Umělá inteligence (AI): móda nebo řešení?

ABSTRACT: The use of artificial intelligence is starting to make sense in a number of energy sector applications. However, this comes with the need to ensure sufficient electricity supply for AI as well as user data security.

Celosvětová poptávka po energii neustále roste a s ní i význam inovativní a nákladově efektivní digitální transformace. Očekává se, že do roku 2028 bude trh s umělou inteligencí v oblasti ropy a zemního plynu dosahovat hodnoty 4,21 miliardy dolarů a bude se rozšiřovat každoročně o 12 %.

Umělou inteligencí se obvykle označují aplikace založené na strojovém učení, ve kterých software prosévá velké množství dat, aby zjistil shody a vyvozoval z nich závěry. Používají se již v mnoha oblastech. Takové programy například dokážou vyhodnotit snímky z počítačových tomografů rychleji a s větší přesností než lidé.

Autonomní auta se díky tomu snaží předvídat chování účastníků silničního provozu. S umělou inteligencí pracují také tzv. virtuální asistenti, chatboti a automaticky generované seznamy skladeb ze streamovacích služeb.

AI se uplatňuje všude, od analýzy dat k získání užitečných poznatků až po vylepšování strategií dodavatelského řetězce. Zájem o umělou inteligenci (AI) je na historickém maximu, zejména v energetickém sektoru. Mnoho společností již využívá aplikace s umělou inteligencí pro dekarbonizaci provozu, zlepšení bezpečnosti a celkové provozní efektivity.

Má-li se však energetické odvětví posunout na další hranici efektivity a udržitelnosti, potřebuje jasnou vizi a poslání, jak využít skutečný inovační potenciál AI a pochopit, jak zapadá do jejich současné digitální strategie.

O tom se letos diskutuje na různých odborných konferencích a manažerských summitech. Jen v Houstonu se jich už konalo několik.

Nejnovější těžební loď v Mexickém zálivu 

Zdroj: Shell

Bangalore je známé jako „Indické Silicon Valley“ podle vysokého počtu datových center, která tam sídlí.

Zdroj: Shell

AI MĚNÍ ENERGETIKU

Umělá inteligence přetváří energetický sektor a mění způsob výroby, distribuce a spotřeby energie. Zásadně mění způsob fungování energetického průmyslu, od správy inteligentní sítě po předvídání obnovitelných zdrojů energie a dokonce i bezpečnost jaderných elektráren, a posouvá jej směrem k efektivnější, udržitelnější a bezpečnější budoucnosti.

Umělá inteligence se v současnosti využívá v obnovitelné energii a v energetickém sektoru jako celku, což pomáhá zvyšovat efektivitu a snižovat náklady. V první řadě jde o řízení sítí. Umělá inteligence může pomoci spravovat chytré sítě, což jsou sítě pro dodávku elektřiny, které využívají digitální komunikační technologie k detekci a reakci na místní změny ve využívání. Algoritmy umělé inteligence dokážou za prvé předpovídat vzorce spotřeby pomocí historických údajů a dat v reálném čase, což může pomoci efektivněji alokovat zdroje. Například během náhlých období vysoké poptávky může umělá inteligence zlepšit distribuci elektřiny, zajistit, aby byla energie nasměrována tam, kde je nejvíce potřeba, a předejít riziku výpadků.

Inteligentní sítě vybavené umělou inteligencí mohou také detekovat poruchy nebo narušení v síti, jako jsou poruchy nebo výpadky zařízení. Algoritmy umělé inteligence dokážou identifikovat přesné místo problému a přesměrovat napájení, aby se minimalizovalo přerušení služby, zkrátily se prostoje a zlepšila spolehlivost sítě.

Klíčové v řízení sítí je tzv. Demand Res­ponse Management (DRM), jež optimalizuje spotřebu elektřiny a zajišťuje stabilitu elektrické sítě. Zahrnuje přizpůsobení spotřeby elektřiny spotřebitelům, především komerčním a průmyslovým subjektům, v reakci na signály od provozovatelů sítí nebo poskytovatelů energie. Tato praxe pomáhá vyvážit nabídku a poptávku během špiček, iniciovat snižování zátěže, aby se snížilo zatížení sítě, a předchází potřebě drahých upgradů infrastruktury.

