現在、脱炭素化とグリーン エネルギーへの移行に向けた明確な傾向と勢いが見られます。同時に、デジタル技術と高度な分析の台頭は、新しいエネルギー技術の開発だけでなく、進捗状況の監視、パフォーマンスの予測、システムの統合、信頼性と回復力の確保、および製品、ソリューション、およびサービスの最適化を通じて、ユニークな機会を提供します。これまでにない持続可能性を向上させるサービス。
しかし同時に、業界のダイナミクスの変化により、業界はさらに複雑になっています。ウェブは集中型モデルから分散型モデルに移行しつつあります。エネルギー生産者は、稼働時間と出力を確保するためにシステムとして監視する必要がある複数の OEM (相手先商標製品製造業者) ソリューションを持っています。ベンチャーキャピタルが増加しており、市場には多くの新規参入者が存在し、さまざまな価値創造分野に混乱をもたらしています。政府、物言う投資家、コミュニティは、バリューチェーンに沿った ESG 指標の透明性を求める圧力を強めています。
さまざまな関係者がデータに簡単にアクセスできることは、エネルギー バリュー チェーン全体で公平な参加を維持しながら競争力を促進するための重要な要素です。将来的には、さまざまな業界の市場とインフラが密接に結びつくでしょう。したがって、業界内および業界間のイノベーションを促進するには、安全で信頼性の高いデータ共有が必要です。
しかし、エネルギー業界は最新のデジタル技術の導入が遅れており、重要インフラとしての重要な役割が原因で危険にさらされている可能性があります。デジタルへの移行は、データ品質の低下、データの不正確または欠落、最新のデータ アーキテクチャの欠如、データが多くの場合厳しく制限されている、または見つけにくいという事実によって遅れていることがわかります。エネルギー システムを最適化するには、適切なセキュリティとデータ保護対策を確保しながら、より優れたデジタル情報、データの透明性、オープン スタンダードが必要です。サイバーセキュリティは、グリッドの安定性と情報の流れに対する信頼、安心感、回復力を構築するために絶対に必要です。
これらの変更をサポートするには、互換性と相互運用性を促進するための標準と規制が必要です。情報交換をデジタル化し、製品開発を合理化し、ソリューションの市場投入までの時間を短縮し、透明性と信頼性を高めます。
将来について確かなことが 1 つあります。それは、エネルギー システム間の相互作用がより複雑になるということです。私たちが直面している主な課題には、脱炭素化、分散化、エネルギー貯蔵、廃棄物の削減、スマートなメンテナンスが含まれます。これらの課題を克服するには、従来エンジニアリングに適用されてきた手法をはるかに超えた創造的な思考が必要になります。人工知能 (AI) の手法とフレームワークは、これらの複雑な課題を克服する最前線に立つことになります。
エネルギー転換によってもたらされる大きな課題にうまく対処するには、段階的な変化を超えて、従来のエンジニアリングを超えた新たな変革的イノベーションを考案する必要があります。
人工知能はこの仕事の専門家であり、このテクノロジーは、今日のバリュー チェーンのあらゆる部分で生成される膨大な量のデータと、増え続けるコンピューティング リソースに最適です。たとえば、機械学習手法を使用すると、特定のニーズに合わせて製品、ソリューション、サービスを体系的に調整できます。 AI ベースのソリューションは、脱炭素化と分散化により複雑化するエネルギー システムへの対処にも大きく役立ちます。さらに、ハードウェアの耐久性の予測を改善してメンテナンス サイクルを最適化し、無駄を削減できます。人工知能を使用することで、発電所の効率と信頼性が向上し、排出量を削減し、材料の使用を最適化することができ、これらすべてが持続可能性の向上に貢献します。製造プロセスに自己最適化プロセスを実装することで、納期を最適化でき、発電所の自律運転により、より効率的な発電を通じてセキュリティを強化し、送電網の安定性を向上させることができます。
