Maison > Article > Périphériques technologiques > Le rôle de l’intelligence artificielle et du big data dans l’efficacité énergétique
La densité croissante de la population et le développement technologique ont conduit à de nouvelles habitudes et façons de concevoir la vie. Dans le même temps, en raison de la forte participation et de l'importance de l'énergie dans le développement social et la croissance économique de notre pays, la demande énergétique a également connu une croissance parallèle. L’impact direct de l’énergie sur la productivité, la santé, l’éducation, l’approvisionnement, les communications, etc. la définit comme un facteur fondamental.
Il est évident que l'énergie est un élément essentiel, mais ses conséquences négatives telles que : la dégradation de l'environnement, l'épuisement des ressources et la dépendance énergétique ont mis sur le devant de la scène des alternatives et/ou des solutions d'efficacité énergétique.
Face à la demande fulgurante de réduction des émissions de gaz et de développement de modèles économiques plus durables et écologiques, les nouvelles technologies prennent de plus en plus d'importance. C’est pourquoi les entreprises et les institutions mettent en œuvre des technologies telles que l’intelligence artificielle et le big data pour améliorer les alternatives.
En tant que grand consommateur d'énergie, le secteur industriel cherche à améliorer l'efficacité énergétique grâce à la collecte et à la visualisation de données pour éviter le gaspillage d'énergie et réaliser des économies intelligentes.
Le terme efficacité énergétique peut être utilisé dans de nombreux aspects, tels que la consommation d'énergie, les processus de production, les entreprises et institutions, les chaînes de valeur, etc. Alors, qu'est-ce que l'efficacité énergétique ? . L’adoption de cette solution technologique apporte non seulement des avantages concurrentiels, mais contribue également à améliorer les conditions environnementales, sociales et économiques.
En bref, cela inclut la réduction des pertes d'énergie et de la consommation d'énergie et d'autres matières premières pendant la production.
Les êtres humains sont ceux qui produisent constamment des informations, qui sont collectées et analysées par des systèmes Big Data. Le développement de l’intelligence artificielle est porté par l’augmentation continue des données et l’accélération de la vitesse de traitement, qui permet l’intégration de grandes quantités de données en interaction.
En d’autres termes, utiliser l’information comme source d’apprentissage et l’utiliser pour développer des solutions qui atténuent, voire préviennent, les dommages, c’est ce que nous appelons désormais l’intelligence artificielle.
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, il existe différents types d'intelligence artificielle qui permettent aux machines de simuler le raisonnement humain (ML). L'apprentissage automatique (ML) est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle. prédictions. , l'apprentissage profond (DL) est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique dans laquelle les machines sont capables de raisonner et d'apprendre par elles-mêmes.
En bref, la gestion et le traitement de données massives sont un outil essentiel pour les entreprises qui mettent en œuvre l'intelligence artificielle dans leurs processus et cherchent à se positionner grâce à un haut niveau d'analyse compétente.
Le secteur industriel se concentre sur l'utilisation de capteurs intelligents pour acquérir une compréhension détaillée de chaque partie du processus de production, collectant ainsi des données qui sont traitées, stockées et ensuite converties en informations qualitatives. .
L'utilisation de l'intelligence artificielle et du big data est appréciée pour son excellente application dans la gestion de l'énergie grâce à la collecte de données, à l'analyse et à l'optimisation autonome.
gird Amélioration des processus et optimisation des performances
g Mise en œuvre de systèmes de maintenance prédictive qui contribuent à améliorer le service et à réduire les coûts
g L'efficacité des processus bénéficie de la flexibilité et de l'adaptabilité du travail dans le cloud.
Quantity Alertes de pannes et proactivité rapide sur la ligne de production.
Son application dans les usines permet d'interpréter la génération et la collecte d'informations à partir desquelles les algorithmes sont capables de trouver des points de performance optimaux dans les zones de production, ainsi que dans les unités de contrôle et administratives.
L'augmentation de la demande énergétique et la rareté des ressources dans les pays surpeuplés ont conduit à de nouvelles formes de développement dans les villes, comme la fourniture de systèmes intelligents dans les bâtiments pour accroître l'efficacité. et réduire l’impact environnemental. L'émergence du concept de bâtiment intelligent a conduit à la formation de villes intelligentes ou villes intelligentes, qui intègrent l'idée de bâtiments intelligents.
La mise en œuvre de technologies d'efficacité énergétique dans les villes est devenue une réalité. En collectant, traitant et analysant des milliers de données, les bâtiments intelligents peuvent gérer efficacement l’énergie et d’autres ressources.
Le but de l'application d'une technologie à fort impact est de créer de nouvelles habitudes de consommation, d'améliorer la gestion des ressources et de promouvoir l'utilisation des énergies renouvelables. Autrement dit, les infrastructures de la ville s'adaptent aux changements environnementaux.
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