Umělá inteligence může také pomoci při vytváření interaktivního spojení mezi poskytovateli energie a spotřebiteli tím, že umožňuje reakce na změny v poptávce po energii v reálném čase. Předvídáním a řízením výkyvů poptávky může umělá inteligence zvýšit energetickou účinnost, snížit náklady a pomoci přejít k obnovitelným zdrojům energie.

JAK PŘEDVÍDAT ÚDRŽBU

Dalším významným úkolem AI je prediktivní údržba. S její pomocí mohou energetické společnosti předvídat, kdy by jejich zařízení mohlo selhat, nebo kdy bude potřebovat údržbu. Strojové učení totiž může analyzovat velké množství dat z různých zdrojů, jako jsou statistiky využití, údaje o počasí a historické záznamy o údržbě, a předvídat potenciální poruchy dříve, než k nim dojde. Tento přístup minimalizuje prostoje, snižuje náklady na opravy a zlepšuje celkovou spolehlivost energetické infrastruktury.

Podobně hraje klíčovou roli při předpovídání výroby obnovitelné energie. U zdrojů, jako je vítr a slunce, které podléhají proměnlivosti, analyzují algoritmy umělé inteligence předpovědi počasí, historická generovaná data a podmínky v reálném čase. To umožňuje poskytovatelům energie předvídat, kolik obnovitelné energie bude k dispozici, což umožňuje lepší vyvážení nabídky a poptávky.

A konečně AI optimalizuje skladování a distribuci energie z obnovitelných zdrojů. Algoritmy zvažují různé faktory, jako je poptávka, nabídka, cena a podmínky sítě, a určují nejlepší časy pro skladování energie, kdy ji uvolnit a kolik distribuovat.

Kromě toho je skladování energie zvláště důležité pro kritická zařízení, jako jsou nemocnice, datová centra a záchranné služby, kde by přístup k záložnímu zdroji mohl být životem nebo smrtí!

Zvláštní pozornost se nyní věnuje využívání AI v jaderných elektrárnách. V nich se získává – ve světovém měřítku – asi 10 % elektřiny. Systémy umělé inteligence jsou navrženy tak, aby dohlížely na každý aspekt provozu elektrárny a fungovaly 24 hodin denně, 7 dní v týdnu bez únavy.

TLAK NA DATOVÁ CENTRA

Před čtyřmi lety se společnost Microsoft Corp. zavázala, že do konce desetiletí odstraní více uhlíku, než vypustí. Obrovské úsilí softwarového giganta stát se globálním lídrem v oblasti umělé inteligence nyní tento ekologický slib ohrožuje.

Podle nejnovější zprávy o udržitelnosti je celkový dopad společnosti se sídlem v Seattlu na oteplování planety asi o 30 % vyšší než v roce 2020. Díky tomu je dostat se do roku 2030 pod nulu ještě těžší, než tomu bylo, když oznámila svůj uhlíkově negativní cíl.

Svízelná situace Microsoftu je jedním z prvních konkrétních příkladů toho, jak se honba za umělou inteligencí střetává se snahou o snížení emisí. Rozhodnutí využít své rané prvenství na novém trhu generativní umělé inteligence udělalo z Microsoftu nejhodnotnější společnost na světě, ale její lídři také uznávají, že držet krok s poptávkou bude znamenat větší investice do znečišťujících aktiv.

Produkty umělé inteligence jsou náročné na energii a náročné na zpracování dat. To zvyšuje pracovní zátěž stávajících center, což zvyšuje spotřebu energie. Aby Microsoft udržel krok, musí také stavět nová datová centra. To vyžaduje cement, ocel a mikročipy s vysokým obsahem uhlíku. Technologický gigant plánuje v období od července 2023 do června letošního roku vynaložit více než 50 miliard dolarů na rozšíření svých datových center, aby uspokojil rostoucí poptávku po produktech AI. Očekává se, že toto číslo pro příštích 12 měsíců bude ještě vyšší, řekla finanční ředitelka Amy Hoodová agentuře Bloomberg. Od února společnost nabízí nové projekty datových center ve Wisconsinu, Thajsku, Indonésii, Španělsku, Německu a Japonsku.

V současnosti představují datová centra 4 % celkových emisí skleníkových plynů po celém světě. Mezinárodní energetická agentura uvádí, že datová centra potřebují přibližně 1 % celosvětové poptávky po elektřině. Digitální transformace napříč sektory nabývá na významu a poptávka po datových službách exponenciálně roste. Někteří experti odhadují, že například v Indii se energetická spotřeba datových center v příštích pěti letech zvýší pětkrát!

