오늘날 우리는 탈탄소화와 녹색 에너지 전환을 향한 분명한 추세와 모멘텀을 보고 있습니다. 동시에 디지털 기술과 고급 분석의 부상은 새로운 에너지 기술 개발뿐만 아니라 진행 상황 모니터링, 성능 예측, 시스템 통합, 신뢰성 및 탄력성 보장, 제품, 솔루션 및 최적화를 통해 고유한 기회를 제공합니다. 이전과는 전혀 다른 방식으로 지속 가능성을 향상시키는 서비스입니다.
그러나 동시에 업계의 역동성은 복잡성을 증가시켰습니다. 웹은 중앙 집중형 모델에서 분산형 모델로 이동하고 있습니다. 에너지 생산업체는 가동 시간과 출력을 보장하기 위해 시스템으로 모니터링해야 하는 여러 OEM(주문자 상표 부착 제조업체) 솔루션을 보유하고 있습니다. 벤처 캐피탈이 증가하고 시장에 신규 진입자가 많아 다양한 가치 창출 영역을 방해하고 있습니다. 정부, 활동가 투자자 및 지역 사회는 가치 사슬에 따른 ESG 지표의 투명성에 대한 압력을 높이고 있습니다.
다양한 이해관계자 간의 데이터에 대한 손쉬운 접근은 전체 에너지 가치 사슬에 걸쳐 공평한 참여를 유지하면서 경쟁력을 높이는 핵심 요소입니다. 미래에는 다양한 산업 분야의 시장과 인프라가 긴밀하게 연결될 것입니다. 따라서 산업 내, 산업 간 혁신을 촉진하려면 안전하고 신뢰할 수 있는 데이터 공유가 필요합니다.
그러나 에너지 산업은 현대 디지털 기술을 느리게 채택했으며 핵심 인프라로서의 중요한 역할로 인해 위험에 처할 수 있습니다. 우리는 열악한 데이터 품질, 부정확하거나 누락된 데이터, 최신 데이터 아키텍처의 부족, 데이터가 종종 빡빡하고 제한적이거나 찾기 어렵다는 사실로 인해 디지털로의 전환이 느려지는 것을 확인했습니다. 에너지 시스템을 최적화하려면 적절한 보안 및 데이터 보호 조치를 보장하는 동시에 더 나은 디지털 정보, 데이터 투명성 및 개방형 표준이 필요합니다. 사이버 보안은 그리드 안정성과 정보 흐름을 위한 신뢰, 자신감, 탄력성을 구축하는 데 절대적으로 필요합니다.
이러한 변화를 지원하려면 호환성과 상호 운용성을 촉진하기 위한 표준과 규정이 필요합니다. 정보 교환을 디지털화하고, 제품 개발을 간소화하고, 솔루션 출시 기간을 단축하고, 투명성과 신뢰도를 높이세요.
미래에 대해 한 가지 확실한 것은 에너지 시스템 간의 상호 작용이 더욱 복잡해질 것이라는 점입니다. 우리가 직면한 주요 과제에는 탈탄소화, 분산화, 에너지 저장, 폐기물 감소 및 스마트 유지 관리가 포함됩니다. 이러한 과제를 극복하려면 전통적으로 엔지니어링에 적용되는 방법을 뛰어넘는 창의적인 사고가 필요합니다. 인공지능(AI) 방법과 프레임워크는 이러한 복잡한 과제를 극복하는 데 앞장서게 될 것입니다.
에너지 전환으로 인한 거대한 과제를 성공적으로 해결하려면 점진적인 변화를 넘어 기존 엔지니어링을 뛰어넘는 새로운 변혁적 혁신이 필요합니다.
인공 지능은 이 작업의 전문가이며, 이 기술은 오늘날 가치 사슬의 모든 부분에서 생성되는 방대한 양의 데이터와 계속 증가하는 컴퓨팅 리소스에 완벽하게 적합합니다. 예를 들어, 기계 학습 방법을 사용하면 특정 요구 사항을 충족하기 위해 제품, 솔루션 및 서비스를 체계적으로 맞춤화할 수 있습니다. AI 기반 솔루션은 또한 탈탄소화 및 분산화로 인해 증가하는 에너지 시스템의 복잡성을 처리하는 데 큰 도움이 됩니다. 또한 하드웨어 내구성에 대한 향상된 예측을 통해 유지 관리 주기를 최적화하고 그에 따라 낭비를 줄일 수 있습니다. 인공 지능을 사용하면 발전소의 효율성과 신뢰성이 향상되고, 배출량을 줄이며, 재료 사용을 최적화할 수 있으며, 이 모든 것이 지속 가능성 향상에 기여합니다. 제조 공정에서 자체 최적화 프로세스를 구현함으로써 배송 시간을 최적화할 수 있으며, 발전소의 자율 운영을 통해 보다 효율적인 발전을 통해 보안을 강화하고 그리드 안정성을 향상시킬 수 있습니다.
