ML CleanTech 机器学习可以优化能源网，确保废物量降至最低，并最大限度地利用可再生能源
我们生活在数据时代，数字信息现在被视为比石油更有价值。因此，这种取代石油的技术也掌握着帮助我们减少对石油依赖的关键。
尽管气候变化几乎引起了全世界所有领导人的关注，但似乎仍没有明确的答案。但在当前人工智能热潮中，行业专家指出，该技术的子集——机器学习 (ML) 可以帮助我们解决这个问题。
通过应用机器学习来处理从一个国家电网收集的数 TB 数据，我们可以优化负责能源的系统的输出，并平衡能源密集型用户的能源使用。
有效地分析这些数据仍然是一个巨大的挑战，实施一个系统来支持它也是如此。然而，这样做的动力是显而易见的。那么，企业领导者需要知道什么才能让这列火车开向更可持续的未来呢？
利用机器学习来获取能源
机器学习是人工智能的一个分支，它允许计算机在无需明确编程的情况下进行学习。它的工作原理是向算法输入大量数据，使其能够识别模式并做出预测。
机器学习应用广泛且不断发展，影响着医疗保健（分析医学图像以检测疾病）、金融（识别欺诈活动）和自动驾驶汽车（解释传感器数据以安全导航）等领域。
该技术还可以对气候变化产生积极影响，特别是当专门针对能源系统时。能源网，即发电、输电和配电的互联网络，通常是国家国内污染的一大来源，因为它们通常使用化石燃料作为动力。
整个电网不断受到监控和调整，以确保电力持续流动，实时平衡供应和波动需求，以避免停电。机器学习就是在这种需求和供应的平衡中发挥作用的。
“机器学习可用于分析大量能源消耗数据并预测需求，”科尔尼子公司 Silicon Foundry 合伙人 Erik Terjesen 解释道。“这有助于优化电网的能源生产和分配，减少对化石燃料的依赖。”
通过使用机器学习来分析从电网获取的大量数据，它可以发出信号表明何时需求会很高，并且可以做出改变来将其考虑在内。这种优化可以确保平衡上花费更少的能源，浪费更少的能源，因此为电网供电所需的能源也更少。
“人工智能提高能源生产和效率的最重要方式之一是，它使我们能够在整个电网中重新分配能源，从而使使用和消耗方面的能源优化率达到 50%”，Globant 全球可持续业务主管 Elena Morettini 解释道。
这不仅有助于减少排放，而且与直觉相反，随着世界上的其他元素（电动汽车、太阳能、风力涡轮机）变得越来越普遍，这实际上可能成为电网的必需品。
可持续性使机器学习成为必需品
世界上许多电网最初都是为汽油驱动汽车占主导地位的世界而设计的。因此，每晚充电的电动汽车数量将达到数百万辆，而电动汽车的需求激增将带来巨大冲击，坦率地说，许多系统无法承受。
Lightstate 首席技术官 Rob McInerney 告诉《AI Magazine》：“电动汽车对于减少对化石燃料的依赖至关重要，但到 2030 年，电动汽车充电容量将需要比现在高出 12 倍。”“能够预测本地电动汽车需求并实现复杂实时决策的新兴人工智能解决方案将成为减缓气候变化的有力武器。”
能源需求也将发生变化，其中很大一部分将来自可再生能源。例如，如果夏季风力较小导致风力涡轮机发电量最小，则采用机器学习模型来优化运营可以增强能源安全性。
ML 模型还可以更好地安置未来的可再生资产。通过地理空间决策，它使用来自先进测绘技术的数据来收集和分析来自卫星和地面观测等来源的空间信息，以确定可再生能源资产的最佳位置。
“开发商可以评估日照、风向和水资源等关键因素，这些因素对于确定项目的可行性和潜在能源产量至关重要，”Rob 解释道。
更智能的可持续能源
联合国 2023 年发布的一份报告声称全球很可能在未来 10 年内跨过危险的温度阈值，在实施可持续解决方案方面，时间并不站在我们这一边。
然而，我们仍然反对盲目地实施任何人工智能解决方案，如机器学习。“我们绝对仍然需要人类智慧来确保负责任和有效的决策，”Globant 的 Elena Morettini 说道。
尽职尽责地监督数据还可以避免建模中的偏差。例如，使用从发达国家获取的数据来构建模型，并将其推广到世界各地的电网，可能并不适合具有不同需求和基础设施的发展中国家。
但乐观的因素还有很多。2023 年，谷歌宣布借助其机器学习工具 GNoME 发现了 38 万种新的稳定材料。这些材料有潜力开发未来的技术，包括为电动汽车提供动力的下一代电池，并解决一些可以使用稀土材料的清洁技术生产中固有的矛盾。
对于埃琳娜来说，人工智能热潮及其相关技术的最好之处在于它让这些技术变得更加容易获得。
“对我来说，最令人兴奋的是将机器学习嵌入到商业实践中正变得越来越具有可扩展性和成本效益——您不必是最新的清洁技术初创公司或大公司，就可以将机器学习集成到您的业务报告和运营流程中，”她断言道。“无论您的企业规模如何，机器学习都将成为可扩展、经济实惠的能源解决方案的核心。”
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