Newsletter

ปัญญาประดิษฐ์ในภาคพลังงาน: โซลูชันใหม่สำหรับการผลิตและการจัดจำหน่าย

Siemens Energy: ลดเวลาหยุดทำงานลง 30% GE: ประหยัดได้ 1 พันล้านดอลลาร์ต่อปี Iberdrola: ลดของเสียจากพลังงานหมุนเวียนลง 25% AI กำลังพลิกโฉมการจัดการพลังงาน: การพยากรณ์อากาศเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานลม การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะที่คาดการณ์ปัญหาได้ แต่มีข้อขัดแย้งอยู่อย่างหนึ่ง: ศูนย์ข้อมูล AI ใช้พลังงานหลายร้อยกิโลวัตต์ชั่วโมงต่อการฝึกอบรม ทางออกคืออะไร? วงจรอันดีงาม—AI จัดการพลังงานหมุนเวียนที่ขับเคลื่อนระบบ AI

AI กำลังพลิกโฉมการจัดการพลังงานด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานหมุนเวียนและโครงข่ายไฟฟ้าอัจฉริยะ อัลกอริทึมช่วยบริษัทไฟฟ้า:

  • ลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์
  • การปรับปรุงความน่าเชื่อถือของพลังงานหมุนเวียน
  • การคาดการณ์ความต้องการ
  • ป้องกันการหยุดชะงัก
  • เพิ่มประสิทธิภาพ การกระจายสินค้า

ผลกระทบ

  1. การผลิตพลังงาน:

อัลกอริทึมเชิงพยากรณ์ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของพลังงานหมุนเวียนด้วยการคาดการณ์สภาพอากาศสำหรับพลังงานแสงอาทิตย์และพลังงานลม การบำรุงรักษาเชิงพยากรณ์ช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานและต้นทุนการดำเนินงานของโรงไฟฟ้า

  1. การใช้พลังงาน:

ผู้ใช้สามารถปรับเปลี่ยนการใช้พลังงานให้อยู่ในช่วงนอกเวลาพีคได้ ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนและลดภาระไฟฟ้าในระบบ ระบบบ้านอัจฉริยะจะปรับเทอร์โมสตัท แสงสว่าง และเครื่องใช้ไฟฟ้าต่างๆ โดยอัตโนมัติ

  1. การจัดการเครือข่าย

เทคโนโลยีดิจิทัลสมัยใหม่กำลังปฏิวัติวิธีการจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้านพลังงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ปัญญา ประดิษฐ์ (AI) กำลังพิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่มีคุณค่าสำหรับบริษัทจำหน่ายไฟฟ้า ระบบขั้นสูงเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างต่อเนื่องจากเซ็นเซอร์ที่กระจายอยู่ทั่วเครือข่าย ตั้งแต่สายส่งไฟฟ้าไปจนถึงสถานีหม้อแปลงไฟฟ้า

ด้วยอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน ทำให้ปัจจุบันสามารถระบุปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ก่อนที่จะก่อให้เกิดการหยุดชะงักของบริการ แนวทางการป้องกันนี้ หรือที่เรียกว่าการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) กำลังให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่ง บริษัทหลายแห่งในภาคส่วนนี้รายงานว่าการหยุดชะงักของบริการลดลงอย่างมาก ส่งผลให้คุณภาพบริการที่มอบให้แก่ประชาชนและธุรกิจดีขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดความล้มเหลวเท่านั้น ความสามารถในการคาดการณ์และป้องกันปัญหาต่างๆ ช่วยให้บริหารจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น วางแผนการแทรกแซงได้ดีขึ้น และท้ายที่สุดคือบริการไฟฟ้าที่เชื่อถือได้และ ยั่งยืน มากขึ้นสำหรับชุมชนโดยรวม

ตัวอย่างผลกระทบ:

  • Siemens Energy: ลดเวลาหยุดทำงาน 30%
  • เจเนอรัลอิเล็กทริก: ประหยัดเงินได้ปีละ 1 พันล้านเหรียญสหรัฐ
  • Iberdrola: ลดการสูญเสียพลังงาน 25% ในพลังงานหมุนเวียน

แอปพลิเคชันที่ผ่านการทดสอบ :

  • เชลล์และบีพี: การเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและการลดการปล่อยมลพิษ
  • Tesla: การจัดเก็บพลังงานและโซลูชันที่สะอาด
  • Duke Energy และ National Grid: การปรับปรุงเครือข่าย

AI ช่วยปรับปรุงการจัดการพลังงานโดยทำให้:

  • มีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • น่าเชื่อถือมากขึ้น
  • ยั่งยืนยิ่งขึ้น
  • ถูกกว่า

การพัฒนาเหล่านี้รองรับการเปลี่ยนผ่านไปสู่ระบบพลังงานที่ยั่งยืนมากขึ้นผ่านโซลูชันทางเทคโนโลยีที่ใช้ได้ในภาคสนามแล้ว

บทสรุป

ปัญญาประดิษฐ์กำลังปฏิวัติวงการพลังงาน ด้วยการนำเสนอโซลูชันนวัตกรรมเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต การจ่าย และการใช้พลังงาน อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์เองก็มีผลกระทบต่อพลังงานด้วยเช่นกัน ศูนย์คอมพิวเตอร์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมและรันโมเดล AI จำเป็นต้องใช้พลังงานจำนวนมาก โดยมีการประมาณการว่าการใช้พลังงานอาจสูงถึงหลายร้อยกิโลวัตต์-ชั่วโมงสำหรับการฝึกอบรมโมเดลที่ซับซ้อนเพียงครั้งเดียว

