Internet Industriel des Objets IIOT : L'intelligence artificielle et le secteur de l'énergie Un avenir prometteur

Le monde s'oriente vers la numérisation. Beaucoup d'entre nous à travers le monde travaillent à domicile et assistent à des réunions via des appels vidéo Zoom, Teams, Slack, Yammer et WhatsApp. La pandémie a renforcé la valeur de la numérisation dans nos vies et obligé les non-initiés à acquérir rapidement de nouvelles compétences pour rester pertinents et utiles pour leur entreprise. Conformément à cette tendance, de nombreux secteurs verticaux de l'économie se tournent vers des technologies à venir comme l'analyse des données, l'intelligence artificielle, l'Internet des objets, etc. L'un de ces secteurs est le secteur de l'énergie. L'intelligence artificielle (IA) a le potentiel de réduire le gaspillage d'énergie, réduire les coûts et accélérer l'utilisation de sources d'énergie renouvelables propres dans les réseaux électriques à l'échelle mondiale, tout en améliorant le fonctionnement, la maintenance, le contrôle, la planification et la planification de l'exécution des systèmes électriques. L'IA est donc étroitement liée aux énergies renouvelables, propres et abordables, nécessaires au développement. Le secteur de l'électricité a un bel avenir avec l'avènement des réseaux intelligents gérés par l'IA s'ils sont bien mis en œuvre. De plus, l'intelligence artificielle ramène le client au centre de l'attention en connectant les générateurs d'électricité, les gestionnaires de réseau et les consommateurs finaux pour qu'ils soient connectés et servis efficacement et mieux. Il faut également préciser que l'IA est également utilisée pour réduire les impacts environnementaux des centrales thermiques, améliorer leurs performances et ainsi jouer un rôle plus efficace dans la fourniture d'électricité au réseau.AI alimente des réseaux électriques qui permettent une communication bidirectionnelle entre les services publics et les consommateurs. Les réseaux intelligents sont intégrés avec une couche d'informations qui permet la communication entre ses différents composants afin qu'ils puissent mieux répondre aux changements rapides de la demande d'énergie ou aux situations d'urgence. Cette couche d'informations, créée grâce à l'installation généralisée de compteurs et de capteurs intelligents, permet la collecte, le stockage et l'analyse de données. Compte tenu du volume important et de la structure diversifiée de ces ensembles de données, des techniques telles que l'apprentissage automatique, l'Internet des objets, etc. sont les mieux adaptées à leur analyse et à leur utilisation. Cette analyse peut être utilisée à diverses fins, notamment la détection transparente des défauts dans les compteurs, les besoins de maintenance prédictive, la surveillance de la qualité de l'énergie durable, ainsi que la prévision des énergies renouvelables, ainsi que les dernières innovations en matière de technologies de l'information et des communications (TIC). Le secteur de l'électricité dans les pays développés a déjà commencé à utiliser l'IA, l'analyse des données, l'Internet des objets (IoT) et les technologies associées qui permettent la communication entre les réseaux intelligents, les compteurs intelligents et les appareils informatiques. Ces technologies aident à prévenir la mauvaise gestion de l'énergie, l'inefficacité et le manque de transparence, tout en augmentant l'utilisation des sources d'énergie renouvelables. Selon le rapport National Strategy for Artificial Intelligence de NITI Ayog, de nombreuses industries investissent de manière proactive dans des solutions cognitives et d'intelligence artificielle, les investissements mondiaux devant atteindre un taux de croissance annuel composé de 50,1% pour atteindre 57,6 milliards de dollars en 2021. L'Inde peut également apprendre des marchés tels que aux États-Unis, où les consommateurs peuvent choisir leurs fournisseurs d'énergie, en fonction de leur budget familial ou de leurs habitudes de consommation. Pour augmenter l'efficacité de l'IA, des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon, aux États-Unis, ont développé un système d'apprentissage automatique appelé «Lumator» qui combine les préférences du client et les données de consommation, ainsi que des informations sur les différents plans tarifaires, les taux de réduction à durée limitée et d'autres offres à fournir des recommandations pour la configuration d'alimentation électrique la plus appropriée. La pandémie a non seulement contraint tout le monde à travailler à distance, mais nous a également rendus beaucoup plus prudents sur le plan environnemental. Ces développements poussent également les sociétés pétrolières à se tourner vers de nouvelles méthodes de travail, ce qui rend l'adoption de la technologie numérique essentielle. Le stockage de la batterie soutenu par l'IA gagne du terrain. L'excès d'énergie solaire ou éolienne est stocké dans ces batteries