ΝΕΑ
Τεχνητή Νοημοσύνη και Ανανεώσιμες Πηγές Ενέργειας
Προκειμένου η παραγωγή ανανεώσιμων πηγών ενέργειας να αναλάβει μεγαλύτερο ρόλο στο παγκόσμιο ενεργειακό μείγμα, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να είναι το κλειδί για την επίτευξη της υψηλότερης απόδοσης. Ας διερευνήσουμε τι σημαίνει αυτή η έννοια και πώς μπορεί να επηρεάσει την ενεργειακή βιομηχανία στο σύνολό της.
Τι είναι το AI;
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια έννοια που γεννήθηκε σχεδόν ταυτόχρονα με την επιστήμη των υπολογιστών. Από την αρχή οι ερευνητές προσπάθησαν να μιμηθούν τον τρόπο που σκέφτονται οι άνθρωποι, προσπαθώντας να προικίσουν τους υπολογιστές με κάποια μορφή νοημοσύνης. Επί του παρόντος, ο πιο αποδεκτός ορισμός του πεδίου είναι αυτός της μελέτης των «ευφυών πρακτόρων». Οι «ευφυείς πράκτορες» είναι συστήματα που, με κάποιο τρόπο, είναι ικανά να αντιληφθούν το περιβάλλον τους και, κατά κάποιο τρόπο, να αντιδράσουν σε αυτά με την πρόθεση να επιτύχουν ένα σύνολο στόχων.
Ένα από τα πιο απλά παραδείγματα ευφυούς παράγοντα είναι ένας θερμοστάτης. Αντιλαμβάνεται τη θερμοκρασία ενός δωματίου (το περιβάλλον του) και αλληλεπιδρά μαζί του για να επιτύχει μια συγκεκριμένη θερμοκρασία (τους στόχους του). Σε αυτήν την περίπτωση, το περιβάλλον είναι μέρος του πραγματικού κόσμου, αλλά αυτό δεν ισχύει απαραίτητα για όλους τους ευφυείς πράκτορες. Επίσης, οι στόχοι αυτού του συστήματος απαιτούν σχετικά απλή λογική για να επιτευχθούν, αλλά αυτό δεν θα αρκούσε δεδομένης της αύξησης της πολυπλοκότητας των στόχων ή του περιβάλλοντος.
Πολλές τεχνικές και τεχνολογίες έχουν προταθεί εδώ και δεκαετίες, με διάφορους βαθμούς επιτυχίας. Μερικοί ήταν τόσο επιτυχημένοι στους αντίστοιχους τομείς τους που έγιναν κοινός τόπος και έπαψαν να θεωρούνται «ευφυΐα». Άλλες τεχνικές είχαν κύματα αναζωπύρωσης καθώς η τεχνολογία προχωρά, όπως τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Αυτά είναι ένα υποσύνολο της «Μηχανικής μάθησης»: ο σχεδιασμός συστημάτων που μαθαίνουν από την εμπειρία τους και προσαρμόζονται στο περιβάλλον τους. Άλλες τεχνικές βασίζονται σε μαθηματική βελτιστοποίηση, στατιστικά ή λογικά συστήματα για την επίτευξη αυτού του στόχου
Πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας;
Σε μια έρευνα με περισσότερους από 100 εργαζομένους στον τομέα των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, πάνω από το 90% των ανθρώπων δήλωσαν ότι οι θέσεις εργασίας τους θα ωφεληθούν από την ψηφιοποίηση και την αυτοματοποίηση. ότι υπήρχε κάποιο μέρος της ροής εργασίας τους που θα μπορούσε να αυτοματοποιηθεί από την τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα στο σχεδιασμό, τη λειτουργία και τη συντήρηση.
Πώς μπορεί να γίνει αυτό; Υπάρχουν δύο κύριοι τρόποι εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης στον ενεργειακό τομέα (ή σε οποιονδήποτε τομέα): η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων και η υποβοηθούμενη λήψη αποφάσεων.
