合は、典型的なアプリケーション領域の例です。エネルギーシステムでAIをより頻繁に使用するには、エネルギーセクターをデジタル化する必要があり、それに伴って評価可能な大量のデータが必要です。 AIは、データ量を分析および評価することにより、エネルギーセクターをより安全かつ効率的にします。
エネルギー産業におけるAIの利点
現代のエネルギーセクターが直面している主な課題には、AIが含まれます
グローバルエネルギーセクターを構成する数百の営利企業および公共企業および企業には、現在問題があります。 AIがどのように解決を支援できるかを発見するために、それらのいくつかを見てみましょう。
- 二酸化炭素の排出：国際エネルギー機関は、世界のCO2排出量が年間6％増加し、過去最大レベルに達したと報告しました。このような大幅な急増の主な説明の1つは、世界的なエネルギー需要の増加でした。 CO2排出量を削減するための単一の効果的な方法がなくても、エネルギーセクターの人工知能は、焦点を絞った緩和計画の作成、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産業方法を支援できます。
- 極端な集中化：世界のエネルギーネットワークは現在、これまで以上に、高度に集中化された大規模なグリッドとプロバイダーに依存しています。このような集中化の規模は、持続可能な成長に多くの困難をもたらします。集中型ユーティリティへの依存度を下げるための1つの解決策は、AIによって実行されるエネルギーグリッドのより小さく、接続されたネットワークの可能性です。このようにして、エネルギーセクターの人工知能は、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切り替え：予測に関係なく、2050年までに、再生可能エネルギーは全電力の80％を生成し、非常に楽観的な44％から増加します。太陽光および陸上風力技術が進歩し続け、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。エネルギーセクターの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を支援します。
エネルギーにおけるAIの広範な使用
エネルギーセクターの人工知能は、現在の状況を評価し、セクターの可能性を最大限に実現するために必要な手順を実行するのに役立ちます。ユーティリティは、世界的な需要の増加に伴い、これらの新しい課題に対応しようとしています。人工知能は、エネルギーの使用を最適化し、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、エネルギーセクターのAIは、持続可能な慣行をもたらし、価格を引き下げ、透明性を促進することができます。
石油およびガス会社の50％がAIおよびMLへの投資を拡大する予定であるため、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。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、専任のスタッフが必要です。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、デジタルツインのソフトウェアなど、あらゆるプロジェクトにとって、有能な開発ベンダーを選択することが不可欠です。
結論
エネルギー移行は、多くの分野でAIの恩恵を受けており、需要側の管理、グリッドの運用と最適化、分散型エネルギー資産、再生可能エネルギーの予測、および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成長するだけです。
著者：Sachetanand