Cet article est le deuxième d'une série en trois parties sur la façon dont l'intelligence artificielle façonne déjà le système énergétique mondial et pourrait le révolutionner à l'avenir.

post Cet article est le deuxième d'une série en trois parties sur la façon dont l'intelligence artificielle façonne déjà le système énergétique mondial et pourrait le révolutionner à l'avenir.

De toutes les nouvelles technologies intrigantes en préparation aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) pourrait devenir le plus grand perturbateur du système énergétique mondial. La capacité de l'IA à regrouper, filtrer et analyser les données modifie déjà le modèle commercial des producteurs d'énergie et pourrait révolutionner la façon dont l'énergie est fournie et consommée à l'avenir. En 2017, Bill Gates a conseillé aux diplômés d'université d'entrer dans l'un des trois domaines suivants : l'IA, l'énergie ou les biosciences.

Plus que tout autre domaine, l'énergie affectera l'avenir des communautés locales, des États et de la planète en général. L'IA rendra les marchés de l'énergie plus intelligents, moins chers et plus efficaces, mais la question demeure : l'IA renforcera-t-elle simplement les anciennes habitudes énergétiques ou en encouragera-t-elle de nouvelles ?

J'ai soutenu que l'intelligence artificielle aide déjà les combustibles fossiles du côté de l'offre en réduisant les coûts d'exploration et de production et en rationalisant la livraison. Pourtant, l'IA présente en fin de compte le plus d'avantages pour les énergies renouvelables, car la demande d'électricité stimule la croissance de la demande mondiale d'énergie en numérisant et en décentralisant la production, la distribution et la consommation d'électricité. Les énergies renouvelables sont d'ailleurs à l'avant-garde des nouvelles technologies intelligentes, auxquelles l'intelligence artificielle peut être développée de manière complémentaire. Alors que le pétrole et le gaz ont un modèle fixe, les énergies renouvelables peuvent fournir un nouveau modèle de production, de distribution et de consommation d'électricité, qui couvre tous les secteurs et couches de l'économie mondiale. Cela contraste avec les combustibles fossiles, qui se limitent aux secteurs des transports et des produits chimiques.

VOUS POUVEZ PREDIRE LA METEO

Tout comme pour le pétrole et le gaz, l'IA aide les producteurs d'énergies renouvelables à décider où construire des centrales éoliennes ou solaires. Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont développé un système d'apprentissage automatique qui peut prédire les variations de la vitesse du vent au fil du temps pour aider les entreprises électriques à évaluer plus rapidement les emplacements potentiels des parcs éoliens. Traditionnellement, une compagnie d'électricité rassemblera 12 mois de données sur la vitesse du vent pour évaluer l'emplacement potentiel d'un parc éolien. Les systèmes d'apprentissage automatique, d'autre part, peuvent produire des modèles plus précis avec seulement trois mois de données en corrélant les données de plusieurs sites et stations météorologiques.

La capacité de prévoir le temps aide également à la livraison. Au Colorado, où la production éolienne a doublé depuis 2009, le National Center for Atmospheric Research aide les compagnies d'électricité à décider quand utiliser le vent en fournissant des prévisions basées sur l'IA. L'une de ces sociétés, Xcel Energy, s'opposait aux énergies renouvelables; maintenant c'est un champion. Les prévisions solaires sont intuitivement plus faciles, mais sont moins transparentes en raison du manque de données sur les unités domestiques qui alimentent le réseau. IBM a également développé un système d'apprentissage automatique appelé modèle météorologique auto-apprenant et technologie de prévision des énergies renouvelables (SMT) pour ce faire. SMT analyse les données de 1600 stations météorologiques, centrales solaires, parcs éoliens et satellites météorologiques pour générer des prévisions météorologiques 30 pour cent plus précises que le National Weather Service et prédire la disponibilité des énergies renouvelables jusqu'à des semaines à l'avance.

RENDRE LES RESEAUX INTELLIGENTS PLUS INTELLIGENTS

Cependant, l'application la plus puissante de l'IA consistera à refaire le réseau électrique. Les réseaux à travers le monde vieillissent et sont centralisés, ce qui incite à les mettre à niveau et à les étendre. De plus, la nature intermittente des énergies renouvelables - le soleil ne brille pas toujours et le vent souffle - et le manque de stockage adéquat crée la circonstance idéale pour un nouveau paradigme de distribution.

Les réseaux intelligents basés sur l'IA, soutenus par les communications sans fil et l'Internet des objets (IoT), faciliteront la gestion dynamique de la distribution. La capacité de surveiller l'offre, le stockage et la demande en temps réel rendra l'énergie moins chère et plus fiable. Ces nouveaux systèmes peuvent également gérer les consommateurs qui deviennent des producteurs d'énergie à petite échelle grâce à leurs propres panneaux solaires. La société suisse Alpiq utilise déjà un système d'intelligence artificielle appelé GridSense pour comprendre le comportement des utilisateurs pour une utilisation optimale de l'énergie, l'une de ces nombreuses entreprises innovantes.

