에너지 효율화에 있어 인공지능과 빅데이터의 역할

인구 밀도 증가와 기술 발전으로 인해 새로운 습관과 삶의 방식이 생겨났습니다. 동시에 우리나라의 사회 발전과 경제 성장에 대한 에너지의 높은 참여와 관련성으로 인해 에너지 수요도 병행 성장을 경험했습니다. 생산성, 건강, 교육, 공급, 통신 등에 대한 에너지의 직접적인 영향은 이를 근본적인 요소로 정의합니다.

에너지가 필수 요소임은 분명하지만 환경 파괴, 자원 고갈, 에너지 의존과 같은 부정적인 결과로 인해 에너지 효율 대안 및/또는 솔루션이 주목을 받게 되었습니다.

가스 배출을 줄이고 보다 지속 가능하고 생태학적인 경제 모델을 개발하려는 엄청난 요구에 직면하여 신기술이 점점 더 두드러지고 있습니다. 따라서 기업과 기관에서는 대안을 개선하기 위해 인공지능, 빅데이터 등의 기술을 구현하고 있습니다.

에너지 절약

주요 에너지 소비자인 산업 부문은 에너지 낭비를 방지하고 스마트한 절약을 달성하기 위해 데이터 수집 및 시각화를 통해 에너지 효율성을 향상시킬 방법을 모색하고 있습니다.

에너지 효율이라는 용어는 에너지 소비, 생산 과정, 기업 및 기관, 가치 사슬 등 다양한 측면에서 사용될 수 있습니다. 그렇다면 에너지 효율이란 무엇일까요? . 이 기술 솔루션을 채택하면 경쟁 우위를 확보할 수 있을 뿐만 아니라 환경, 사회, 경제적 조건을 개선하는 데에도 도움이 됩니다.

간단히 말하면 생산 중 에너지 손실을 줄이고 에너지 및 기타 원자재 소비를 줄이는 것이 포함됩니다.

인공지능은 빅데이터 때문에 발전합니다

인간은 빅데이터 시스템에 의해 수집되고 분석되는 정보를 끊임없이 생산하고 있는 존재입니다. 인공지능의 발전은 데이터의 지속적인 증가와 처리속도의 가속화에 기인하며, 이는 상호작용하는 대량의 데이터의 통합을 가능하게 한다.

즉, 정보를 학습의 원천으로 활용하고 이를 사용하여 피해를 완화하거나 심지어 예방하는 솔루션을 개발하는 것을 이제 우리는 인공 지능이라고 부릅니다.

인공지능이라는 주제에는 다양한 유형이 있습니다. 기계가 인간의 추론을 시뮬레이션하는 것이 가능합니다. 머신러닝(ML)은 인공지능의 하위 범주입니다. 예측, 딥 러닝(DL)은 기계가 스스로 추론하고 학습할 수 있는 기계 학습의 하위 범주입니다.

요컨대, 대용량 데이터의 관리 및 처리는 프로세스에 인공 지능을 구현하고 높은 수준의 유능한 분석을 통해 자신을 포지셔닝하려는 기업에게 필수적인 도구입니다.

인공지능과 산업 빅데이터

산업계에서는 스마트 센서를 활용해 생산 과정의 모든 부분을 자세히 파악하고 수집한 데이터를 처리, 저장, 질적 정보로 변환하는 데 주력하고 있습니다. .

인공지능과 빅데이터의 활용은 데이터 수집, 분석, 자율 최적화를 통해 에너지 관리에 탁월한 응용력을 발휘한다는 점에서 높이 평가됩니다.

● 프로세스 개선 및 성능 최적화

● 서비스 개선 및 비용 절감에 도움이 되는 예측 유지 관리 시스템 구현

● 프로세스 효율성은 클라우드 작업의 유연성과 적응성을 통해 이점을 얻습니다.

● 생산 라인에 대한 결함 경고 및 신속한 사전 조치.

공장에 적용하면 알고리즘이 생산 영역은 물론 제어 및 관리 단위에서 최적의 성능 지점을 찾을 수 있는 정보의 생성 및 수집을 해석할 수 있습니다.

스마트 빌딩은 인공 지능 및 빅 데이터와 불가분의 관계입니다

인구 과잉 국가의 에너지 수요 증가와 자원 부족으로 인해 건물에 스마트 시스템을 제공하여 효율성을 높이는 등 도시의 새로운 형태의 개발이 이루어졌습니다. 환경에 미치는 영향을 줄입니다. 스마트빌딩 개념의 등장은 스마트빌딩이라는 개념을 접목한 스마트시티, 즉 스마트시티의 형성으로 이어졌다.

도시에서 에너지 효율 기술을 구현하는 것이 현실이 되었습니다. 수천 개의 데이터를 수집, 처리 및 분석함으로써 스마트 빌딩은 에너지 및 기타 자원 공급을 효과적으로 관리할 수 있습니다.

하이 임팩트 기술을 적용하는 목적은 새로운 소비 습관을 창출하고 자원 관리를 개선하며 재생 에너지 사용을 촉진하는 것입니다. 즉, 도시의 인프라는 환경 변화에 적응합니다.

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