手計算から数値モデルへの移行後、人工知能は産業生態系を変えるだろう

実際、人工知能の概念は 1950 年代にはすでに登場していました。科学者が最初のニューラル ネットワーク パーセプトロンを発明し、人工知能に対する人々の関心が最高潮に達しました。1980 年代後半には、バックプロパゲーション アルゴリズムの発明により、以前はトレーニングできなかったデータがトレーニング可能になり、人工知能は再び黄金時代を迎えました。2012 年まで、人工知能に対する人々の関心は再び爆発的に高まりました。
手計算から数値モデルへの移行<br /> COVID-19パンデミックは私たちを圧倒し、私たちの生活と生計を停止させたかもしれませんが、これは世界が直面している最大の問題ではありません。人類の生存を脅かすのは気候変動です。エネルギー変換プロセスをスピードアップするために、人工知能（AI）と機械学習（ML）をエネルギーと統合することが今や必要です。将来を見据えると、人工知能は産業生態系を変え、効率を向上させるでしょう。手計算から数値モデルへの移行を経験した天気予報の分野では、将来的には人工知能アルゴリズムと組み合わせて予報サービスを提供する可能性があります。

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このデータを洞察に変えましょう<br /> エネルギー部門は通常、運用に大規模なインフラストラクチャを必要とし、大量のデータも生成します。AI は、このデータを洞察に変換し、効率を高め、コストを削減できます。石油、ガス、再生可能エネルギーなど、主要なエネルギー企業は、業務を合理化するために AI を活用しています。実際、AI にはエキスパート システムが含まれます。業界と組み合わせると、AI はエキスパート システムとディープラーニングの融合となる可能性があります。たとえば、機械翻訳は機械だけに基づいているわけではありません。デジタル翻訳や日付翻訳はすべて手動のルールに従って実行されます。自動運転技術にも多数の手動ルールがあります。

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人工知能の変革の可能性<br /> グリッド インフラストラクチャと安定性、再生可能エネルギー (RES) の使用の増加と近年のその開発は、電力システム オペレーターに深刻な課題をもたらしています。人工知能の変革の可能性は、医療診断、精密治療、輸送、公共の安全、サービス ロボット、教育、エンターテイメントなど、多くの分野で十分に実証されています。気候変動への対応という点では、人工知能はクリーン エネルギー、スマート輸送、都市と住宅、持続可能な生産、持続可能な土地利用の開発などの問題の解決に役立つことが期待されています。

メッシュ調整を自動化する<br /> AIを統合することで、このパターンを事前に予測できるため、それに応じて操作を自動化してグリッド調整を行うことができます。リアルタイム制御と高度な負荷制御システムを備えたグリッド自動化は、運用の柔軟性をもたらし、特にマイクログリッドや独立して動作できるマイクログリッドの構築に適しています。ハイブリッドエネルギーシステムは、さまざまな再生可能エネルギー発電機とバッテリーストレージシステムを統合したものです。この統合は、AI システムを使用することでシームレスに実現できます。人工知能はエネルギー貯蔵システムで多くの用途があり、バッテリーの遠隔監視とメンテナンスもその 1 つです。エネルギー貯蔵がよりスマートになればなるほど、再生可能エネルギーシステムの効率は高まります。

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機械学習は複雑なプロセスであるため、特定の決定が下された理由を理解することは困難です (説明可能な人工知能 - XAI と呼ばれる概念)。そのため、新しい研究分野により、研究者や AI に熱心な起業家にとって、より多くの研究の余地が生まれています。新しいテクノロジーはエネルギー管理の正確な応用の最前線にあり、スマート システムにより、最終消費者が自分の消費パターンを認識することで、意識的な電力消費が可能になります。