Η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων περιλαμβάνει συστήματα υπολογιστών που επεξεργάζονται πληροφορίες χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, δημιουργώντας έτσι τη δυνατότητα να χειρίζονται πολύπλοκες εργασίες πιο γρήγορα από ό,τι θα μπορούσαν να κάνουν οι άνθρωποι στον ίδιο χρόνο. Ένα παράδειγμα αυτού είναι τα αυτοματοποιημένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για το χρονοδιάγραμμα προληπτικής συντήρησης μιας ηλιακής φωτοβολταϊκής εγκατάστασης.
Ο περιορισμός αυτής της προσέγγισης είναι ότι οι αυτοματοποιημένες αποφάσεις μπορούν να παραμορφωθούν από διαφορετικά είδη μεροληψίας, που μπορεί να έχουν ως αποτέλεσμα τη λήψη εσφαλμένων αποφάσεων. Αυτό μπορεί να προκαλέσει προβλήματα σε κρίσιμα συστήματα και, ως εκ τούτου, η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων δεν είναι βιώσιμη για όλες τις εφαρμογές.
Η υποβοηθούμενη λήψη αποφάσεων μπορεί να το αντιμετωπίσει διατηρώντας την ευθύνη της πραγματικής απόφασης στην ανθρώπινη πλευρά. Ως εκ τούτου, η τεχνητή νοημοσύνη επικεντρώνεται στην παροχή πληροφοριών που εμπλουτίζουν τη διαδικασία. Αυτό φέρνει μαζί του την πρόσθετη ευελιξία των ανθρώπων που εφαρμόζουν τις γνώσεις και την εμπειρία τους στην ανάλυση του συστήματος υπολογιστών. Τα συστήματα υποβοηθούμενης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εργασίες που απαιτούν διαφοροποιημένη λήψη αποφάσεων, όπως ανάλυση περιβαλλοντικών επιπτώσεων για προτεινόμενες τοποθεσίες ηλιακών και αιολικών πάρκων.
Ανάλυση κινδύνου και ευκαιριών
Η αναγνώριση εικόνας, μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης, έχει να παίξει βασικό ρόλο στην επικύρωση δεδομένων. Οι επενδυτές και οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν την αναγνώριση εικόνας και άλλους αλγόριθμους για να εντοπίσουν τους πιθανούς κινδύνους και τις ευκαιρίες ενός πιθανού έργου.
Οι αλγόριθμοι μπορούν στη συνέχεια να δημιουργήσουν προκαταρκτικά μοντέλα ταμειακών ροών που δείχνουν στους προγραμματιστές εάν ένα έργο έχει καλές δυνατότητες. Με την αυτοματοποίηση της διαδικασίας μοντελοποίησης έργων, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εντοπίσουν γρήγορα κερδοφόρα έργα και να απελευθερώσουν ομάδες ώστε να επικεντρωθούν στην αποτελεσματική ολοκλήρωση συμφωνιών.
Διαχειριστείτε την παροχή και τη ροή
Οι εταιρείες ηλεκτρικής ενέργειας και οι φορείς εκμετάλλευσης δικτύων μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για να προβλέψουν την παραγωγή, να προγραμματίσουν τη συντήρηση και να διαχειριστούν τις ροές ισχύος. Ταυτόχρονα, οι καταναλωτές μπορούν να λάβουν ενημερωμένες πληροφορίες σχετικά με την προμήθεια για να βοηθήσουν στη διαχείριση της κατανάλωσης, της κατανεμημένης παραγωγής και της αποθήκευσης για να μειώσουν τους λογαριασμούς ενέργειας. Η αυξανόμενη υιοθέτηση των έξυπνων μετρητών δημιουργεί δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης για να προβλέψουν τη ζήτηση και το φόρτο δικτύου, μετατοπίζοντας το φορτίο για βελτιστοποίηση της κατανάλωσης από τα ηλιακά συστήματα και τα συστήματα μπαταρίας .
Πρόβλεψη ισχύος εξόδου
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιήσουν προβλέψεις για την ταχύτητα του ανέμου και την ακτινοβολία για να κάνουν προβλέψεις για βραχυπρόθεσμη παραγωγή ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές σε λίγα λεπτά και όχι σε ημέρες. Με αυτόν τον τρόπο μπορούν να διατηρήσουν τη σταθερότητα του δικτύου και την αποστολή, για να βελτιστοποιήσουν τη διαθεσιμότητα των εγκαταστάσεων και να προγραμματίσουν τη συντήρηση.
