Rumah > Peranti teknologi > AI > Mengapakah kecerdasan buatan diperlukan untuk memacu peralihan tenaga hijau?

Mengapakah kecerdasan buatan diperlukan untuk memacu peralihan tenaga hijau?

WBOY
Lepaskan: 2023-04-09 08:41:07
ke hadapan
1278 orang telah melayarinya

Hari ini, kita melihat arah aliran dan momentum yang jelas ke arah penyahkarbonan dan peralihan tenaga hijau. Pada masa yang sama, peningkatan teknologi digital dan analisis lanjutan menyediakan peluang unik bukan sahaja untuk pembangunan teknologi tenaga baharu, tetapi juga untuk memantau kemajuan, meramalkan prestasi, menyepadukan sistem, memastikan kebolehpercayaan dan daya tahan, dan melalui produk Optimize, penyelesaian dan perkhidmatan untuk meningkatkan kemampanan tidak seperti sebelum ini.

Mengapakah kecerdasan buatan diperlukan untuk memacu peralihan tenaga hijau?

Tetapi pada masa yang sama, dinamik industri telah meningkatkan kerumitannya. Web sedang beralih daripada model terpusat kepada model terdesentralisasi. Pengeluar tenaga mempunyai berbilang penyelesaian OEM (pengilang peralatan asal) yang mesti dipantau sebagai sistem untuk memastikan masa operasi dan output. Modal teroka semakin meningkat dan terdapat banyak peserta baharu dalam pasaran, mengganggu pelbagai bidang penciptaan nilai. Kerajaan, pelabur aktivis dan komuniti meningkatkan tekanan untuk ketelusan mengenai penunjuk ESG di sepanjang rantaian nilai.

Akses mudah kepada data dalam kalangan pemegang kepentingan yang berbeza merupakan faktor utama dalam menggalakkan daya saing sambil mengekalkan penyertaan saksama merentas keseluruhan rantaian nilai tenaga. Pada masa hadapan, pasaran dan infrastruktur dalam industri yang berbeza akan berkait rapat. Oleh itu, perkongsian data yang selamat dan boleh dipercayai diperlukan untuk menggalakkan inovasi dalam dan antara industri.

Walau bagaimanapun, industri tenaga lambat menerima pakai teknologi digital moden dan mungkin berisiko disebabkan peranan kritikalnya sebagai infrastruktur kritikal. Kami melihat bahawa peralihan kepada digital diperlahankan oleh kualiti data yang lemah, data yang tidak tepat atau hilang, kekurangan seni bina data moden dan fakta bahawa data sering ketat dan terhad atau sukar dicari. Mengoptimumkan sistem tenaga memerlukan maklumat digital yang lebih baik, ketelusan data dan piawaian terbuka, sambil memastikan langkah keselamatan dan perlindungan data yang sesuai. Keselamatan siber amat diperlukan untuk membina kepercayaan, keyakinan dan daya tahan untuk kestabilan grid dan aliran maklumat.

Untuk menyokong perubahan ini, piawaian dan peraturan diperlukan untuk menggalakkan keserasian dan kesalingoperasian. Digitalisasikan pertukaran maklumat, perkemas pembangunan produk, percepatkan masa untuk memasarkan penyelesaian, dan tingkatkan ketelusan dan kepercayaan.

Peranan kecerdasan buatan dalam mengubah landskap tenaga global

Satu perkara yang pasti tentang masa depan: interaksi antara sistem tenaga akan menjadi lebih kompleks. Cabaran utama yang kami hadapi termasuk penyahkarbonan, desentralisasi, penyimpanan tenaga, pengurangan sisa dan penyelenggaraan pintar. Mengatasi cabaran ini memerlukan pemikiran kreatif yang melampaui kaedah tradisional yang digunakan untuk kejuruteraan. Kaedah dan rangka kerja kecerdasan buatan (AI) akan berada di barisan hadapan dalam mengatasi cabaran kompleks ini.

Untuk berjaya menghadapi cabaran besar yang ditimbulkan oleh peralihan tenaga, terdapat keperluan untuk bergerak melangkaui perubahan tambahan dan menghasilkan inovasi transformatif baharu yang melangkaui kejuruteraan tradisional.

Kecerdasan buatan ialah pakar dalam tugas ini, dan teknologi ini sangat sesuai dengan sejumlah besar data yang dijana oleh semua bahagian rantaian nilai hari ini, serta sumber pengkomputeran yang semakin meningkat. Contohnya, kaedah pembelajaran mesin membolehkannya menyesuaikan produk, penyelesaian dan perkhidmatan secara sistematik untuk memenuhi keperluan khusus. Penyelesaian berasaskan AI juga banyak membantu menangani kerumitan sistem tenaga yang semakin meningkat akibat penyahkarbonan dan penyahpusatan. Selain itu, ia membolehkan ramalan yang lebih baik tentang ketahanan perkakasan untuk mengoptimumkan kitaran penyelenggaraan dan dengan itu mengurangkan pembaziran. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, loji kuasa boleh menjadi lebih cekap dan boleh dipercayai, mengurangkan pelepasan dan mengoptimumkan penggunaan bahan, yang semuanya menyumbang kepada kemampanan yang lebih besar. Dengan melaksanakan proses pengoptimuman kendiri dalam proses pembuatan, masa penghantaran boleh dioptimumkan, dan operasi autonomi loji kuasa boleh membolehkan keselamatan yang lebih baik dan kestabilan grid yang lebih baik melalui penjanaan kuasa yang lebih cekap.

