Jadual Kandungan
1. Khidmat Pelanggan
2. Pengurusan Tenaga Rumah
3. Pengurusan Grid dan Kebangkitan Loji Kuasa Maya
Rumah Peranti teknologi AI Kecerdasan Buatan akan mengubah industri tenaga dalam tiga cara

Kecerdasan Buatan akan mengubah industri tenaga dalam tiga cara

Apr 19, 2024 pm 06:22 PM
AI robot tenaga boleh diperbaharui

Pada tahun 2024, kecerdasan buatan akan memainkan peranan dalam meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengurangkan pelepasan karbon. Walaupun kecerdasan buatan hanya mula menjadi arus perdana pada tahun 2023, ia telah digunakan dalam pelbagai industri selama bertahun-tahun untuk mengoptimumkan dan mengautomasikan operasi. Dalam sektor tenaga, kami sudah melihat AI mengubah aspek seperti penyelenggaraan ramalan, pengurusan grid dan ramalan bekalan dan permintaan.

Kecerdasan Buatan akan mengubah industri tenaga dalam tiga cara

Namun, masih terdapat nilai yang besar untuk dilombong dengan AI, terutamanya dalam meningkatkan pengalaman pelanggan dan mengurangkan pelepasan karbon. Menjelang 2024, kita akan melihat aplikasi kecerdasan buatan dalam bidang ini menjadi lebih meluas dan pintar, membawa kita lebih dekat untuk membuka kunci potensi penuh teknologi ini.

Berikut ialah beberapa cara utama kecerdasan buatan mengubah industri tenaga tahun ini.

1. Khidmat Pelanggan

Bot telah menjadi alat biasa dalam gudang perkhidmatan pelanggan penyedia tenaga. Mereka memberikan bantuan segera sepanjang masa dan boleh membantu pembekal semasa trafik meningkat dan masa menunggu yang semakin meningkat. Tetapi dari segi sejarah, robot ini sering gagal memberikan tahap bantuan yang diharapkan oleh pengguna.

Pada tahun 2024, robot akan memainkan peranan yang lebih besar. Mereka akan semakin dapat menyelesaikan tugasan secara automatik dan bijak, dan bukannya menambah lebih banyak kerja kepada pelanggan seperti yang biasa kita lihat, seperti menunjuk ke halaman Soalan Lazim. Bantuan yang mereka berikan akan diperibadikan kepada situasi khusus setiap pelanggan, dan bukannya bergantung pada respons automatik pemotong kuki dan skrip chatbot yang tidak fleksibel. Kejayaan dalam teknologi model bahasa besar (LLM) akan membolehkan mereka memahami niat pelanggan dengan lebih tepat.

Walaupun, walaupun dengan peningkatan tahap kerumitan, robot bukanlah jawapan yang tepat untuk setiap situasi. Sesetengah pengguna dan beberapa pertanyaan akan sentiasa memerlukan campur tangan manusia. Oleh itu, ejen manusia akan tetap memainkan peranan utama. Tidak lama lagi, kita akan melihat kemunculan LLM yang terlatih dalam konsep dan bahasa khusus tenaga, membolehkan mereka menjawab permintaan tenaga yang kompleks dengan lebih tepat dan cekap. Pembantu ini akan mengautomasikan banyak aliran kerja yang lebih membosankan dan mekanikal, membolehkan ejen memberi tumpuan kepada pelanggan dan interaksi manusia yang paling penting.

2. Pengurusan Tenaga Rumah

Untuk mencapai pelepasan sifar bersih, kita perlu beralih kepada rumah elektrik pintar. Itulah sebabnya kami teruja untuk melihat penggunaan sel solar yang dipercepatkan, pengecas kenderaan elektrik rumah (EV), pam haba, termostat pintar dan banyak lagi. Teknologi ini berpotensi untuk mengurangkan penggunaan tenaga isi rumah kami secara drastik, mengalihkannya ke masa yang lebih hijau dan berinteraksi dengan pasaran fleksibiliti untuk membeli dan menjual tenaga kembali ke grid secara dinamik, menghasilkan penjimatan yang lebih besar untuk pembekal dan pelanggan.