Πιο έξυπνα οικονομικά
Τα προγράμματα AI μπορούν να συνδυάσουν μοντέλα καιρού μηχανικής εκμάθησης, ιστορικά σύνολα δεδομένων, πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο από τοπικούς μετεωρολογικούς σταθμούς, δορυφορικές εικόνες, κάμερες και δίκτυα αισθητήρων. Η βελτιωμένη πρόβλεψη μπορεί να οδηγήσει σε πιο αποτελεσματική διαχείριση των συμβατικών γεννητριών και να μειώσει το κόστος εκκίνησης και απενεργοποίησης μονάδων, κάνοντας βέλτιστη χρήση των εγκαταστάσεων προσαρμόζοντας την παραγωγή στις μεταβαλλόμενες καιρικές συνθήκες . Αυτό μπορεί επίσης να μειώσει το κόστος της περικοπής της ηλιακής ενέργειας.
Η ακριβέστερη πρόβλεψη της παραγωγής ανανεώσιμων πηγών ενέργειας επιτρέπει στους παραγωγούς και στους εμπόρους ενέργειας να υποβάλλουν προσφορές στις αγορές χονδρικής και εξισορρόπησης.
Ο μακροπρόθεσμος αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας
Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης φέρνουν επανάσταση στον τεχνολογικό και ψηφιακό τομέα. Έχουν γίνει αναπόσπαστο μέρος της καθημερινής αλληλεπίδρασης του καθενός με τον ψηφιακό κόσμο: Οι μηχανές αναζήτησης είναι ένα από τα κύρια σημεία πρόσβασης στο διαδίκτυο. τα συστήματα συστάσεων ενορχηστρώνουν το περιεχόμενο που παρουσιάζεται από τα κοινωνικά δίκτυα, τις υπηρεσίες ροής και τις διαδικτυακές αγορές. και εικονικοί βοηθοί είναι παρόντες σχεδόν σε κάθε πλατφόρμα. Τέτοιες πρωτοποριακές αλλαγές εμφανίζονται σιγά-σιγά σε πολλές άλλες βιομηχανίες, αλλά υπάρχει ακόμη ένα μεγάλο αναξιοποίητο δυναμικό για την τεχνητή νοημοσύνη που εφαρμόζεται σε άλλους τομείς.
Ο κλάδος των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας ειδικότερα είναι αυτός που επανεφευρίσκει συνεχώς τον εαυτό του, αγκαλιάζοντας την έρευνα και την καινοτομία για να προσαρμοστεί στη συνεχώς αυξανόμενη ζήτηση. Ως εκ τούτου, είναι σε προνομιακή θέση να υιοθετήσει με επιτυχία τις καινοτομίες της Τεχνητής Νοημοσύνης και να τις προσαρμόσει στις ιδιαίτερες ανάγκες της. Ήδη σήμερα, νέα και καθιερωμένα εργαλεία χρησιμοποιούν στοιχεία της τεχνητής νοημοσύνης για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών και τη δημιουργία λειτουργιών που ήταν αδύνατες στο παρελθόν. Εάν η τάση συνεχιστεί όπως σήμερα, τα βελτιωμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης έχουν τη δυνατότητα να γίνουν τόσο σημαντικά για το μέλλον της μηχανικής όσο είναι σήμερα το λογισμικό σχεδιασμού με τη βοήθεια υπολογιστή (CAD).
Αυτοματοποιήστε το φωτοβολταϊκό σας έργο με ονομαστική ισχύ
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αντιμετώπιση των πολύπλοκων προβλημάτων του σχεδιασμού ηλιακών εγκαταστάσεων, που έχει ως αποτέλεσμα την εξοικονόμηση κόστους και τη βελτίωση της απόδοσης, με αποτέλεσμα την καλύτερη απόδοση της επένδυσης.
