能源互联网 人工智能 能源互联网与智慧能源

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很多朋友对于能源互联网和能源互联网与智慧能源不太懂,今天就由小编来为大家分享,希望可以帮助到大家,下面一起来看看吧!

本文目录

  1. 能源领域的人工智能会如何帮助解决气候危机?
  2. 人工智能在能源化学领域中的应用
  3. 5G、大数据、人工智能、区块链等等这些新技术,会给我们带来什么样的体验和惊喜呢?
  4. 大数据与机器学习将如何改变全球能源行业?

能源领域的人工智能会如何帮助解决气候危机?

ai爱好者的我来回答下

人工智能在帮助解决气候危机主要表现在:1.资源的整合,能源的合理利用,人工智能通过其强大的计算能力,可以合理配置生产生活资源。

2.无人驾驶技术的成熟也是人工智能的一种体现,它可以做到汽车运用能源的最有效化,也可以和互联网相连减少堵车的发生从而节省能源。

3.人工智能可以优化人类的生产方式,可以极大的减少资源浪费。

暂时想到的只有这么些,大家可以多交流。

人工智能在能源化学领域中的应用

人工智能(ArtificialIntelligence,AI)近年来在化学领域的应用取得了巨大的发展。尤其自2015年以来,与AI相关的化学出版物数量大幅增长。

美国化学文摘社的ZacharyJ.Baum等人分析了跨学科研究的趋势,还对期刊和专利出版物进行了专题分析,以说明AI与某些化学研究主题的关联,并对各种化学学科的著名出版物进行评估和介绍,以突出新兴的AI相关的使用案例。最后,本文还量化了与AI相关的化学研究中不同种类的研究对象的出版物数量,进一步详细说明了人工智能在生命科学和分析化学中的普及程度。

5G、大数据、人工智能、区块链等等这些新技术,会给我们带来什么样的体验和惊喜呢?

这是一个非常好的问题,作为一名科技从业者,我来说说我的看法。

首先,从当前5G、大数据、人工智能和区块链等技术的落地应用场景和发展趋势来看,这些技术将为产业领域的发展和创新带来更多的影响,在工业互联网快速发展的推动下,以大数据和人工智能为代表的新技术将为产业领域打开新的价值空间,相关领域也会释放出大量的创新、创业机会。

当前大数据和人工智能已经被列入到了“新基建计划”当中,相信未来大数据和人工智能能够整合大量的社会资源。由于大数据和人工智能等技术对于应用场景有比较多的要求,所以对于普通人来说,要想感受大数据和人工智能等技术所带来的积极变化,应该从丰富自身的知识结构入手,职场人更是如此。

从当前大数据等技术的落地场景来看,普通人在大数据和人工智能时代,将获得三方面的体验:

第一:工作难度下降。在大数据和人工智能时代,职场人的工作难度会在一定程度上得到降低,这也是当前智能化办公的重要诉求之一。较低的工作难度能够明显提升职场人的工作效率,同时也会提升职场人的工作积极性和工作成就感。

第二:工作场景拓展。随着5G通信的落地应用,很多工作岗位的工作场景会得到拓展,比如很多岗位任务在家就可以完成,这会明显提升职场人的工作体验。实际上,当前在IT(互联网)行业内有很多工作岗位都可以在家完成。

第三:岗位附加值提升。岗位附加值的提升是职场人的重要诉求之一,更高的岗位附加值意味着更高的薪资待遇和更强的资源整合能力,这对于职场人未来的发展都有非常积极的意义。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言,或者私信我!

大数据与机器学习将如何改变全球能源行业?

这个真的不懂,我从网上搬运了一篇。

机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系,能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式,同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此,世界各地的企业与机构才积极将先进技术——特别是人工智能,视为首要关注重点。

就能源行业来说,诸多企业正在以多种方式实施大数据与AI技术,且行业的整体积极性也正在快速增长。预计到2022年,石油与天然气行业的AI软件市场总额将达到惊人的28.5亿美元。由此带来的预测分析能力将可监控长达数英里的地下管道,而机器学习技术则可以帮助化石燃料企业以更低的成本高效进行钻探,从而透彻了解深埋于地表之下的地质构造。新的“智能”电网也在采用机器学习技术实现计算机、自动化与传感器装置的集成,从而以实时监测甚至预测能源需求的快速变化。