"개방형 데이터"라는 개념은 10년 넘게 존재해 왔으며 수많은 내비게이션 솔루션부터 정부 지출의 투명성, 자동차 분야의 새로운 애플리케이션에 이르기까지 혁신을 지원해 왔습니다. 부문. 특정 데이터 세트가 "공개 도메인"에 들어가면 예상치 못한 방식으로 혁신이 번성하여 사회를 발전시키는 것을 볼 수 있습니다. 그렇긴 하지만, 우리가 지적 재산, 수익 기회, 고객 동의 및 신뢰에 대한 기업의 진정한 관심과 공익의 요구 사이에서 균형을 맞춰야 한다는 것은 분명합니다.
범위 1-3을 포함하여 ESG 측정에 대한 표준이 절대적으로 있어야 합니다. 보고된 데이터와 데이터 측정 및 계산 방법에 대한 투명성과 신뢰를 유지하는 것은 공익에 부합합니다. 표준이 없으면 여러 기업이 보고하는 정보를 비교할 수 없기 때문에 공익에 대한 부담과 위험이 증가합니다. 예를 들어, 이는 개별 국가가 추가 작업 없이 국가별 비교를 어렵게 만드는 방식으로 통계를 보고하는 코로나19 보고에서 볼 수 있습니다.
가장 큰 과제는 회사의 공급망인 범위 3을 추적하는 것입니다. 포장, 농업, 제조 또는 기타 공급업체이든 이 가치 사슬에 계속해서 관심이 쏠릴 것입니다. 과학 기반 표준을 도입하면 이러한 수치에 신뢰성과 투명성을 부여하는 동시에 기업, 특히 중소기업의 비용 부담을 줄일 수 있습니다.
데이터 관점에서 볼 때, 데이터 및 인공 지능 분야의 경쟁력을 구축하고 유지하는 것은 유럽을 기술의 선두에 두는 데 매우 중요합니다. 이 과정은 조기 교육, 학업 및 재교육에 걸쳐 있습니다. 이를 위해서는 공공기관과 업계의 긴밀한 협력이 필요하다. 이는 연구 프로젝트에 공동 자금을 지원하고 모든 교육 수준의 대학에서 데이터 과학 및 AI 추적을 위한 자금을 지원함으로써 추진될 수 있습니다.
배터리 스토리지, AI, 적층 제조, 센서 기술 및 기타 디지털 기술에 중요한 기술과 같은 분야에서 지속적으로 혁신을 주도할 스타트업 생태계를 구축하려면 벤처 캐피탈과 스타트업 자금 조달도 중요합니다.
누구도, 회사도, 정부도 기후 변화의 영향에서 면역되지 않습니다. 따라서 우리 모두는 순 제로 탄소 및 탈탄소화로의 전환을 위한 솔루션을 최대한 빨리 찾는 것이 필수적입니다. 디지털 기술과 인공 지능은 미래 솔루션을 강화할 것이지만 업계에서는 경로와 전환을 단순화하기 위한 표준을 개발하기 위해 정부의 지원이 필요합니다. 정부는 업계 및 기타 이해관계자와 협력하여 과도한 부담이나 공유 회피 없이 목표를 달성할 수 있도록 보장하는 표준을 개발해야 합니다.
우리는 이미 SRTI(안전 관련 교통 정보)를 통해 자동차 분야에서 이러한 접근 방식의 성공을 확인했습니다. 그러나 업계가 지적 재산을 공유하고 가치 창출 기회를 창출하도록 장려하는 것도 중요합니다.
일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 발표 당시 획기적이었고 이후 개인 정보 보호 표준에 대한 경종을 울렸습니다. 이는 애플리케이션과 시스템 복잡성을 줄이면서 규정 준수를 보장하는 기능을 제공하므로 전 세계의 민감한 고객 데이터를 관리할 때 많은 글로벌 기업에서 사용하는 기본 표준인 경우가 많습니다.
마찬가지로 EU는 상호 운용성을 촉진하고 에너지 전환을 지원하기 위해 데이터 및 디지털 표준을 개발하는 데 주도적인 역할을 맡을 수 있습니다. 이를 보완하려면 AI 워크플로우 개발 및 구현에 대한 유럽 표준화 프레임워크가 필요합니다.
위의 몇 가지 사례 외에도 우리 주변에는 많은 사례가 있습니다. 국가 간에 자금을 쉽게 이동할 수 있는 능력, 인터넷 표준과 전자상거래의 증가, 물류 투명성을 높이는 컨테이너 표준 등이 있습니다. 일반적으로 배우고 적응할 수 있는 다른 산업의 성과에 대한 몇 가지 예가 있습니다. 여기서 무엇을 배울 수 있는지 이해하는 것이 중요하며, 정책, 투자, 표준 및 기술을 핵심 기둥으로 삼아 효과가 입증된 모델을 구축하여 속도를 어떻게 가속화할 수 있습니까?
위 내용은 친환경 에너지 전환을 추진하기 위해 인공지능이 필요한 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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