De nouveaux concepts de planification et de contrôle de la production, y compris les systèmes d'exécution de la fabrication (MES) et la planification des ressources d'entreprise (ERP) peuvent réduire les risques liés au temps et les inefficacités de la consommation d'énergie. La capacité de mettre en réseau tous les composants des données industrielles ou de fabrication, y compris les données d'exploitation et de machine, les données de base liées au produit et les données d'énergie liées à la machine, de préférence en temps réel, plus flexible et rentable, la planification énergétique peut permettre une énergie et des coûts flexibles. planification efficace. Ces systèmes ont la valeur ajoutée de transparence dans le processus de production. D'un point de vue énergétique, il synchronise les approvisionnements et les processus énergétiques.

LE LIEN ENTRE LES DONNEES, L'IA ET LES ENERGIES RENOUVELABLES

Une symbiose entre les données, l'IA et les énergies renouvelables est déjà apparue avec la croissance des entreprises technologiques qui ont besoin de stocker et d'accéder à des quantités de données de plus en plus vastes. En 2014, les centres de données américains ont utilisé 70 milliards de kWh d'énergie. De 2010 à 2014, la consommation d'énergie a augmenté de 4% et devrait faire de même jusqu'en 2020. Google a commencé à appliquer l'apprentissage automatique de DeepMind pour réduire sa consommation d'énergie sur ses centres de données, réussissant à réduire sa consommation d'énergie de 40% en 2016. Le moins cher il devient pour alimenter les centres de données avec l'IA, plus les données peuvent être collectées. Des géants des données tels que Google, Amazon et Apple se lancent dans le secteur des énergies renouvelables. La localisation de centres de données dans les vastes et ensoleillés ouest et sud-ouest des États-Unis leur permet d'exploiter l'énergie solaire et éolienne hors réseau.

Avec la menace de cyber-actions vers des réseaux centralisés, la sécurité de l'alimentation prend un nouveau sens, incitant les militaires et les États à adopter les énergies renouvelables pour protéger les opérations, mais aussi leurs propres magasins de données en pleine croissance. Le plus grand employeur et consommateur d'énergie au monde, le département américain de la Défense, recherche également des énergies renouvelables pour réduire ses factures d'énergie et construit même ses propres centrales électriques pour le faire pour les premières et deuxième raisons énumérées ci-dessus.

LE DRAGON BOUGE AVEC ELECTRICITE

La frontière dans laquelle l'IA pourrait également saisir le côté de la demande est les véhicules électriques automatisés. Beaucoup en Occident ont peur de faire confiance aux machines pour nous déplacer, mais cela est déplacé. Les accidents d'origine humaine l'emportent largement sur les dysfonctionnements techniques, alors que les locomotives nous déplacent depuis près de 200 ans. La capacité de retirer les humains distraits de la route, ouvrant du temps au travail ou aux loisirs, est attrayante pour tout consommateur. Ce que seuls les riches peuvent se permettre - avoir un chauffeur - pourrait devenir une réalité pour la classe moyenne.

Un pays qui n'a pas de tels problèmes d'irrationalité est la Chine, qui dépasse de loin les États-Unis et l'Europe dans l'adoption des véhicules électriques. Le constructeur automobile chinois Nio est devenu public en août 2018 tandis que Volkswagen a annoncé un investissement de 15 milliards d'euros en Chine en août.

La Chine investit dans l'IA qui dépasse de loin tout autre pays et stimulera l'avenir de la demande mondiale d'électricité. À partir des années 2010, il est devenu le leader de la production et de l'exportation de technologies d'énergie renouvelable. Maintenant, il est en train de monter en flèche en tant que leader du côté de la demande. Il éclipse le reste du monde dans l'installation de compteurs intelligents et de transmission et d'interconnexion haute tension, et est le plus grand investisseur dans les réseaux de distribution intelligents.

Les sociétés pétrolières et gazières reconnaissent également que l'électricité est l'avenir et se lancent dans le secteur de l'électricité. En avril 2018, Shell a annoncé qu'elle souhaitait que l'électricité, y compris à partir de sources renouvelables, devienne le quatrième pilier de son activité.

Gagner du côté de la demande est l'objectif de toute entreprise, mais le domaine de l'énergie est désormais bien plus compétitif qu'au cours des deux cents dernières années. Les industries des combustibles fossiles exploitent plus rapidement l'IA pour rendre leurs produits moins chers, mais les énergies renouvelables ont le potentiel d'être encore moins chères. Qu'ils deviennent plus attrayants que les combustibles fossiles dépendra de leur capacité à générer une plus grande productivité, un sujet sur lequel je reviendrai ensuite.

Dr. John V. Bowlus écrit sur la politique énergétique et la géopolitique. Il a obtenu son doctorat en histoire à l'Université de Georgetown et est professeur et chercheur à l'Université Kadir Has à Istanbul. Il a vécu à Thiès en tant que volontaire du Peace Corps de 2002 à 2004. Il peut être suivi sur Twitter @johnvbowlus.

post

Tout comme pour le pétrole et le gaz, l'IA aide les producteurs d'énergies renouvelables à décider où construire des centrales éoliennes ou solaires

Dr. John V. Bowlus