Πηγή: https://ratedpower.com/
Τι είναι το AI;
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια έννοια που γεννήθηκε σχεδόν ταυτόχρονα με την επιστήμη των υπολογιστών. Από την αρχή οι ερευνητές προσπάθησαν να μιμηθούν τον τρόπο που σκέφτονται οι άνθρωποι, προσπαθώντας να προικίσουν τους υπολογιστές με κάποια μορφή νοημοσύνης. Επί του παρόντος, ο πιο αποδεκτός ορισμός του πεδίου είναι αυτός της μελέτης των «ευφυών πρακτόρων». Οι «ευφυείς πράκτορες» είναι συστήματα που, με κάποιο τρόπο, είναι ικανά να αντιληφθούν το περιβάλλον τους και, κατά κάποιο τρόπο, να αντιδράσουν σε αυτά με την πρόθεση να επιτύχουν ένα σύνολο στόχων.
Ένα από τα πιο απλά παραδείγματα ευφυούς παράγοντα είναι ένας θερμοστάτης. Αντιλαμβάνεται τη θερμοκρασία ενός δωματίου (το περιβάλλον του) και αλληλεπιδρά μαζί του για να επιτύχει μια συγκεκριμένη θερμοκρασία (τους στόχους του). Σε αυτήν την περίπτωση, το περιβάλλον είναι μέρος του πραγματικού κόσμου, αλλά αυτό δεν ισχύει απαραίτητα για όλους τους ευφυείς πράκτορες. Επίσης, οι στόχοι αυτού του συστήματος απαιτούν σχετικά απλή λογική για να επιτευχθούν, αλλά αυτό δεν θα αρκούσε δεδομένης της αύξησης της πολυπλοκότητας των στόχων ή του περιβάλλοντος.
Πολλές τεχνικές και τεχνολογίες έχουν προταθεί εδώ και δεκαετίες, με διάφορους βαθμούς επιτυχίας. Μερικοί ήταν τόσο επιτυχημένοι στους αντίστοιχους τομείς τους που έγιναν κοινός τόπος και έπαψαν να θεωρούνται «ευφυΐα». Άλλες τεχνικές είχαν κύματα αναζωπύρωσης καθώς η τεχνολογία προχωρά, όπως τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα. Αυτά είναι ένα υποσύνολο της «Μηχανικής μάθησης»: ο σχεδιασμός συστημάτων που μαθαίνουν από την εμπειρία τους και προσαρμόζονται στο περιβάλλον τους. Άλλες τεχνικές βασίζονται σε μαθηματική βελτιστοποίηση, στατιστικά ή λογικά συστήματα για την επίτευξη αυτού του στόχου
Πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας;
Σε μια έρευνα με περισσότερους από 100 εργαζομένους στον τομέα των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας, πάνω από το 90% των ανθρώπων δήλωσαν ότι οι θέσεις εργασίας τους θα ωφεληθούν από την ψηφιοποίηση και την αυτοματοποίηση. ότι υπήρχε κάποιο μέρος της ροής εργασίας τους που θα μπορούσε να αυτοματοποιηθεί από την τεχνητή νοημοσύνη, ιδιαίτερα στο σχεδιασμό, τη λειτουργία και τη συντήρηση.
Πώς μπορεί να γίνει αυτό; Υπάρχουν δύο κύριοι τρόποι εφαρμογής της τεχνητής νοημοσύνης στον ενεργειακό τομέα (ή σε οποιονδήποτε τομέα): η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων και η υποβοηθούμενη λήψη αποφάσεων.
Η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων περιλαμβάνει συστήματα υπολογιστών που επεξεργάζονται πληροφορίες χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση, δημιουργώντας έτσι τη δυνατότητα να χειρίζονται πολύπλοκες εργασίες πιο γρήγορα από ό,τι θα μπορούσαν να κάνουν οι άνθρωποι στον ίδιο χρόνο. Ένα παράδειγμα αυτού είναι τα αυτοματοποιημένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για το χρονοδιάγραμμα προληπτικής συντήρησης μιας ηλιακής φωτοβολταϊκής εγκατάστασης.
