Az éghajlatváltozás szempontjából kulcsfontosságú a zöldenergia. Az átállás azonban nem egyszerű feladat. A már egyre több helyen használt mesterséges intelligencia azonban nagy segítséget jelenthet ebben a szektorban is.   

Szakértők több mint 50 lehetőséget azonosítottak a mesterséges intelligencia (MI) felhasználására az energiaágazatban. Ezen alkalmazások közül sok támogatja a fenntartható energia-infrastruktúrára való áttérést. Íme néhány a legfontosabb felhasználási területek közül, amelyek rávilágítanak arra, hogy miért az MI jelentheti a zöldenergia jövőjét. 

Intelligens hálózatok 

Az intelligens hálózatok támogatják a kétirányú villamosenergia-áramlást és kiterjedt adattechnológiákat használnak. A mesterséges intelligencia elemzi az ezen hálózatok által termelt több ezer adatpontot, így optimalizálja a működését, javítja a hatékonyságát és proaktívan reagál a felmerülő problémákra vagy változó körülményekre. Ezek a folyamatos változtatások kulcsfontosságúak a megújuló energiaforrások egyik legnagyobb kihívásának, azaz az időszakos és kiszámíthatatlan termelés kezelésében. A legmagasabb termelési időszakok gyakran nem is esnek egybe a csúcsfogyasztással. Télen az emberek több energiát használnak reggel és este, amikor sötét van, azonban ezekben az időszakokban a napelemek nem termelnek áramot. 

A mesterséges intelligenciával működő intelligens hálózatok segítenek azáltal, hogy odaküldik az energiát, ahol arra az adott időpontban a legnagyobb szükség van. Amikor a termelés magas, a fogyasztás pedig alacsony, több áramot küldenek a tárolókba. A tárolt energiát pedig akkor osztják el, amikor a felhasználás nő, a termelés pedig csökken. Ennek eredményeképpen a megújuló energia megbízhatóbbá válhat. 

Tudatos bővítés 

Nem minden terület egyformán alkalmas a megújuló energiaforrások hasznosítására. A napelemek több energiát termelnek azokban a régiókban, ahol sok a napsütés, és mivel a szél a magasabban fekvő területeken erősödik, a szélturbinák a hegyvidéki területeken a leghasznosabbak. Azonban az elhelyezésük így is nehézkes a vadon élő állatok esetleges megzavarása és a földtulajdonlás bonyolultsága miatt.  

A gépi tanulási modellek azonban sokkal komplexebb módon és gyorsabban elemeznek, mint mi, emberek, így segíthetnek megtalálni a zöldenergiához szükséges eszközök megfelelő helyét. És minél összetettebbé válnak az ezzel kapcsolatos kérdések, annál érdemesebb mesterséges intelligenciával könnyíteni a döntéshozatalt. 

Hálózati karbantartás 

Mivel a zöldenergia természeténél fogva változékonyabb, mint a károsabb alternatívái, a karbantartás fontosabb, mint bármelyik másik esetében. A meghibásodások áramkimaradásokat okozhatnak, a magas javítási költségek pedig felerősítik ezen rendszerek amúgy is magas fenntartási költségét. A mesterséges intelligencia azonban idejekorán felismerheti a meghibásodás jeleit. A prediktív karbantartás a berendezések meghibásodását a korai figyelmeztető jelek felismerésének a megtanulásával előzi meg. Ezek a rendszerek akkor figyelmeztetik a technikusokat a problémákra, amíg azok még kicsik, könnyen és megfizethetően javíthatók.  

Ez a mesterséges intelligencia által vezérelt karbantartási stratégia a meglévő, nem megújuló hálózatok esetében is hasznos. A közműszolgáltatók minimalizálhatják az energiapazarlást és a fennakadásokat azáltal, hogy az elektromos hálózatokat jobb állapotban tartják. Ennek eredményeképpen kevesebb kibocsátással ugyanannyi villamos energiát biztosíthatnak. 

Megnövelt energiahatékonyság 

A hatékonyság a zöldenergiára való áttérés másik kulcsfontosságú eleme. A fosszilis tüzelőanyaggal működő területeken a fogyasztás csökkenésével a kibocsátás is mérséklődik. A nagyobb hatékonyság a megújuló energiaforrásokat már használó régiókban azt jelenti, hogy ezeknek az időszakos energiaforrásoknak nem kell annyi áramot termelniük az igények kielégítéséhez. 