Čím výkonnější datové centrum je, tím více tepla generuje, a tím spotřebuje více energie pro chladicí systémy. Řízení chladicích zařízení v reálném čase pomocí senzorů snižuje množství energie vynaložené na chlazení, snižuje účty za energii a uhlíkovou stopu. To také minimalizuje potřebu lidského dohledu. Software se učí neustálou analýzou dat senzoru a přizpůsobuje se změnám prostředí. S pragmatickým využitím AI mohou společnosti ušetřit až 40 % energie vynaložené na chlazení datových center.

Zpráva společnosti Gartner uvádí, že do roku 2025 bude polovina cloudových datových center nasazovat pokročilé roboty se schopnostmi AI a strojního učení (ML), což povede k provozní efektivitě vyšší o 30 procent.

Obdobná situace je ve stavebnictví obecně. AI se snaží zvýšit energetickou účinnost budov. V moderních stavbách jsou nasazeny inteligentní měřiče a zařízení internetu věcí. Tyto systémy nepřetržitě monitorují spotřebu energie v reálném čase, což umožňuje umělé inteligenci činit rozhodnutí na základě dat, která optimalizují využití energie.

Například AI přebírá kontrolu nad systémy vytápění a chlazení. Zohledněním proměnných, jako jsou uživatelské preference, vzorce obsazenosti a dokonce i povětrnostní podmínky v reálném čase, může umělá inteligence automaticky doladit nastavení teploty. Výsledkem je nejen snížení plýtvání energií, ale také výrazné zvýšení celkového komfortu.

KDE JSOU ZDROJE?

Také transformace AI v sektoru těžby ropy a zemního plynu už úspěšně pokračuje. Analýzou velkého množství geologických dat s pozoruhodnou přesností dokáže umělá inteligence identifikovat potenciální zásoby ropy a plynu, které by při využití tradičních metod mohly zůstat nepovšimnuty. Kromě toho posuzuje kapacitu těchto zásob a nasměruje průzkumné úsilí směrem k nejslibnějším vyhlídkám. To nejen zvyšuje efektivitu, ale také výrazně zvyšuje úspěšnost průzkumných aktivit, snižuje plýtvání zdroji a náklady.

Prediktivní modely řízené umělou inteligencí posuzují různé faktory, včetně geologických formací, výkonu vrtného zařízení a podmínek prostředí, aby předvídaly potenciální rizika a výzvy. Umělá inteligence tak umožňuje vrtným týmům proaktivně řešit problémy, zlepšovat bezpečnostní opatření a optimalizovat vrtací procesy, což vede k bezpečnějším a produktivnějším operacím v ropném a plynárenském průmyslu.

Kromě toho může použití umělé inteligence prospět také v sektoru, který navazuje na těžbu ropy a zemního plynu. Například rafinérie mohou používat modely umělé inteligence k předpovídání spotřebitelské poptávky po různých ropných produktech, jako je benzín, nafta a letecká paliva, což jim umožňuje optimalizovat výrobu a efektivně řídit zásoby.

A JAKÉ JSOU PROBLÉMY?

Přijetí umělé inteligence v energetickém sektoru není bez problémů. Za prvé, s implementací systémů umělé inteligence a jejich integrací do stávající infrastruktury jsou spojeny značné počáteční náklady. Ty mohou být překážkou pro některé energetické společnosti, zejména menší s omezeným rozpočtem.

Za druhé, energetický sektor se zabývá obrovským množstvím citlivých dat, včetně informací o rozvodné síti, zákaznických dat a provozních podrobností. Zajištění bezpečnosti těchto dat je prvořadé a systémy umělé inteligence musí být chráněny před kybernetickými hrozbami a narušeními.

Kromě toho je málo odborníků, kteří rozumí energetickému sektoru i technologiím umělé inteligence. Tento nedostatek odborných znalostí může zpomalit přijímání a vývoj řešení AI v tomto odvětví, takže je nezbytné investovat do vzdělávání a školení, aby se tato hrozba překonala.

AI je velkým příslibem v energetickém průmyslu a bude i nadále hrát roli při optimalizaci výroby, distribuce a spotřeby energie. Jak vývoj technologie postupuje a AI se stále více integruje do energetických systémů, můžeme očekávat udržitelnější a efektivnější energetické prostředí.