Ο περιορισμός αυτής της προσέγγισης είναι ότι οι αυτοματοποιημένες αποφάσεις μπορούν να παραμορφωθούν από διαφορετικά είδη μεροληψίας, που μπορεί να έχουν ως αποτέλεσμα τη λήψη εσφαλμένων αποφάσεων. Αυτό μπορεί να προκαλέσει προβλήματα σε κρίσιμα συστήματα και, ως εκ τούτου, η αυτοματοποιημένη λήψη αποφάσεων δεν είναι βιώσιμη για όλες τις εφαρμογές.
Η υποβοηθούμενη λήψη αποφάσεων μπορεί να το αντιμετωπίσει διατηρώντας την ευθύνη της πραγματικής απόφασης στην ανθρώπινη πλευρά. Ως εκ τούτου, η τεχνητή νοημοσύνη επικεντρώνεται στην παροχή πληροφοριών που εμπλουτίζουν τη διαδικασία. Αυτό φέρνει μαζί του την πρόσθετη ευελιξία των ανθρώπων που εφαρμόζουν τις γνώσεις και την εμπειρία τους στην ανάλυση του συστήματος υπολογιστών. Τα συστήματα υποβοηθούμενης τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιηθούν για εργασίες που απαιτούν διαφοροποιημένη λήψη αποφάσεων, όπως ανάλυση περιβαλλοντικών επιπτώσεων για προτεινόμενες τοποθεσίες ηλιακών και αιολικών πάρκων.
Ανάλυση κινδύνου και ευκαιριών
Η αναγνώριση εικόνας, μια μορφή τεχνητής νοημοσύνης, έχει να παίξει βασικό ρόλο στην επικύρωση δεδομένων. Οι επενδυτές και οι προγραμματιστές μπορούν να χρησιμοποιήσουν την αναγνώριση εικόνας και άλλους αλγόριθμους για να εντοπίσουν τους πιθανούς κινδύνους και τις ευκαιρίες ενός πιθανού έργου.
Οι αλγόριθμοι μπορούν στη συνέχεια να δημιουργήσουν προκαταρκτικά μοντέλα ταμειακών ροών που δείχνουν στους προγραμματιστές εάν ένα έργο έχει καλές δυνατότητες. Με την αυτοματοποίηση της διαδικασίας μοντελοποίησης έργων, τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να εντοπίσουν γρήγορα κερδοφόρα έργα και να απελευθερώσουν ομάδες ώστε να επικεντρωθούν στην αποτελεσματική ολοκλήρωση συμφωνιών.
Διαχειριστείτε την παροχή και τη ροή
Οι εταιρείες ηλεκτρικής ενέργειας και οι φορείς εκμετάλλευσης δικτύων μπορούν να χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση για να προβλέψουν την παραγωγή, να προγραμματίσουν τη συντήρηση και να διαχειριστούν τις ροές ισχύος. Ταυτόχρονα, οι καταναλωτές μπορούν να λάβουν ενημερωμένες πληροφορίες σχετικά με την προμήθεια για να βοηθήσουν στη διαχείριση της κατανάλωσης, της κατανεμημένης παραγωγής και της αποθήκευσης για να μειώσουν τους λογαριασμούς ενέργειας. Η αυξανόμενη υιοθέτηση των έξυπνων μετρητών δημιουργεί δεδομένα που μπορούν να χρησιμοποιήσουν οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης για να προβλέψουν τη ζήτηση και το φόρτο δικτύου, μετατοπίζοντας το φορτίο για βελτιστοποίηση της κατανάλωσης από τα ηλιακά συστήματα και τα συστήματα μπαταρίας .
Πρόβλεψη ισχύος εξόδου
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να χρησιμοποιήσουν προβλέψεις για την ταχύτητα του ανέμου και την ακτινοβολία για να κάνουν προβλέψεις για βραχυπρόθεσμη παραγωγή ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές σε λίγα λεπτά και όχι σε ημέρες. Με αυτόν τον τρόπο μπορούν να διατηρήσουν τη σταθερότητα του δικτύου και την αποστολή, για να βελτιστοποιήσουν τη διαθεσιμότητα των εγκαταστάσεων και να προγραμματίσουν τη συντήρηση.