pendant des périodes de moindre demande et utilisé lorsque la demande d'énergie est élevée. En conséquence, l'IA peut améliorer la fiabilité de l'énergie solaire et éolienne en analysant d'énormes quantités de données météorologiques concernant l'intensité solaire et en utilisant ces informations pour faire des prédictions et des décisions sur le moment de collecter, stocker et distribuer l'énergie éolienne ou solaire. En outre, l'IA est également utilisée dans les réseaux intelligents pour aider à équilibrer le réseau en ce qui concerne l'approvisionnement énergétique. Cette technologie analyse le réseau avant et après l'absorption des unités intermittentes et en tire des leçons pour aider à réduire la congestion et la réduction de l'énergie. Les appareils intelligents tels qu'Amazon Alexa et Google Home permettent aux clients d'interagir directement avec leurs systèmes de contrôle tels que les thermostats, etc. pour surveiller leur consommation d'énergie. En outre, la gestion de l'énergie et les appareils grand public permettront aux compteurs automatiques à domicile d'utiliser l'IA pour optimiser la consommation d'énergie et le stockage.Cette technologie peut également être utilisée pour détecter les écarts dans les modèles d'utilisation, le cas échéant, l'historique de paiement du consommateur et d'autres données pour détecter tout inefficacité ou manque de transparence. Cela peut également aider à optimiser les inspections physiques coûteuses et chronophages. Le client sera confronté à moins de paperasserie et d'erreurs dues à la saisie manuelle des données. Le besoin d'interconnexion a donné naissance à l'internet industriel des objets (IIoT), une technologie d'une nouvelle ère qui fonctionne et étend l'impact du numérique.Malgré le potentiel considérable de l'IA dans l'énergie, de nombreux problèmes doivent être abordées, à savoir: · Maintenir un équilibre entre numérisation et cybersécurité. Le pétrole et le gaz ont une importance géopolitique et économique considérable, ce qui les rend plus vulnérables aux cyberattaques. Un rapport d'IBM Security a révélé que le coût total moyen d'une violation de données était tombé à 3,86 millions de dollars rien qu'en 2020. La première attaque mondiale réussie de ce type s'est produite en Ukraine en 2015, laissant beaucoup de gens sans électricité. · Le manque de données appropriées dans l'IA, la capacité d'intégrer différentes sources de données et de s'assurer que tous les représentants de la base de données sont pris en compte est un défi. · L'Inde n'a pas de collaboration interindustrielle et interindustrielle, ce qui rend difficile la mise en œuvre efficace de tout plan concret de confidentialité des données. Au niveau international, les EAU ont créé un «ministère de l'intelligence artificielle» et un «conseil de l'intelligence artificielle» (Royaume-Uni). La Chine, les États-Unis, la France et le Japon ont engagé des dépenses publiques importantes pour l'IA. L'Inde peut choisir ce qui convient à la demande intérieure. · Il y a aussi un problème avec une infrastructure vieillissante qui est obsolète, nécessite d'énormes investissements et souffre souvent d'une connectivité numérique intermittente. Ce problème est assez courant en Inde, où l'approvisionnement en électricité n'est pas linéaire. · Le manque de fonds de recherche est un autre handicap majeur. Selon NITI Ayog, l'Inde comptait 2,6 millions de diplômés en STEM en 2016. Malheureusement, la plupart d'entre eux occupent des emplois informatiques réguliers, et non la recherche. Dans le même temps, les entreprises d'IA ont une expertise en mathématiques et en informatique, mais elles manquent souvent des connaissances nécessaires pour comprendre les détails des systèmes d'alimentation. · Le recours excessif à la technologie de la téléphonie mobile limite le potentiel de l'IA dans les zones rurales et mal desservies de nombreux marchés émergents. , en particulier dans les pays à faible revenu. · Les modèles basés sur l'IA sont essentiellement inconnus de la plupart de leurs utilisateurs, dont la majorité ne comprend pas leur fonctionnement, ni comment ils ont été développés, ce qui constitue un risque majeur pour la sécurité. Comme d'autres secteurs qui dépendent de plus en plus de la technologie de l'IA, le secteur de l'énergie devra également relever des défis tels que la gouvernance, la transparence, la sécurité, la sûreté, la confidentialité et l'impact économique.Reconnaissant le potentiel de la numérisation, le gouvernement a lancé des macro-projets tels que Inde numérique, villes intelligentes, etc. Cependant, il reste encore beaucoup à faire pour sécuriser les 5 piliers de l'IA, à savoir les décideurs politiques, les grandes entreprises, les start-up, les universités et les partenariats multipartites. Une fois ceux-ci sécurisés, nous serons sur la bonne voie pour sécuriser l'IA dans le secteur de l'énergie.

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