エネルギー効率における人工知能とビッグデータの役割

人口密度の増加とテクノロジーの発展により、新しい習慣や人生の考え方が生まれました。同時に、我が国の社会開発と経済成長におけるエネルギーの高い関与と関連性により、エネルギー需要も並行して増加しています。エネルギーは、生産性、健康、教育、供給、通信などに直接影響を及ぼし、基本的な要素として定義されています。

エネルギーが不可欠な要素であることは明らかですが、環境悪化、資源の枯渇、エネルギー依存などのマイナスの影響により、エネルギー効率の高い代替案や解決策が注目を集めています。

ガス排出量を削減し、より持続可能で環境に優しい経済モデルを開発するという驚異的な需要に直面して、新技術がますます注目を集めています。したがって、企業や機関は、代替手段を改善するために人工知能やビッグデータなどのテクノロジーを導入しています。

エネルギーの節約

主要なエネルギー消費者である産業部門は、エネルギーの無駄を避けるため、データの収集と視覚化を通じてエネルギー効率の向上を目指しています。賢い節約を実現します。

エネルギー効率という用語は、エネルギー消費、生産プロセス、企業や組織、バリューチェーンなど、さまざまな側面で使用されます。では、エネルギー効率とは何でしょうか? 。このテクノロジー ソリューションを採用すると、競争上の優位性がもたらされるだけでなく、環境、社会、経済状況の改善にも役立ちます。

要するに、生産時のエネルギー損失とエネルギーやその他の原材料の消費の削減が含まれます。

人工知能はビッグデータのおかげで繁栄します

人間は常に情報を生成しており、その情報はビッグデータによって収集および分析されます。システム。人工知能の開発は、データの継続的な増加と処理速度の加速によって推進され、相互作用する大量のデータの統合が可能になります。

つまり、情報を学習源として使用し、それを使用して損害を軽減、さらには防止するソリューションを開発することは、現在人工知能と呼ばれるものです。

人工知能の分野には、さまざまな種類があります。人工知能により、機械が人間の推論をシミュレートできるようになります。機械学習 (ML) は、人工知能のサブカテゴリであり、人間がデータが予測を行うためのパターンを識別することを機械に許可します。ディープ ラーニング (DL) は、機械が独自に推論して学習できる機械学習のサブカテゴリです。

つまり、大量のデータの管理と処理は、人工知能をプロセスに導入し、高レベルの有能な分析を通じて自社の地位を確立しようとしている企業にとって重要なステップです。ツール。

人工知能と産業ビッグデータ

産業界は、スマート センサーを使用して生産のあらゆる部分を詳細に理解することに焦点を当てています。処理、保存され、その後定性情報に変換されたデータを収集するプロセス。

人工知能とビッグデータの利用は、データ収集、分析、自律的な最適化を通じたエネルギー管理への優れた応用として高く評価されています。

#● プロセスの改善とパフォーマンスの最適化

#● サービスの向上とコストの削減に役立つ予知保全システムの導入

##● クラウドでの作業の柔軟性と適応性により、プロセス効率が向上します。

#● 生産ラインでの障害アラートと迅速な事前対応。

これを工場に適用すると、情報の生成と収集を解釈できるようになり、そこからアルゴリズムが生産エリアだけでなく、制御ユニットや管理ユニットでも最適なパフォーマンス ポイントを見つけることができます。

スマート ビルディングは人工知能とビッグ データから切り離せません

人口過密国におけるエネルギー需要の増加と資源不足により、都市における新たな開発、効率を高め、環境への影響を軽減するために建物にスマート システムを提供するなどの開発。スマート ビルディングの概念の出現により、スマート ビルディングのアイデアを組み込んだスマート シティまたはスマート シティの形成が始まりました。

都市へのエネルギー効率化テクノロジーの導入が現実になりました。スマート ビルディングは、何千ものデータを収集、処理、分析することで、エネルギーやその他のリソースの供給を効果的に管理できます。

インパクトの高いテクノロジーを適用する目的は、新しい消費習慣を生み出し、資源管理を改善し、再生可能エネルギーの利用を促進することです。言い換えれば、都市のインフラは環境の変化に適応します。

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