Πιο έξυπνα οικονομικά
Τα προγράμματα AI μπορούν να συνδυάσουν μοντέλα καιρού μηχανικής εκμάθησης, ιστορικά σύνολα δεδομένων, πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο από τοπικούς μετεωρολογικούς σταθμούς, δορυφορικές εικόνες, κάμερες και δίκτυα αισθητήρων. Η βελτιωμένη πρόβλεψη μπορεί να οδηγήσει σε πιο αποτελεσματική διαχείριση των συμβατικών γεννητριών και να μειώσει το κόστος εκκίνησης και απενεργοποίησης μονάδων, κάνοντας βέλτιστη χρήση των εγκαταστάσεων προσαρμόζοντας την παραγωγή στις μεταβαλλόμενες καιρικές συνθήκες . Αυτό μπορεί επίσης να μειώσει το κόστος της περικοπής της ηλιακής ενέργειας.
Η ακριβέστερη πρόβλεψη της παραγωγής ανανεώσιμων πηγών ενέργειας επιτρέπει στους παραγωγούς και στους εμπόρους ενέργειας να υποβάλλουν προσφορές στις αγορές χονδρικής και εξισορρόπησης.
Ο μακροπρόθεσμος αντίκτυπος της τεχνητής νοημοσύνης στις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας
Οι εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης φέρνουν επανάσταση στον τεχνολογικό και ψηφιακό τομέα. Έχουν γίνει αναπόσπαστο μέρος της καθημερινής αλληλεπίδρασης του καθενός με τον ψηφιακό κόσμο: Οι μηχανές αναζήτησης είναι ένα από τα κύρια σημεία πρόσβασης στο διαδίκτυο. τα συστήματα συστάσεων ενορχηστρώνουν το περιεχόμενο που παρουσιάζεται από τα κοινωνικά δίκτυα, τις υπηρεσίες ροής και τις διαδικτυακές αγορές. και εικονικοί βοηθοί είναι παρόντες σχεδόν σε κάθε πλατφόρμα. Τέτοιες πρωτοποριακές αλλαγές εμφανίζονται σιγά-σιγά σε πολλές άλλες βιομηχανίες, αλλά υπάρχει ακόμη ένα μεγάλο αναξιοποίητο δυναμικό για την τεχνητή νοημοσύνη που εφαρμόζεται σε άλλους τομείς.
Ο κλάδος των ανανεώσιμων πηγών ενέργειας ειδικότερα είναι αυτός που επανεφευρίσκει συνεχώς τον εαυτό του, αγκαλιάζοντας την έρευνα και την καινοτομία για να προσαρμοστεί στη συνεχώς αυξανόμενη ζήτηση. Ως εκ τούτου, είναι σε προνομιακή θέση να υιοθετήσει με επιτυχία τις καινοτομίες της Τεχνητής Νοημοσύνης και να τις προσαρμόσει στις ιδιαίτερες ανάγκες της. Ήδη σήμερα, νέα και καθιερωμένα εργαλεία χρησιμοποιούν στοιχεία της τεχνητής νοημοσύνης για τον εξορθολογισμό των διαδικασιών και τη δημιουργία λειτουργιών που ήταν αδύνατες στο παρελθόν. Εάν η τάση συνεχιστεί όπως σήμερα, τα βελτιωμένα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης έχουν τη δυνατότητα να γίνουν τόσο σημαντικά για το μέλλον της μηχανικής όσο είναι σήμερα το λογισμικό σχεδιασμού με τη βοήθεια υπολογιστή (CAD).
Αυτοματοποιήστε το φωτοβολταϊκό σας έργο με ονομαστική ισχύ
Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αντιμετώπιση των πολύπλοκων προβλημάτων του σχεδιασμού ηλιακών εγκαταστάσεων, που έχει ως αποτέλεσμα την εξοικονόμηση κόστους και τη βελτίωση της απόδοσης, με αποτέλεσμα την καλύτερη απόδοση της επένδυσης.
Πηγή: https://ratedpower.com/