Walau bagaimanapun, ini membawa cabaran. Setiap peranti pintar beroperasi secara bebas. Ia tidak tahu apa yang dilakukan oleh peranti lain di rumah. Kadangkala peranti mengganggu antara satu sama lain dan mengambil kesempatan daripada penggunaan tenaga isi rumah yang sama. Selain itu, memahami perkara yang mereka lakukan adalah menyusahkan pengguna kerana maklumat itu tersebar merentasi berbilang apl.

Dengan kemunculan kecerdasan buatan, penyelarasan peralatan tenaga pintar bukanlah masalah kecil. Malah persediaan rumah yang ringkas dengan pengecas kereta elektrik dan sel solar, menjadikan peranti ini berfungsi secara optimum bersama memerlukan sistem AI yang boleh meramalkan penjanaan suria, penggunaan rumah dan kuasa elektrik pada peringkat hartanah individu, dan menangani cara ini berinteraksi dengan bil elektrik pelanggan.

Menjelang 2024, kita akan melihat pengalaman yang sukar untuk menyediakan, memantau dan mengawal peranti tenaga individu digantikan oleh penyelesaian pengurusan tenaga seluruh rumah dipacu AI yang akan meningkatkan penjimatan pengguna dan mengurangkan pelepasan.

3. Pengurusan Grid dan Kebangkitan Loji Kuasa Maya

Percambahan kenderaan elektrik dan keperluan untuk memperkenalkan lebih banyak tenaga boleh diperbaharui (sekejap) kepada grid mencabar infrastruktur kami. Jika tidak diurus, ketidakpadanan antara penjanaan kuasa dan penggunaan akan menjadi lebih besar dan lebih kerap.

Melalui pendekatan yang diselaraskan, rumah pintar kami yang terhubung akan dapat mengatasi ketidakseimbangan ini, membentuk "Loji Kuasa Maya" (VPP). Permintaan akan diatur di peringkat jalan nasional dan tempatan untuk mengekalkan keseimbangan ekosistem tenaga kita yang semakin kompleks, melindungi infrastruktur kita dan membolehkan gabungan tenaga yang lebih hijau.

Percubaan awal adalah menjanjikan tetapi selalunya bergantung kepada pengguna untuk melaraskan jadual mereka secara manual apabila syarikat tenaga memberitahu mereka tentang kemuncak bekalan yang akan berlaku, yang memerlukan pengguna yang mengambil bahagian berada di rumah pada masa yang tepat untuk bertindak balas dan membolehkan mereka memikirkan cara terbaik untuk gunakan tenaga hijau yang murah ini.

Pada tahun 2024, apabila kepercayaan pengguna terhadap AI dan peranti pintar terus meningkat, kami akan melihat lebih banyak vendor mempunyai perisian pengurusan VPP dipacu AI yang boleh bertindak balas terhadap peristiwa ketidakseimbangan dan menjadualkan setiap penggunaan Isi Rumah secara automatik, supaya tidak menyusahkan pengguna atau bayar dari poket.

Perisian kecerdasan buatan yang sama akan membantu pembekal mereka bentuk tarif baharu yang inovatif supaya pengguna boleh memperoleh manfaat kewangan daripada menyertai VPP.

Penggunaan berterusan kecerdasan buatan dalam sektor tenaga akan meningkatkan kecekapan, mengautomasikan dan menambah baik perkhidmatan, memberi manfaat kepada pengguna dan pembekal. Mungkin yang paling penting, teknologi ini akan membantu kita beralih dengan lebih cepat kepada rumah elektrik dan tenaga boleh diperbaharui, mempercepatkan peralihan kepada pelepasan sifar bersih dan generasi hadapan yang lebih bersih dan lebih hijau.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan akan mengubah industri tenaga dalam tiga cara. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

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

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

See all articles