AI w Energetyce: Przyszłość, która dzieje się już dziś
Sztuczna inteligencja (AI) coraz częściej znajduje zastosowanie w sektorze energetycznym. Nie jest to jednak tylko kwestia podłączenia danych do „AI z chmury” czy uruchomienia gotowego oprogramowania. Wdrażanie AI w energetyce to proces znacznie bardziej złożony, wymagający integracji wielu różnych technologii, danych i doświadczeń.
Podczas DataWaves At Heating Forum 2024 w Gdyni, organizowanego przez VECTOR SMART DATA Co., mieliśmy jako zespół byteLAKE okazję podzielić się naszym doświadczeniem w tym obszarze. Dyskusje i pytania pojawiające się podczas paneli i rozmów kuluarowych pokazały, że AI w energetyce to temat, który wymaga ciągłej edukacji i zrozumienia jego unikalnych cech oraz potencjału.
AI w Energetyce: Kluczowe składniki sukcesu
Wdrażanie AI w energetyce to coś więcej niż cyfryzacja procesów. To cyfryzacja wiedzy — wiedzy opartej na doświadczeniu, rozproszonych danych i zaawansowanych algorytmach, które łączą te elementy w spójne rozwiązanie.
1. Dane: paliwo dla AI
Dane są kluczowym elementem sukcesu AI. W energetyce mamy do czynienia z ogromnymi ilościami danych, pochodzących z różnych źródeł:
- systemów SCADA,
- czujników IoT,
- inteligentnych liczników,
- baz danych historycznych,
- systemów ERP czy MES.
Sama ich integracja jest wyzwaniem, zwłaszcza gdy systemy są rozproszone, niezależne od siebie i działają w różnych standardach. Kluczowe jest więc odpowiednie przetwarzanie, filtrowanie i analiza tych danych, aby były one przydatne dla algorytmów AI.
2. Nowoczesne technologie sprzętowe
AI w energetyce wymaga nie tylko zaawansowanego oprogramowania, ale także solidnej infrastruktury sprzętowej:
- Czujniki IoT monitorujące kluczowe parametry,
- Serwery brzegowe przetwarzające dane lokalnie,
- Klastry komputerowe do analizy dużych wolumenów danych,
- Zaawansowane systemy chłodzenia wykorzystujące np. ciepło odpadowe lub chłodzenie cieczą, aby optymalizować koszty operacyjne.
3. Oprogramowanie i algorytmy AI
Dane i sprzęt to tylko część układanki. Kluczową rolę odgrywa oprogramowanie, które nie tylko scala te elementy, ale przede wszystkim wyciąga z nich wartość poprzez:
- Predykcję potencjalnych awarii (predictive maintenance),
- Optymalizację procesów i redukcję strat energii,
- Analizę i kalibrację procesów produkcyjnych,
- Filtrację alarmów, co pozwala zmniejszyć liczbę fałszywych zgłoszeń i skupić się na kluczowych problemach.
AI w Energetyce Cieplnej
W obszarze energetyki cieplnej AI może odegrać szczególnie istotną rolę:
- Przewidywanie zapotrzebowania na ciepło w oparciu o dane pogodowe, dane historyczne i informacje o zużyciu,
- Monitorowanie strat energetycznych w sieciach przesyłowych,
- Optymalizacja zużycia paliwa poprzez analizę bieżących danych i prognoz.
Nasze doświadczenia w pracy z firmami z sektora energetycznego pokazują, że takie rozwiązania nie tylko zwiększają efektywność, ale także pozwalają na znaczne oszczędności kosztów operacyjnych.
Dedykowane AI kontra gotowe rozwiązania z chmury
W trakcie konferencji pojawiły się pytania o przewagę dedykowanych systemów AI nad rozwiązaniami dostępnymi w publicznych chmurach. To ważny temat, który wymaga wyjaśnienia.
- Nie ma czegoś takiego jak „małe AI” i „duże AI”
Dedykowane rozwiązania AI nie są gorsze od ogólnodostępnych modeli z chmury. Wręcz przeciwnie — rozwiązania tworzone lokalnie są projektowane pod konkretne potrzeby firmy, co zapewnia ich wyższą jakość i precyzję. - AI z chmury jest często zbyt ogólne
Modele AI dostępne w chmurze są uczone na dużych, ogólnych zbiorach danych, co sprawdza się w zadaniach uniwersalnych, ale niekoniecznie w kontekście specyficznych procesów przemysłowych. - Prywatność i bezpieczeństwo danych
Rozwiązania uruchamiane lokalnie gwarantują, że dane nie opuszczają infrastruktury firmy, co jest kluczowe w sektorze energetycznym, gdzie poufność i bezpieczeństwo danych mają najwyższy priorytet.
byteLAKE Cognitive Services
Jako byteLAKE rozwijamy nasze rozwiązania AI z myślą o potrzebach przemysłu i energetyki. Nasz produkt Cognitive Services wspiera firmy poprzez:
✔️ Przewidywanie awarii i optymalizację utrzymania ruchu,
✔️ Minimalizację strat energii,
✔️ Filtrację alarmów w systemach rozproszonych,
✔️ Kalibrację i optymalizację procesów produkcyjnych.
AI w energetyce to nie tylko technologia — to zmiana sposobu myślenia o zarządzaniu energią i zasobami.
Zapraszam też na stronę firmy Intel®, gdzie znajdziecie więcej informacji o naszych wspólnych rozwiązaniach:
Więcej szczegółów o tym, jak AI zmienia energetykę i przemysł, będę sukcesywnie opisywać na blogu. Tymczasem, dziękuję organizatorom oraz uczestnikom konferencji w Gdyni za inspirujące rozmowy. Była to doskonała okazja do wymiany doświadczeń i przeglądu istniejących rozwiązań.
