Inteligența Artificială (IA) transformă întreaga valoare energetică. Platformele bazate pe IA remodelează raportarea emisiilor și ESG, automatizează contabilizarea carbonului în lanțul de aprovizionare și permit informații granulare, în timp real, despre decarbonizarea companiilor. Cererea tot mai mare de energie din partea centrelor de date IA determină creșterea prețurilor la electricitate în statele cheie.
Inteligența Artificială a apărut ca una dintre cele mai mari megatendințe seculare ale timpului nostru. IA alimentează a patra revoluție industrială și este din ce în ce mai mult privită ca o strategie cheie pentru a stăpâni unele dintre cele mai mari provocări ale timpului nostru, inclusiv schimbările climatice și poluarea.
Companiile energetice utilizează instrumente IA pentru a digitaliza înregistrările, a analiza cantități mari de date și hărți geologice și, potențial, pentru a identifica probleme precum utilizarea excesivă a echipamentelor sau coroziunea conductelor. IA este utilizată pentru a analiza datele seismice, a optimiza traseele de foraj și a gestiona rezervoarele mai eficient, maximizând extracția și minimizând impactul asupra mediului și erorile umane. AI Driller utilizează IA pentru a gestiona de la distanță procesele de foraj pe mai multe instalații; Petro AI și Tachyus implementează modele IA bazate pe fizică pentru prognoza producției și gestionarea rezervoarelor; greii OFS Baker Hughes (NYSE:BKR) și C3.ai (NYSE:AI) utilizează IA enterprise pentru a prezice defecțiunile pe toate activele lor, în timp ce Buzz Solutions analizează datele vizuale pentru inspecțiile liniilor electrice.
În mod similar, IA remodelează sectorul energetic prin optimizarea proceselor de-a lungul întregii valori energetice, de la generare până la consum, prezentând în același timp o provocare semnificativă din cauza propriilor cerințe energetice ridicate. IA ajută la îmbunătățirea răspunsului la cerere și a eficienței energetice, cu instrumente precum Brainbox AI și Enerbrain ajutând la reducerea autonomă a derivației energetice, în timp ce Uplight ajută utilitățile să stimuleze eficiența. IA facilitează, de asemenea, integrarea energiei regenerabile prin analizarea unor seturi mari de date, inclusiv a modelelor meteorologice, pentru a prognoza cu precizie producția intermitentă a surselor de energie solară și eoliană. IA este utilizată în energia regenerabilă pentru a îmbunătăți gestionarea rețelei, a optimiza producția de energie, a echilibra oferta și cererea în timp real și a utiliza învățarea automată pentru a prezice defecțiunile echipamentelor, ceea ce reduce timpul de nefuncționare și costurile. De exemplu, Envision și PowerFactors oferă platforme integrate care ajută la gestionarea unor flote regenerabile vaste; Clir și WindESCo utilizează IA pentru a detecta turbinele eoliene subperformante, ajustând pasul și girația pentru a capta mai multă energie; SkySpecs utilizează IA și drone autonome pentru a efectua inspecții automate ale turbinelor eoliene, în timp ce Form Energy abordează spațiul de stocare.
Între timp, IA devine parte integrantă în construirea rețelelor inteligente, oferind vizibilitatea necesară pentru a gestiona congestia și a preveni întreruperile. Kraken Technologies utilizează inteligența artificială (IA) și învățarea automată (ML) ca "creier" al unei rețele energetice moderne pentru a echilibra oferta regenerabilă intermitentă cu cererea în timp real, a coordona milioane de active energetice descentralizate și a automatiza operațiunile pentru eficiență și stabilitate. WeaveGrid și Camus Energy utilizează IA pentru a ajuta utilitățile să integreze vehiculele electrice (EV) și alte resurse distribuite în rețea fără a provoca suprasarcini. WeaveGrid se concentrează pe gestionarea încărcării vehiculelor electrice prin intermediul unui software care o optimizează pentru a se alinia cu capacitatea rețelei și disponibilitatea energiei regenerabile. Camus Energy utilizează IA, în special învățarea automată, pentru a crea sisteme "copilot" care prognozează cererea de electricitate și fluxul de energie cu o precizie ridicată, ceea ce accelerează calculele complexe de fizică ale rețelei și îmbunătățește stabilitatea în timpul evenimentelor precum vârfurile de încărcare a vehiculelor electrice.