A mesterséges intelligencia szerepe ezen a területen hasonló az intelligens hálózatok működéséhez. Az otthonokban, a vállalkozásokban és az erőművekben található, mesterséges intelligenciával működő IoT-támogató eszközök képesek elemezni a valós idejű körülményeket, és ennek megfelelően módosítani az energiaellátást. Így a lehető legkevesebb áramot használhatják, miközben ugyanazokat a folyamatokat támogatják. 

Az intelligens termosztátok kiváló példái ennek a koncepciónak. Bármilyen egyszerűek is ezek az eszközök, évente átlagosan 8 százalékkal csökkentik a fűtési és hűtési felhasználást. Ha ugyanezt az adaptív technológiát nagyobb méretű környezetekre alkalmazzuk, jelentős energiamegtakarítást érhetünk el. 

Ellátási lánc optimalizálása 

Az MI csökkentheti a nagyobb energiaellátási lánc karbonlábnyomát. A gépi tanulási modellek az energiahálózatok elemzésével felfedhetik azokat a területeket, ahol kisebb változtatásokkal csökkenthető a kibocsátás. A sok ilyen apró lehetőség fölött az ember szeme könnyen elsiklik, a gép azonban precíz és fáradhatatlan. 

Például az újrafeldolgozott transzformátorokkal egyes esetekben meg lehet spórolni az új gyártásával keletkező hulladékot és kibocsátást, ezt pedig a mesterséges intelligencia az embernél sokkal hatékonyabban méri fel. Amennyiben a gép ilyen lehetőséget talál, felajánlja ezt a lehetőséget a szolgáltatónak. 

Emellett a szállítások rendszerezésében és sorrendjében is hasznos lehet az MI, amely egy közelebbi beszállítót is kereshet, ezzel is csökkentve a felhasznált energiát.   

Időjárás-elemzés 

A megújuló energia esetében nagyon fontos az időjárás-előrejelzés és -elemzés. A mesterséges intelligencia pedig bizonyítottan hatékony ebben a feladatban. 

Egyes szervezetek már most is gépi tanulási modelleket használnak a napenergia-termelés szintjének az előrejelzésére. Bár MI nélkül is létezik prognózis, az azonban kevésbé pontos. A hatékony zöldenergia-átálláshoz pedig minél precízebb megoldásokra van szükség. 

Hasonló megoldások a közműszolgáltatókat is felkészíthetik a közelgő súlyos időjárási eseményekre, amelyek megzavarhatják a zöldenergia-forrásokat. Ezekkel a korai figyelmeztetésekkel az áramszolgáltatók elegendő energiatartalékot biztosíthatnak és megvédhetik infrastruktúrájukat a károk, valamint kiesések megelőzése érdekében. 

Hatékonyabb energiakereskedelem 

A hagyományos energiaforrásokkal ellentétben a megújuló energiaforrások lehetővé teszik, hogy az emberek saját maguk termeljék meg az áramot napelemek vagy kis turbinák segítségével. A mesterséges intelligencia pedig segíthet nekik abban, hogy minél hamarabb megtérüljön ez a befektetésük. Ezzel pedig többeket ösztönözhet a zöldátállásra. 

Egy átlagos lakossági napelem telepítése több mint 16 ezer dollárba kerül Amerikában, még az adókedvezmények után is. Mivel azonban a tulajdonosok saját maguk termelik az energiát, kevesebbet fizetnek az áramért.  

Azonban – mivel a megújuló energiaforrások nem folyamatosan termelnek – előfordulhat, hogy többet termelnek, mint amennyire a ház-, illetve lakástulajdonosoknak szükségük lehet. A mesterséges intelligencia azonban képes felismerni ezt, és automatikusan elküldi az energiát a közműszolgáltatóknak. Ezzel a hálózat több megújuló energiát tud elosztani, miközben a zöldenergiát termelő berendezések tulajdonosai pénzt keresnek rajta. 

A zöldenergiára való áttérés kulcsfontosságú, de bonyolult folyamat. Bár a mesterséges intelligencia nem jelent teljes megoldást, jelentős segítséget nyújt az átmenethez. 

A mesterséges intelligencia sok esetben gyorsabb, hatékonyabb és precízebb az embernél, az átálláshoz pedig ezek nagyon fontosak. Ahogy az éghajlatváltozás veszélye egyre fenyegetőbb, úgy lesz fontosabb a zöldenergiára való minél hamarabbi átállás. Bár az MI önmagában nem váltja meg a világot, mégis ez lehet az, ami megmutatja a megfelelő utat az átállás felé.