Die zunehmende Bevölkerungsdichte und die technologische Entwicklung haben zu neuen Gewohnheiten und Lebensvorstellungen geführt. Aufgrund der hohen Beteiligung und Relevanz der Energie an der gesellschaftlichen Entwicklung und dem Wirtschaftswachstum meines Landes ist gleichzeitig auch die Energienachfrage gewachsen. Der direkte Einfluss von Energie auf Produktivität, Gesundheit, Bildung, Versorgung, Kommunikation usw. macht sie zu einem fundamentalen Faktor.
Es ist offensichtlich, dass Energie ein wesentliches Element ist, aber ihre negativen Folgen wie Umweltzerstörung, Ressourcenverknappung und Energieabhängigkeit haben Alternativen und/oder Lösungen zur Energieeffizienz ins Rampenlicht gerückt.
Angesichts der enormen Notwendigkeit, die Gasemissionen zu reduzieren und nachhaltigere und ökologischere Wirtschaftsmodelle zu entwickeln, gewinnen neue Technologien immer mehr an Bedeutung. Daher implementieren Unternehmen und Institutionen Technologien wie künstliche Intelligenz und Big Data, um Alternativen zu verbessern.
Als große Energieverbraucher versucht die Industrie, die Energieeffizienz durch Datenerfassung und Visualisierung zu verbessern, um Energieverschwendung zu vermeiden und intelligente Einsparungen zu erzielen.
Der Begriff Energieeffizienz kann in vielen Aspekten verwendet werden, wie zum Beispiel Energieverbrauch, Produktionsprozesse, Unternehmen und Institutionen, Wertschöpfungsketten usw. Was ist also Energieeffizienz? . Die Einführung dieser Technologielösung bringt nicht nur Wettbewerbsvorteile, sondern trägt auch zur Verbesserung der ökologischen, sozialen und wirtschaftlichen Bedingungen bei.
Kurz gesagt geht es darum, den Energieverlust und den Verbrauch von Energie und anderen Rohstoffen während der Produktion zu reduzieren.
Menschen sind diejenigen, die ständig Informationen produzieren, die von Big-Data-Systemen gesammelt und analysiert werden. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz ist auf die kontinuierliche Zunahme der Daten und die Beschleunigung der Verarbeitungsgeschwindigkeit zurückzuführen, was die Integration großer Mengen interagierender Daten ermöglicht.
Mit anderen Worten: Informationen als Lernquelle zu nutzen und daraus Lösungen zu entwickeln, die Schäden mindern oder sogar verhindern, nennen wir heute künstliche Intelligenz.
Im Bereich der künstlichen Intelligenz gibt es verschiedene Arten, die es Maschinen ermöglichen, menschliches Denken zu simulieren. Maschinelles Lernen (ML) ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz Vorhersagen, Deep Learning (DL) ist eine Unterkategorie des maschinellen Lernens, bei der Maschinen selbstständig schlussfolgern und lernen können.
Kurz gesagt ist die Verwaltung und Verarbeitung riesiger Datenmengen ein wesentliches Werkzeug für Unternehmen, die künstliche Intelligenz in ihre Prozesse integrieren und sich durch ein hohes Maß an kompetenter Analyse positionieren möchten.
Der Industriesektor konzentriert sich darauf, mithilfe intelligenter Sensoren ein detailliertes Verständnis aller Teile des Produktionsprozesses zu erlangen und so Daten zu sammeln, die verarbeitet, gespeichert und anschließend in qualitative Informationen umgewandelt werden .
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz und Big Data wird wegen seiner hervorragenden Anwendung im Energiemanagement durch Datenerfassung, Analyse und autonome Optimierung geschätzt.
● Prozessverbesserung und Leistungsoptimierung
● Implementierung vorausschauender Wartungssysteme, die zur Verbesserung des Service und zu Kosteneinsparungen beitragen
● Die Prozesseffizienz profitiert von der Flexibilität und Anpassungsfähigkeit der Arbeit in der Cloud.
● Störungsmeldungen und schnelle Proaktivität an der Produktionslinie.
Der Einsatz in Fabriken ermöglicht es, die Generierung und Sammlung von Informationen zu interpretieren, aus denen Algorithmen optimale Leistungspunkte in Produktionsbereichen sowie in Kontroll- und Verwaltungseinheiten finden können.
Der steigende Energiebedarf und die Ressourcenknappheit in überbevölkerten Ländern haben zu neuen Formen der Entwicklung in Städten geführt, beispielsweise zur Bereitstellung intelligenter Systeme in Gebäuden zur Steigerung der Effizienz und die Auswirkungen auf die Umwelt reduzieren. Das Aufkommen des Smart-Building-Konzepts hat zur Entstehung von Smart Cities oder Smart Cities geführt, die die Idee von Smart Buildings verkörpern.
Die Implementierung von Energieeffizienztechnologien in Städten ist Realität geworden. Durch das Sammeln, Verarbeiten und Analysieren Tausender Daten können intelligente Gebäude die Energie- und andere Ressourcenversorgung effektiv verwalten.
Der Zweck des Einsatzes von High-Impact-Technologie besteht darin, neue Konsumgewohnheiten zu schaffen, das Ressourcenmanagement zu verbessern und die Nutzung erneuerbarer Energien zu fördern. Mit anderen Worten: Die Infrastruktur der Stadt passt sich den Umweltveränderungen an.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Rolle von künstlicher Intelligenz und Big Data für die Energieeffizienz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
