Как большие данные и машинное обучение изменят мировую энергетику?

- Jun 17, 2019-

Как большие данные и машинное обучение изменят мировую энергетику?

Последние новости: машинное обучение, большие данные и автоматизация революционизируют глобальную промышленную систему, и энергетическая отрасль не является исключением.

Все виды инновационных достижений стимулируют технический прогресс, повышают экономическую эффективность, создают более интеллектуальный режим работы бизнеса и обеспечивают инфраструктуру.


Машинное обучение, большие данные и автоматизация революционизируют глобальную промышленную систему, и энергетическая отрасль не является исключением.

Все виды инновационных достижений способствуют технологическому прогрессу, повышают экономическую эффективность, создают более интеллектуальный режим работы бизнеса и обеспечивают более высокий уровень устойчивости инфраструктуры.

Вот почему компании и учреждения по всему миру активно рассматривают передовые технологии, в частности, искусственный интеллект, в качестве основного приоритета.

В энергетической отрасли многие компании внедряют большие данные и технологии искусственного интеллекта различными способами, и общий энтузиазм отрасли также быстро растет.

Ожидается, что общий объем рынка программного обеспечения для искусственного интеллекта в нефтегазовой отрасли достигнет ошеломительных 28 процентов к 2022 году.

Полмиллиарда долларов.

Получающиеся в результате возможности прогнозной аналитики позволят отслеживать километры подземных трубопроводов, а технология машинного обучения поможет компаниям, добывающим ископаемое топливо, бурить дешевле и эффективнее, чтобы получить представление о геологии, скрытой глубоко под поверхностью.

Новые «умные» сети также используют машинное обучение для интеграции компьютеров, средств автоматизации и сенсорных устройств для мониторинга и даже прогнозирования быстрых изменений спроса на энергию в режиме реального времени.


Технологическая конкуренция в глобальном масштабе


В феврале этого года Соединенные Штаты опубликовали инициативу «Американский искусственный интеллект», которая направлена на содействие федеральным расходам и распределению ресурсов между отраслями, научными кругами и другими нефедеральными структурами, с тем чтобы достичь технологического прорыва в области искусственного интеллекта и сохранить лидирующие позиции США. в технологии ИИ.


В мае министр энергетики США Рик Перри объявил, что министерство энергетики (DOE) работает с глиной и AMD, чтобы построить Frontier с тремя новыми машинами.

Эти машины улучшат американскую технологию искусственного интеллекта.

Frontier считается самым быстрым в мире компьютером, скорость которого примерно в 50 раз выше, чем у современных суперкомпьютеров.


В связи с этим Китай также рано присоединился к гонке ИИ и опережает США по некоторым показателям.


В 2017 году Китай выпустил план развития искусственного интеллекта нового поколения, в котором излагаются конкретные фонды исследований и разработок и целевые показатели развития ИИ, в надежде сделать Китай мировым лидером в области технологий ИИ к 2030 году и внести около 150 миллиардов долларов США в национальную экономику. ,

В то время как Соединенные Штаты доминируют в большинстве показателей, связанных с ИИ, у Китая есть явное преимущество в инициировании акционерного финансирования и сбора данных.

У Китая также есть 17 из 20 лучших университетов в мире для исследования искусственного интеллекта.


ИИ меняет энергетику

Использование искусственного интеллекта в энергетике растет.

Например, XTO Energy, дочерняя компания exxonmobil, работает с Microsoft над сбором данных с 1,6 миллиона акров нефтяных месторождений с использованием машинного обучения, приложений бизнес-аналитики и облачных технологий.

Данные в режиме реального времени смогут улучшить утечки и условия ремонта в инфраструктуре бурения и мониторинга.


Это партнерство также делает XTO крупнейшей нефтегазовой компанией в облаке.

Предполагается, что внедрение технологии Microsoft может помочь XTO увеличить добычу нефти до 50 000 баррелей в день к 2025 году.

Кроме того, ИИ может помочь повысить безопасность энергетической инфраструктуры.

Pg & e уже внедряет технологию машинного обучения для борьбы с калифорнийскими лесными пожарами, усугубленными изменением климата.

На самом деле, некоторые пожары даже были совершенно спонтанными, нанося ущерб в миллиарды долларов.

Власти Калифорнии сейчас пытаются использовать беспилотники для осмотра своих вышек, а затем используют ИИ для преобразования изображений в точки данных - до миллиарда, которые он теперь может собирать.

Эти данные вводятся в алгоритм, который определяет, где компании следует сосредоточить свои ресурсы для снижения риска потенциальных пожаров.


В то же время, интеллектуальные энергетические системы будут все больше позволять клиентам использовать возобновляемую энергию для питания своих домов и предприятий.

Возобновляемая энергия носит прерывистый характер, потому что она поступает в основном из солнечной радиации, облачного покрова, ветра и волн.

Современные технологии могут помочь коммунальным предприятиям изменить поток этих менее стабильных источников энергии через интеллектуальные сети, и чем умнее, тем лучше.

По мере того, как емкость накопления энергии улучшается, компании смогут передавать большую часть своей избыточной мощности на аккумуляторные батареи, включая литий-ионные и водородные топливные элементы.


Технология ИИ не совершенна

Хотя технология ИИ может внести большой вклад в нашу экономику, она также может привести к очень страшным рискам.

Фактическая эффективность компьютеров и машин ограничена уровнем программирования, выполняемым исключительно людьми, поэтому устройства настолько же далеки от совершенства, как и люди, которые их разработали.

В то же время, увеличенная оцифровка и взаимосвязь увеличивают вероятность манипулирования или даже повреждения устройств.

Чем больше мы полагаемся на большие данные и машинное обучение, тем больше риск кибербезопасности для наших пользователей - проблема, которая уже решается сеткой и другими утилитами.

По иронии судьбы, они часто нуждаются в помощи искусственного интеллекта для решения таких проблем.


Поэтому правительства и регулирующие органы во всем мире должны создать соответствующие политические механизмы для решения конкретных проблем и рисков, связанных с масштабированием.

Например, Соединенные Штаты недавно встретились с членами организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), чтобы определить принципы и руководящие принципы для международного использования технологий AI.

Это, несомненно, знаменует собой важный шаг вперед для правительств к ответственной реализации ИИ.