「オープン データ」の概念は 10 年以上にわたって存在しており、豊富なナビゲーション ソリューションから政府支出の透明性まで、あらゆるものを支えてきました。 、自動車分野における新たなアプリケーションの革新に向けて。特定のデータセットが「パブリックドメイン」に入ると、予期せぬ形でイノベーションが繁栄し、社会を前進させるのが見られます。そうは言っても、公益のニーズと、知的財産、収益機会、顧客の同意と信頼に関する企業の真の懸念とのバランスを取る必要があることは明らかです。
スコープ 1 ～ 3 を含む ESG 対策の標準が絶対に必要です。報告されるデータ、およびその測定方法と計算方法に対する透明性と信頼性を維持することは公共の利益になります。基準がなければ、複数の企業から報告された情報を比較できないため、負担と公益に対するリスクが増大します。これは、たとえば、新型コロナウイルス感染症の報告で見られます。各国は、追加の作業を行わないと国ごとの比較が困難になるような方法で統計を報告しています。
最大の課題は、スコープ 3、つまり会社のサプライ チェーンを追跡することです。包装、農業、製造、その他のサプライヤーのいずれであっても、このバリューチェーンには今後も注目が集まります。科学に基づいた基準を導入することで、これらの数値の信頼性と透明性が得られるとともに、企業、特に中小企業のコスト負担が軽減されます。
データの観点から見ると、データと人工知能における競争力を構築し維持することは、ヨーロッパがテクノロジーの最前線に留まり続けるために不可欠です。このプロセスは、早期教育、学業、再教育に及びます。これを達成するには、公的機関と業界との緊密な連携が必要です。これは、研究プロジェクトへの共同資金提供や、あらゆる教育レベルの大学におけるデータ サイエンスや AI 追跡への資金提供によって推進されます。
ベンチャーキャピタルとスタートアップ資金は、バッテリーストレージ、AI、積層造形、センサーテクノロジー、イノベーションのデジタルテクノロジーに不可欠なその他のテクノロジーなどの分野を進歩させ続けるスタートアップのエコシステムを構築するためにも重要です。
誰も、どの企業も、どの政府も気候変動の影響から影響を受けないわけではありません。したがって、私たち全員ができるだけ早くネットゼロカーボンへの移行と脱炭素化のための解決策を見つけることが不可欠です。デジタルテクノロジーと人工知能は将来のソリューションを推進しますが、業界はその道筋を簡素化し、移行を進めるための標準を開発するために政府の支援を必要としています。政府は業界やその他の利害関係者と協力して、過度の負担や回避を共有することなく目標を確実に達成できる基準を策定する必要があります。
このアプローチは、安全関連交通情報 (SRTI) などの自動車分野ですでに成功を収めています。ただし、業界が知的財産を共有し、価値を生み出す機会を創出することを奨励することも重要です。
一般データ保護規則 (GDPR) は、発行された当時は画期的なものであり、それ以来、プライバシー標準に対する警鐘となっています。これは、アプリケーションとシステムの複雑さを軽減しながらコンプライアンスを確保する機能を提供するため、多くのグローバル企業が世界中の機密顧客データを管理する際に使用するデフォルト標準です。
同様に、EU は相互運用性を推進し、エネルギー移行をサポートするデータとデジタル標準の開発においてリーダーシップの役割を果たすことができます。これを補完するには、AI ワークフローの開発と実装に関する欧州の標準化されたフレームワークが必要です。
上記の例のいくつかに加えて、私たちの周りにはたくさんの例があります。国家間で簡単にお金を移動できる能力、インターネット標準と電子商取引の台頭、そして物流の透明性を高めるコンテナ標準。通常、他の業界でうまくいっている例がいくつかあり、そこから学んで適応することができます。このことから何が学べるかを理解することが重要です。また、政策、投資、標準、テクノロジーを中核とした、機能することが証明されたモデルに基づいてペースを加速するにはどうすればよいでしょうか?
以上がグリーン エネルギーへの移行を推進するために人工知能が必要なのはなぜですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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