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Consommer moins d'énergie avec l'apprentissage en profondeur

Le secteur de l’énergie a subi de nombreux changements au cours des deux dernières années. Avec les nouveaux progrès dans les processus industriels, de multiples sources d'énergie sont maintenant disponibles, ce qui peut favoriser une utilisation plus efficace des ressources énergétiques.

Mais pour bien comprendre le potentiel de l’IA, il faut savoir qu’elle peut être la meilleure amie comme la pire ennemi de l’écologie.
Les data centers utilisés pour faire l’intelligence artificielle des jeux vidéo consomme une énergie qui se fait de plus en plus rare.
 
Les data centers qui font tourner l’IA de Facebook sont là pour vendre toujours plus de publicité, espionner toujours davantage les humains et les pousser à passer de plus de plus de temps devant leurs écrans au détriment de leur véritable vie. Ils consomment une énergie incroyable pour parvenir à ces applications qui asservissent les hommes alerte Raphaël Richard, de 24pm.

A l’inverse, cette application permettent de libérer l’homme de tâches ingrates et répétitives. C’est le cas des aspirateurs robots, par exemple, qui libère du temps sur les tâches ménagères.

C’est le cas des services de comptabilité en ligne (comme Receipt, une application développée par un expert comptable de Paris, qui permet d’automatiser la gestion des factures dans les entreprises).

AAvec les toutes dernières avancées en matière d'intelligence artificielle (IA) dans les domaines de la robotique, des voitures autonomes, de la finance et de la santé, les sociétés du secteur de l'énergie explorent maintenant les possibilités d'intégrer l'IA pour diminuer la consommation l'énergie. La plupart des pistes explorées seront des culs de sac. Mais certaines aboutiront.Plusieurs cours sur l'intelligence artificielle sont déjà en cours d'élaboration pour faciliter l'apprentissage dans le domaine de l'IA. La capacité à compresser et à analyser de grands ensembles de données peut aider les marques à surveiller et à interpréter les données produites par les industries de l’énergie afin d’optimiser leur consommation d’énergie. Nous avons rassemblé certaines des meilleures façons dont AI peut aider avec les prévisions énergétiques, la gestion de l'énergie, le stockage des énergies renouvelables et le développement durable dans le présent et l'avenir.

Stockage d'Energie

Dans un rapport de Greentech Media, le marché américain du stockage d'énergie a franchi une étape décisive au dernier trimestre de 2017. On prévoyait que ce nombre doublerait, mais sa croissance aurait été beaucoup plus rapide que celle attendue même par les experts les plus optimistes.

Une solution renouvelable au problème de stockage d'énergie était très recherchée. Avec l'augmentation de la capacité de stockage et l'émergence de technologies, l'IA a émergé pour améliorer l'efficacité et la durabilité. Des programmes comme Athena utilisent l’intelligence artificielle pour mettre en évidence la consommation d’énergie et permettre ainsi à ses clients de suivre les fluctuations des tarifs d’énergie afin de créer une solution de stockage de l’énergie plus efficace. STEM a réuni 37,54 millions de dollars auprès d’un groupe d’investisseurs, dont le US Department of Energy.

Gestion des accidents

Les accidents et les défaillances des instruments sont fréquents dans le secteur de l’énergie. Maintes et maintes fois, des erreurs humaines et un manque de vérification minutieuse des équipements en matière de sécurité et de maintenance peuvent entraîner des pannes massives et des pertes irréversibles. L'intelligence artificielle est maintenant utilisée pour détecter les défauts en observant des équipements. La détection opportune de ces défaillances peut non seulement économiser de l'argent et du temps, mais également des vies.

Sparkcognition fournit des solutions d'IA pour des domaines tels que la fabrication, l'énergie, le pétrole et le gaz. Ils utilisent une combinaison d'analyses, de capteurs et de données opérationnelles pour prévoir toute défaillance éventuelle d'une infrastructure critique. SparkCognition a également été récompensé en décembre 2017 par le ministère de l'Énergie pour avoir utilisé l'intelligence artificielle pour améliorer les centrales thermiques au charbon.

Gestion du réseau

Les réseaux électriques modernes recueillent de l'énergie à partir de multiples sources d'énergie, notamment l'éolien, le solaire et le charbon. L'exploitation et la gestion de systèmes de réseaux électriques massifs sont devenues plus compliquées. L'intelligence artificielle augmente l'efficacité et la stabilité de ces sources d'énergie grâce à sa capacité d'analyse de grands ensembles de données dans un court laps de temps. Cela a conduit au développement de réseaux intelligents, conçus pour gérer efficacement plusieurs sources d'énergie en même temps.

ANM (Active Network Management) de Siemens, par exemple, est un progiciel basé sur l'IA qui exploite de manière autonome les réseaux. Il suit l'interaction d'un réseau avec différentes charges d'énergie, puis le modifie en conséquence pour augmenter son efficacité. Alors qu’il était auparavant effectué avec des ajustements manuels, ANM rend les réseaux électriques proactifs en ajustant automatiquement ses parties chaque fois que de nouveaux producteurs d’énergie sont disponibles./p>

DeepMind, une sous-filière Google et le réseau national britannique, ont également prévu d'intégrer l'intelligence artificielle au système électrique du pays. Ce projet commun devrait traiter d'importants volumes d'informations issues de prévisions météorologiques et de recherches sur Internet afin de développer des modèles prédictifs des augmentations de la demande d'électricité.

VVerdigris Technologies fournit également une plate-forme logicielle en nuage qui utilise l'intelligence artificielle pour aider ses utilisateurs à optimiser leur consommation d'énergie. Largement conçu pour les grands bâtiments commerciaux, cette société californienne commence son processus avec l’installation de matériel IoT. Il utilise également des capteurs intelligents qui suivent la consommation d'électricité en étant directement connectés aux circuits électriques. Les données capturées par ces capteurs sont envoyées dans le cloud, puis présentées aux utilisateurs sur un tableau de bord accessible 24h / 24 et 7j / 7.

Consommation d'énergie

La consommation excessive d’énergie est un problème mondial, tant pour les pays développés que pour les pays émergents. Pour parvenir à une consommation d'énergie plus durable, l'intelligence artificielle est utilisée pour surveiller le comportement des individus et des entreprises en matière de consommation d'énergie. De nombreuses startups basées sur l'IA proposent désormais des solutions pratiques pour optimiser cette consommation d'énergie.

Nest est un thermostat intelligent pour les maisons qui réduit la consommation d'énergie en s'adaptant au comportement de l'utilisateur. Poster son installation dans une maison, il observe et apprend les habitudes de ses occupants puis ajuste la température en conséquence. Ce petit gadget d'intelligence artificielle a permis de réaliser des économies d'énergie mensuelles d'environ 10 à 12%./p>

GGoogle a également publié un outil qui calcule l'impact de l'énergie solaire sur les ménages à travers les États-Unis. Google Sunroof utilise plusieurs facteurs pour calculer les économies d’énergie solaire: tarifs de l’électricité, modélisation 3D, données météorologiques et calculs de stores.

Prévision énergétique

Les sources d’énergie renouvelables telles que l’énergie éolienne et solaire entraînent un défi constant de manque de fiabilité. Bien qu’elles soient durables, leur énergie dépend souvent de la température, ce qui se révèle inefficace pour les entreprises à long terme. Le fournisseur d’énergie Xcel utilise l’IA pour résoudre ces problèmes. Xcel utilise la nouvelle méthode d'exploration de données basée sur l'IA basée sur l'IA pour accéder aux bulletins météorologiques avec précision et de nombreux détails. Les systèmes d'intelligence artificielle de Xcel extraient une combinaison de données provenant de stations météorologiques, de comptes rendus de satellites locaux et de parcs éoliens. Les algorithmes pilotant ces systèmes identifient ensuite des modèles dans les ensembles de données collectés afin de faire des prédictions pertinentes.

Nnergix, une plate-forme de prévision énergétique basée sur le Web qui utilise l’exploration de données, incorpore également l’intelligence artificielle pour améliorer la précision de la prévision énergétique. Il utilise les prévisions météorologiques pour combiner des données satellitaires et des algorithmes d’apprentissage automatique afin de produire des estimations précises et étudiées./p>

Le gouvernement et les environnementalistes ont souligné à maintes reprises l'importance de développer et d'intégrer des sources d'énergie renouvelables. En raison de la nature variable des sources renouvelables, les fournisseurs utilisaient auparavant essentiellement des sources d’énergie naturelles. Cependant, avec l'intégration de l'intelligence artificielle dans les sources d'énergie renouvelables, une augmentation de l'efficacité énergétique ne semble pas loin.

 

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