În cele din urmă, IA este utilizată în gestionarea emisiilor de carbon și ESG pentru a centraliza datele, a optimiza operațiunile, a monitoriza lanțurile de aprovizionare și a îmbunătăți raportarea. Ajută companiile cu urmărirea în timp real, analiza predictivă pentru emisii și gestionarea lanțului de aprovizionare în timp real. În plus, IA automatizează sarcini precum raportarea ESG, detectarea anomaliilor în datele privind emisiile și ajută la navigarea în peisajele de reglementare complexe. Carbon Chain și Watershed utilizează IA și învățarea automată (ML) pentru a oferi măsurători și gestionare precise, scalabile și granulare a emisiilor de carbon pentru companii, concentrându-se în special pe emisiile complexe din lanțul de aprovizionare (Scope 3). Carbon Chain ajută întreprinderile să contabilizeze impactul lor total asupra carbonului prin automatizarea ingestiei și analizei unor volume mari de date din lanțul de aprovizionare pentru a genera rapoarte detaliate, gata de auditare. Platforma utilizează învățarea automată pentru a ingera date din surse diverse și adesea fragmentate (sisteme ERP, rapoarte ale furnizorilor etc.) pentru a construi o imagine granulară a emisiilor.
Între timp, Watershed utilizează pe scară largă IA pe platforma sa de durabilitate enterprise pentru a automatiza colectarea datelor, a îmbunătăți acuratețea datelor și a oferi informații acționabile de decarbonizare. Instrumentul cheie IA al Watershed este "Amprentele Produsului", care utilizează modele IA avansate pentru a descompune fiecare articol achiziționat în materialele și procesele sale constitutive, urmărind pașii din amonte, cum ar fi extracția materiilor prime, producția și transportul. Această abordare înlocuiește evaluările lente, manuale ale ciclului de viață sau estimările imprecise bazate pe cheltuieli, producând profile detaliate ale emisiilor în câteva minute.
Pe de altă parte, toate aceste progrese ale IA au avut un preț, cu rapoarte care arată că statele și regiunile cu o concentrație mare de centre de date IA înregistrează o creștere mult mai mare a facturilor la energie electrică în comparație cu restul țării. Companiile Big Tech și laboratoarele IA construiesc acum centre de date gigantice care consumă un gigawatt sau mai mult de electricitate în unele cazuri, suficient pentru a alimenta mai mult de 800.000 de locuințe. Prin urmare, nu este surprinzător faptul că statele cu cel mai mare număr de centre de date se confruntă, de asemenea, cu cea mai mare creștere a prețurilor la electricitate. Cu 666 de centre de date, Virginia are cel mai mare număr de astfel de instalații consumatoare de energie din țară. Interesant este că prețurile rezidențiale la electricitate în stat au crescut cu 13% în august, comparativ cu aceeași perioadă din anul precedent, al doilea cel mai mare ritm la nivel național după Illinois, cu 15,8%. Illinois are 244 de centre de date, al patrulea cel mai mare număr dintre cele 50 de state. Nu este surprinzător faptul că există o repulsie tehnologică în creștere, cu diverși politicieni care critică administrația Trump pentru că a încheiat acorduri favorabile cu companiile Big Tech și forțează consumatorii să subvenționeze costul centrelor de date. Acest lucru înseamnă că este probabil să vedem mai multe state adoptând modelul Oklo (NYSE:OKLO), în care centrele de date își asigură propria alimentare cu energie electrică pentru a evita împovărarea consumatorului.