全球范围的技术竞争

今年2月,美国发布了《美国人工智能倡议》,致力于促进跨行业、学术界以及其它非联邦实体的联邦政府支出与资源分配,从而实现AI的技术性突破,维持美国在人工智能技术领域的主导地位。

今年5月,美国能源部长里克-佩里宣布,能源部(简称DOE)正在与克雷以及AMD公司合作构建Frontier,其中包含三台新的机器。这些机器将提升美国的AI技术水平。Frontier被视为世界上最快的计算机,其速度水平约为当前超级计算机的50倍。

而在这一方面,中国也很早就加入了AI竞争的战团,并在一部分指标当中领先于美国。

2017年,中国发布了《新一代人工智能发展规划》,其中概述了AI发展的具体研发资金与目标,希望推动中国在2030年成为全球AI技术的领导者,并借此为国家经济贡献约1500亿美元。虽然美国在大多数AI相关指标当中占主导地位,但中国在启动股权融资以及数据收集方面则处于明显优势。此外,在全球前20所AI研究排名最高的大学当中,中国拥有17所。

AI正重塑能源行业

人工智能在能源领域的应用正在激增。比如,埃克森美孚下辖子公司XTOEnergy正在与微软方面合作,利用机器学习、商务智能应用以及云技术从其160万英亩油田当中收集数据。这些实时数据将能够改善钻井及用于监测的基础设施的泄漏情况和维修条件。

这样的合作关系也使得XTO成为云技术应用规模最大的石油与天然气企业。据估计,微软公司的技术实施有望到2025年帮助XTO方面将石油产量提升至每天5万桶。

除此之外,AI还有助于提高能源基础设施的安全性。太平洋天然气与电力公司已经着手采用机器学习技术,用以应对因气候变化而加剧的加利福尼亚州野火问题。事实上,部分野火事故甚至完全属于自发燃起,并造成数十亿美元的损失。加州电力公司目前尝试利用无人机检查其输电塔,而后通过AI将图像转换为数据点——目前其能够采集的数据点已经高达10亿个。将这些数据输入算法之后,算法即可确定该公司应该将资源集中在哪里,以降低发生潜在野火的风险。

2018年5月18日,在雪佛龙公司位于杰克/圣路易斯的主控室中,监测人员正在观察远离美国路易斯安那州海岸的、位于墨西哥湾的Malo深水石油钻井平台的海上作业工人。行业高管们纷纷表示,新技术、大数据以及智能化程度更高的设计相结合,终将结束规模海底石油开采所带来的高昂开支。

与此同时,智能能源系统将越来越多地允许客户利用可再生能源为其家庭及企业供电。可再生能源在本质上拥有间歇性属性,因为其主要来自太阳辐射、云层覆盖、风以及海浪等。现代技术能够帮助公共事业企业通过智能电网改变这些稳定性较差的能源的流动方式,而且智能化程度越高,效果也就越好。随着能源存储能力的提升,企业能够将更多剩余的电能输送至公共事业级电池当中——包括锂离子电池以及氢燃料电池等等。

AI技术并不完美

虽然AI技术能够为我们的经济做出巨大的贡献,但同时也可能带来非常可怕的风险。计算机与机器的实际效果受到程序设计水平的限制,而这类设计工作完全由人类完成,因此设备就如同开发它们的人类一样远称不上完美。与此同时,数字化与互连性的增强则提升了设备受到操纵甚至造成破坏的可能性。我们对于大数据以及机器学习技术的依赖性越强,用户面临的网络安全风险也就越可怕——电网与其它公共事业企业已经在着手解决这个问题。而颇具讽刺意味的是,他们在解决此类问题时也通常需要借助人工智能的力量。

因此,全球政府与各监管机构必须建立适当的政策性机制,用以解决技术应用规模化所带来的具体问题以及风险。比如,最近美国会见了经济合作与发展组织(简称经合组织)各成员国,希望确定在国际上使用人工智能技术时所应遵循的原则与准则。这无疑标志着各国政府向负责任的AI实施迈出的重要一步。

随着AI技术战争的不断升温,企业与消费者也将受益于更加安全、更加清洁、更加便宜以及更加高效的能源。而让这场技术竞赛也才刚刚开始。

OK,关于能源互联网和能源互联网与智慧能源的内容到此结束了,希望对大家有所帮助。

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