Kepentingan "data terbuka" kepada masyarakat

Konsep "data terbuka" telah wujud selama lebih sedekad dan telah menyokong segala-galanya daripada pelbagai penyelesaian navigasi, kepada ketelusan dalam kerajaan perbelanjaan , kepada inovasi dalam aplikasi baru muncul dalam bidang automotif. Apabila set data tertentu memasuki "domain awam," kami melihat inovasi berkembang dengan cara yang tidak dijangka, memacu masyarakat ke hadapan. Walau bagaimanapun, adalah jelas bahawa kita mesti mengimbangi keperluan kepentingan awam dengan kebimbangan tulen syarikat tentang harta intelek, peluang hasil dan persetujuan dan kepercayaan pelanggan.

Mengapa perlu ada piawaian industri untuk semua langkah ESG

Semestinya perlu ada piawaian untuk langkah ESG, termasuk skop 1-3. Adalah demi kepentingan awam untuk mengekalkan ketelusan dan kepercayaan terhadap data yang dilaporkan, dan cara ia diukur dan dikira. Tanpa piawaian, terdapat peningkatan beban dan risiko kepada kepentingan awam kerana maklumat yang dilaporkan oleh pelbagai syarikat tidak dapat dibandingkan. Ini boleh dilihat, sebagai contoh, dalam pelaporan Covid-19, di mana negara individu melaporkan statistik dengan cara yang menjadikan perbandingan negara dengan negara sukar tanpa kerja tambahan.

Cabaran terbesar ialah menjejaki skop 3, rantaian bekalan syarikat. Sama ada pembungkusan, pertanian, pembuatan atau pembekal lain, perhatian akan terus beralih kepada rantaian nilai ini. Memperkenalkan piawaian berasaskan sains akan memberikan kredibiliti dan ketelusan kepada angka-angka ini sambil mengurangkan beban kos ke atas perniagaan, terutamanya perusahaan kecil dan sederhana.

Pelaburan kewangan mempercepatkan transformasi

Dari perspektif data, membina dan mengekalkan daya saing dalam data dan kecerdasan buatan adalah penting untuk mengekalkan Eropah di barisan hadapan teknologi. Proses ini merangkumi pendidikan awal, akademik dan kemahiran semula. Untuk mencapai matlamat ini, kerjasama rapat antara agensi awam dan industri diperlukan. Ini boleh didorong oleh projek penyelidikan pembiayaan bersama, serta pembiayaan untuk sains data dan penjejakan AI di universiti di semua peringkat pendidikan.

Modal teroka dan pembiayaan permulaan juga penting untuk membina ekosistem syarikat pemula yang akan terus memajukan bidang seperti penyimpanan bateri, AI, pembuatan aditif, teknologi penderia dan teknologi lain yang kritikal kepada teknologi digital inovasi.

Memastikan keseimbangan antara industri dan kepentingan awam

Tiada sesiapa, tiada syarikat, tiada kerajaan yang kebal daripada kesan perubahan iklim. Oleh itu, adalah penting untuk kita semua mencari penyelesaian untuk peralihan kepada karbon sifar bersih dan penyahkarbonan secepat mungkin. Teknologi digital dan kecerdasan buatan akan memperkasakan penyelesaian masa hadapan, tetapi industri memerlukan sokongan kerajaan untuk membangunkan piawaian bagi memudahkan laluan dan peralihan ke hadapan. Kerajaan harus bekerjasama dengan industri dan pihak berkepentingan lain untuk membangunkan piawaian yang memastikan sasaran dipenuhi tanpa terlalu banyak beban, atau pengelakan bersama.

Kami telah pun melihat kejayaan pendekatan ini dalam bidang automotif, contohnya, dengan maklumat trafik berkaitan keselamatan (SRTI). Walau bagaimanapun, ia juga penting untuk menggalakkan industri berkongsi harta intelek dan mencipta peluang untuk nilai.

Meletakkan EU sebagai peneraju dalam penetapan piawaian

Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) adalah terobosan apabila diterbitkan dan sejak itu menjadi panggilan bangun untuk standard privasi. Ia selalunya merupakan piawaian lalai yang digunakan oleh banyak syarikat global apabila mengurus data pelanggan yang sensitif di seluruh dunia, kerana ia menyediakan keupayaan untuk memastikan pematuhan sambil mengurangkan kerumitan aplikasi dan sistem.

Dengan cara yang sama, EU boleh mengambil peranan kepimpinan dalam membangunkan data dan piawaian digital untuk memacu kesalingoperasian dan menyokong peralihan tenaga. Untuk melengkapkan ini, rangka kerja piawai Eropah mengenai pembangunan dan pelaksanaan aliran kerja AI diperlukan.

Belajar daripada industri lain

Selain beberapa contoh di atas, terdapat banyak contoh di sekeliling kita. Keupayaan kami untuk memindahkan wang dengan mudah antara negara, peningkatan standard internet dan e-dagang, dan piawaian kontena yang meningkatkan ketelusan dalam logistik. Biasanya terdapat beberapa contoh tentang prestasi industri lain yang boleh anda pelajari dan sesuaikan. Adalah penting untuk memahami perkara yang boleh dipelajari daripada ini, dan bagaimanakah kita boleh mempercepatkan langkah dengan membina model yang telah terbukti berkesan, dengan dasar, pelaburan, piawaian dan teknologi sebagai teras teras?

Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah kecerdasan buatan diperlukan untuk memacu peralihan tenaga hijau?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan