Newsletter

Штучний інтелект в енергетиці: нові рішення для виробництва та дистрибуції

Siemens Energy: -30% простоїв. GE: 1 мільярд доларів заощаджено на рік. Iberdrola: -25% відходів у відновлюваній енергетиці. ШІ трансформує управління енергією: прогнози погоди для оптимізації використання сонячної та вітрової енергії, прогнозоване технічне обслуговування, розумні мережі, які передбачають проблеми. Але існує парадокс: центри обробки даних зі штучним інтелектом споживають сотні кіловат-годин за одну навчальну сесію. Яке рішення? Циклічність - ШІ керує відновлюваними джерелами енергії, які живлять системи ШІ.

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

Штучний інтелект змінює управління енергією завдяки оптимізації відновлюваних джерел енергії та "розумним" мережам. Алгоритми допомагають електроенергетичним компаніям:

  • Зменшення викидів CO2
  • Підвищення надійності відновлюваних джерел енергії
  • Прогнозування попиту
  • Запобігання перериванням
  • Оптимізація дистрибуції

Вплив

  1. Виробництво електроенергії:

Алгоритми прогнозування підвищують надійність відновлюваних джерел енергії, передбачаючи погодні умови для сонячної та вітрової енергетики. Прогнозоване технічне обслуговування зменшує час простою станції та операційні витрати.

  1. Споживання енергії:

Користувачі можуть переносити споживання на непікові години, зменшуючи витрати та навантаження на мережу. Системи розумного дому автоматично регулюють термостати, освітлення та електроприлади.

  1. Управління мережею

Сучасні цифрові технології революціонізують спосіб управління енергетичною інфраструктурою. Зокрема, штучнийінтелект виявляється безцінним інструментом для електророзподільчих компаній. Ці сучасні системи безперервно аналізують величезні обсяги даних з датчиків, розподілених по всій мережі, від ліній електропередач до трансформаторних підстанцій.

Завдяки складним алгоритмам машинного навчання з'явилася можливість виявляти потенційні проблеми ще до того, як вони спричинять перебої в обслуговуванні. Такий превентивний підхід, відомий як предиктивне обслуговування, дає чудові результати: кілька компаній у цьому секторі відчули різке зменшення кількості перебоїв у наданні послуг, що призвело до значного покращення якості обслуговування громадян та бізнесу.

Вплив цієї технологічної трансформації виходить за рамки простого зменшення кількості відключень. Здатність прогнозувати і запобігати проблемам дозволяє більш ефективно управляти ресурсами, краще планувати заходи і, в кінцевому підсумку, більш надійно і стабільно забезпечувати електроенергією всю громаду.

Приклади впливу:

  • Siemens Energy: -30% простоїв
  • General Electric: 1 мільярд доларів щорічної економії
  • Iberdrola: -25% втрат енергії у відновлюваній енергетиці

Перевірені програми:

  • Shell і BP: операційна оптимізація та скорочення викидів
  • Tesla: зберігання енергії та чисті рішення
  • Duke Energy та Національна мережа: модернізація електромереж

ШІ покращує управління енергоспоживанням, створюючи його:

  • Більш ефективні
  • Більш надійний
  • Більш стійкий
  • Дешевше.

Ці розробки підтримують перехід до більш сталої енергетичної системи за допомогою технологічних рішень, які вже застосовуються на місцях.

Висновки

Штучний інтелект революціонізує енергетичний сектор, пропонуючи інноваційні рішення для оптимізації виробництва, розподілу та споживання енергії. Однак сам ШІ має свій вплив на енергетику. Обчислювальні центри, необхідні для навчання та запуску моделей штучного інтелекту, потребують значних обсягів енергії: за деякими оцінками, на одне навчання складних моделей витрачається до кількох сотень кіловат-годин.

Щоб максимізувати чисту вигоду від ШІ в енергетичному секторі, компанії застосовують комплексний підхід. З одного боку, вони використовують більш ефективні архітектури та спеціалізоване обладнання. З іншого боку, живлячи обчислювальні центри відновлюваною енергією, створюючи замкнутий цикл, в якому ШІ допомагає краще управляти відновлюваними джерелами, які, в свою чергу, живлять системи ШІ.

Інновації в галузі обчислювальної ефективності та технологій охолодження центрів обробки даних, а також використання відновлюваних джерел енергії або, де це дозволено, атомної енергії, матимуть вирішальне значення для забезпечення того, щоб ШІ залишався стійким інструментом для енергетичного переходу.

Довгостроковий успіх цього підходу залежатиме від здатності збалансувати експлуатаційні переваги системи з її енергетичною стійкістю, що сприятиме створенню справді чистого та ефективного майбутнього. Пізніше я напишу більш детально на цю тему.

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

AI Trends 2025: 6 стратегічних рішень для безперешкодного впровадження штучного інтелекту

87% компаній визнають ШІ конкурентною необхідністю, але багато хто зазнає невдачі в інтеграції - проблема не в технології, а в підході. 73% керівників називають прозорість (Explainable AI) вирішальним фактором для залучення зацікавлених сторін, тоді як успішні впровадження слідують стратегії "починай з малого, думай про велике": цільові високоцінні пілотні проекти, а не тотальна трансформація бізнесу. Реальний кейс: виробнича компанія впроваджує предиктивне технічне обслуговування на основі штучного інтелекту на одній виробничій лінії, досягає зниження простоїв на 67% за 60 днів і каталізує впровадження в масштабах усього підприємства. Перевірені кращі практики: інтеграція через API/проміжне програмне забезпечення замість повної заміни для скорочення часу навчання; виділення 30% ресурсів на управління змінами з рольовим навчанням забезпечує +40% рівня впровадження та +65% задоволеності користувачів; паралельне впровадження для перевірки результатів ШІ в порівнянні з існуючими методами; поступова деградація з резервними системами; щотижневі оглядові цикли протягом перших 90 днів для моніторингу технічної продуктивності, впливу на бізнес, рівня впровадження, рентабельності інвестицій. Успіх вимагає балансу між технічними та людськими факторами: внутрішні чемпіони з ШІ, фокус на практичних вигодах, еволюційна гнучкість.
9 листопада 2025 року

Розробники та штучний інтелект на веб-сайтах: виклики, інструменти та найкращі практики: міжнародна перспектива

Італія застрягла на позначці 8,2% впровадження ШІ (проти 13,5% в середньому по ЄС), тоді як у всьому світі 40% компаній вже використовують ШІ на практиці - і цифри показують, чому цей розрив є фатальним: чат-бот Amtrak генерує 800% рентабельності інвестицій, GrandStay економить $2,1 млн на рік, обробляючи 72% запитів автономно, Telenor збільшує доходи на 15%. У цьому звіті досліджується впровадження ШІ на веб-сайтах на практичних кейсах (Lutech Brain для тендерів, Netflix для рекомендацій, L'Oréal Beauty Gifter з 27-кратним залученням порівняно з електронною поштою) і розглядаються реальні технічні проблеми: якість даних, алгоритмічна упередженість, інтеграція з застарілими системами, обробка в режимі реального часу. Від рішень - передових обчислень для зменшення затримок, модульних архітектур, стратегій боротьби з упередженістю - до етичних питань (конфіденційність, бульбашки фільтрів, доступність для користувачів з обмеженими можливостями) та урядових кейсів (Гельсінкі з багатомовним перекладом за допомогою штучного інтелекту) - дізнайтеся, як веб-розробники перетворюються з кодерів на стратегів користувацького досвіду і чому ті, хто орієнтується в цій еволюції сьогодні, домінуватимуть в інтернеті завтра.
9 листопада 2025 року

Системи підтримки прийняття рішень зі штучним інтелектом: зростання ролі радників у корпоративному управлінні

77% компаній використовують ШІ, але лише 1% мають "зрілі" впровадження - проблема не в технології, а в підході: тотальна автоматизація vs інтелектуальна співпраця. Goldman Sachs з АІ-консультантом на 10 000 співробітників генерує +30% ефективності охоплення та +12% перехресних продажів, зберігаючи людські рішення; Kaiser Permanente запобігає 500 смертям на рік, аналізуючи 100 предметів на годину за 12 годин до початку, але залишає діагноз лікарям. Модель Advisor вирішує проблему дефіциту довіри (лише 44% довіряють корпоративному ШІ) завдяки трьом стовпам: зрозумілий ШІ з прозорою логікою, відкалібровані показники довіри, постійний зворотній зв'язок для вдосконалення. Цифри: $22,3 трлн до 2030 року, стратегічні співробітники, які використовують ШІ, побачать 4-кратну рентабельність інвестицій до 2026 року. Практична 3-етапна дорожня карта - навички оцінки та управління, пілотний проект з показниками довіри, поступове масштабування з безперервним навчанням - застосовується у фінансовій сфері (контрольована оцінка ризиків), охороні здоров'я (діагностична підтримка), виробництві (прогнозоване технічне обслуговування). Майбутнє - це не заміна людини штучним інтелектом, а ефективна організація людино-машинної співпраці.