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก AI ในภาคพลังงาน บริษัทต่างๆ กำลังนำแนวทางที่ครอบคลุมมาใช้ ในด้านหนึ่ง พวกเขากำลังใช้สถาปัตยกรรมและฮาร์ดแวร์เฉพาะทางที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ในอีกแง่หนึ่ง พวกเขากำลังขับเคลื่อนศูนย์ข้อมูลด้วยพลังงานหมุนเวียน ซึ่งสร้างวงจรอันดีงามที่ AI ช่วยจัดการแหล่งพลังงานหมุนเวียนได้ดีขึ้น ซึ่งในทางกลับกันก็ช่วยขับเคลื่อนระบบ AI เช่นกัน

นวัตกรรมในด้านประสิทธิภาพการคำนวณและเทคโนโลยีการระบายความร้อนของศูนย์ข้อมูล ควบคู่ไปกับการใช้พลังงานหมุนเวียนหรือพลังงานนิวเคลียร์ในกรณีที่ได้รับอนุญาต จะเป็นสิ่งสำคัญในการทำให้แน่ใจว่า AI จะยังคงเป็นเครื่องมือที่ยั่งยืนสำหรับการเปลี่ยนผ่านด้านพลังงาน

ความสำเร็จในระยะยาวของแนวทางนี้จะขึ้นอยู่กับความสามารถในการสร้างสมดุลระหว่างผลประโยชน์ในการดำเนินงานของระบบกับความยั่งยืนด้านพลังงานของระบบ ซึ่งจะนำไปสู่ อนาคต ที่สะอาดและมีประสิทธิภาพอย่างแท้จริง ผมจะเขียนถึงหัวข้อนี้โดยละเอียดในภายหลัง

ทรัพยากรเพื่อการเติบโตทางธุรกิจ

9 พฤศจิกายน 2568

การทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย: เครื่องมือของเราทำให้เทคโนโลยีขั้นสูงเข้าถึงสมาชิกในทีมทุกคนได้อย่างไร

เจ็ดสิบหกเปอร์เซ็นต์ของบริษัทต่างเก็บ AI ไว้ในฝ่ายเทคนิค และกำลังพลาดโอกาสสำคัญๆ ของ AI การเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงเกิดขึ้นเมื่อพนักงานทุกคน ตั้งแต่ฝ่ายการตลาดไปจนถึงฝ่ายปฏิบัติการ สามารถใช้ประโยชน์จาก AI ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว ค้นพบว่าอินเทอร์เฟซภาษาธรรมชาติ แอปพลิเคชันเฉพาะบทบาท และ AI ที่ผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่ ได้สร้างผลลัพธ์ที่เป็นรูปธรรมได้อย่างไร เช่น ลดเวลาหยุดทำงานในการผลิตลง 28% ใช้เวลากับลูกค้าในฝ่ายบริการทางการเงินมากขึ้น 67% และเอกสารธุรการในฝ่ายดูแลสุขภาพลดลง 41%
9 พฤศจิกายน 2568

จากข้อมูลดิบสู่ข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้: การเดินทางทีละขั้นตอน

ฉันเจอโครงสร้างแล้ว นี่คือบทสรุปของบทความนี้: --- **หลายบริษัทจมอยู่กับข้อมูล แต่กลับจมอยู่กับข้อมูลเชิงลึก** ความแตกต่างระหว่างบริษัทที่เติบโตและบริษัทที่หยุดนิ่งอยู่ที่กระบวนการ 6 ขั้นตอนที่เป็นระบบ ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลเชิงกลยุทธ์ไปจนถึงการเตรียมการอัตโนมัติ ตั้งแต่การวิเคราะห์ด้วย AI ไปจนถึงการจดจำรูปแบบที่ซ่อนอยู่ ไปจนถึงการใช้งานจริง ค้นพบว่าผู้ค้าปลีกปรับปรุงการพยากรณ์ได้ 42% ด้วยการผสานรวมข้อมูลสภาพอากาศได้อย่างไร เหตุใดบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลจึงตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้เร็วกว่า 3.2 เท่า และวิธีเปลี่ยนข้อมูลของคุณให้เป็นการตัดสินใจที่สร้างผลลัพธ์ที่ดีขึ้น 28%
9 พฤศจิกายน 2568

ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป (AGI) คืออะไร? คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับปี 2025

AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) ยังคงเป็นทฤษฎี: ซึ่งแตกต่างจาก AI แคบๆ ในปัจจุบัน (Siri, รถยนต์ไร้คนขับ) มันน่าจะถ่ายโอนความรู้ข้ามสาขาต่างๆ เช่น สมองมนุษย์ ผู้เชี่ยวชาญประเมินว่าจะใช้เวลาหลายทศวรรษกว่าจะบรรลุเป้าหมายนี้ ความท้าทายหลัก: ความซับซ้อนทางปัญญา จริยธรรม/ความปลอดภัย และทรัพยากรการคำนวณจำนวนมหาศาล ในอิตาลี การประยุกต์ใช้ที่เป็นไปได้ ได้แก่ ภาคเกษตรและอาหาร บริการภาครัฐ (แชทบอท MLPS เปิดใช้งานแล้ว) การตรวจสอบน้ำ (โรม) และสื่อส่วนบุคคล แหล่งข้อมูลของอิตาลี: CINI-AIIS, IIT, I3A Turin, PAI Lab Pisa อิตาลีเข้าร่วมโครงการ GPAI ระดับโลก