AI Rahasia Membuka Potensi Energi Terbarukan – Kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin adalah kata kunci dalam berbagai aspek masyarakat saat ini, dan dapat dikatakan bahwa istilah-istilah ini menghasilkan banyak perhatian.
AI Rahasia Membuka Potensi Energi Terbarukan
energiasolaraldia – Namun, penelitian dan praktik terbaru menunjukkan bahwa kecerdasan buatan kemungkinan besar akan memainkan peran penting di masa depan industri energi terbarukan. Hal ini tidak hanya membantu mengurangi biaya dan memaksimalkan efisiensi, namun juga mempercepat peralihan dari bahan bakar fosil. Di tengah kekhawatiran mengenai tidak tercapainya tujuan iklim saat ini, kecerdasan buatan mungkin bisa menjadi salah satu jawabannya. Dalam artikel ini, institut ini mengeksplorasi peran kecerdasan buatan dalam penggunaan energi terbarukan dan kemungkinan-kemungkinannya di masa depan.
Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu transisi energi global?
Desain dan manufaktur
Kecerdasan buatan dapat berperan penting dalam menciptakan . energi terbarukan sejak awal proses, yaitu dalam desain dan pembuatan berbagai teknologi energi terbarukan.
Bahan panel surya baru saat ini sedang diuji dengan AI, sehingga produksi di masa depan tidak memerlukan banyak bahan. logam tanah jarang. Sebuah proses yang biasanya memerlukan ribuan pengujian, AI membantu mengotomatiskan dan mempercepat pengujian ini serta analisis hasilnya. Proses ini juga diharapkan dapat menurunkan suhu yang dibutuhkan untuk membuat panel surya, sehingga menjadikan seluruh proses lebih mudah, lebih murah, dan lebih berkelanjutan.
Selain itu, hal ini tidak hanya akan membantu dalam desain dan pembuatan energi surya, namun juga memiliki dampak positif. efek positif pada akhir umur panel surya. Dengan lebih sedikit komponen yang terbuat dari logam langka, panel tersebut seharusnya lebih mudah didaur ulang dibandingkan saat ini.
Contoh pertama dari jenis kecerdasan buatan ini adalah Canadian Autonomous Discovery Accelerator (ADA), yang dianggap sebagai yang pertama di dunia. laboratorium mandiri. Meskipun teknologi ini masih dalam tahap awal, kolaborasi 23 negara berarti bahwa pembelajaran mesin ini akan segera menyebar ke industri energi terbarukan di seluruh dunia.
Penelitian ini tidak hanya membahas panel surya, tetapi juga bentuk-bentuk ramah lingkungan lainnya teknologi , seperti turbin angin, yang generator dan mesinnya biasanya memerlukan logam langka.
Baca juga : AI Jalan Menuju Masa Depan Energi Yang Berkelanjutan
Pengurangan biaya dan limbah
Kita telah melihat di atas bagaimana AI dapat membantu menghemat bahan yang digunakan dan efisiensi waktu keseluruhan proses energi terbarukan. di lapangan Kita juga akan melihat nanti di artikel bagaimana AI dapat meningkatkan efisiensi produksi energi terbarukan, yang pada gilirannya membantu mengurangi biaya.
Kemampuan AI untuk membantu mengurangi biaya dan limbah industri tidak dapat disangkal. Laporan U+ pada tahun 2022 memperkirakan bahwa penggunaan AI dan pembangkit listrik tenaga angin dapat menghemat $1,3 triliun pada tahun 2030.
Teknologi AI sudah digunakan dalam pemanas, AC, dan penerangan di rumah pintar untuk membantu konsumen menggunakan sistem mereka seefisien mungkin. mungkin . cara untuk membangunnya. Hal ini mengurangi jumlah energi yang terbuang, yang pada gilirannya membantu mengurangi uang yang dikeluarkan untuk utilitas. Seiring dengan semakin majunya AI dan semakin rendahnya biaya bagi penyedia layanan, kita akan melihat penghematan ini diteruskan ke konsumen, sehingga energi terbarukan menjadi pilihan yang lebih terjangkau bagi semua orang. Di saat biaya energi semakin tinggi, sangat mudah untuk melihat daya tarik AI dalam industri energi terbarukan.
Meningkatkan efisiensi
AI dan pembelajaran mesin dapat membantu meningkatkan rancangan energi terbarukan dan proses produksi. di sektor energi, namun mungkin yang paling penting, hal ini juga dapat meningkatkan efisiensi produksi energi secara signifikan.
Hal ini terlihat pada energi angin dan matahari, dua bentuk energi ramah lingkungan yang tidak selalu stabil dan sering kali berdampak negatif terhadap konsumsi energi . fluktuasi kondisi cuaca Program prakiraan yang menggunakan data berkelanjutan dari turbin dan panel surya dapat terus melatih algoritme untuk membuat prakiraan cuaca yang lebih akurat.
Contohnya adalah Sunshot Initiative dari IBM, yang menggabungkan kekayaan data terkini dan historis untuk meningkatkan energi surya. ramalan Laporan menunjukkan bahwa akurasi prediksi meningkat hingga 30%, sehingga menghasilkan lebih banyak produksi energi.
Di India, ThingsCloud menggunakan teknologi serupa dengan tenaga surya untuk mencapai efisiensi energi 20-30% lebih tinggi dan efisiensi energi 50% lebih rendah. biaya operasional.
Untuk jaringan energi secara lebih luas, teknologi yang sama dapat membantu memprediksi kenaikan dan penurunan permintaan untuk memastikan stabilitas. Proses-proses ini sudah relatif umum, misalnya AI dapat menganalisis data dari smart meter dengan lebih cepat dan efisien dibandingkan manusia untuk memprediksi di mana dan kapan energi dibutuhkan serta cara terbaik untuk menyimpan energi.
Ada lebih banyak pilihan di dunia saat ini informasi yang dapat diunduh atau dianalisis orang; 175 zettabytes di seluruh dunia, menurut International Data Corporation (IDC). Jadi jelas bahwa kita perlu menerapkan pembelajaran mesin sampai tingkat tertentu untuk memanfaatkan sebagian dari pengetahuan tersebut untuk memerangi perubahan iklim.
Baca juga : AI Diterapkan Pada Mainan Tradisional
Mempercepat transisi
Salah satu cara utama yang dapat dilakukan AI adalah mempercepat transisi dari bahan bakar fosil ke bahan bakar terbarukan energi. ; Di tengah kegagalan mencapai tujuan mendasar dan hilangnya ketergantungan masyarakat terhadap batu bara, minyak, dan gas, AI dapat membantu memecahkan banyak masalah yang kita hadapi.
2022. pada tahun 2008, emisi energi bahan bakar fosil menguji semua orang. – tertinggi sepanjang masa, naik 1,3%; Tentu saja, transisi ini harus dipercepat. Kita tidak bisa sepenuhnya mengandalkan AI untuk melakukan transisi ini, namun melalui banyak proses yang dijelaskan di atas, AI dapat membantu menjadikan energi terbarukan lebih tersebar luas, andal, dan terjangkau, sehingga mengurangi kekhawatiran mengenai biaya dan pasokan.
Kritik terhadap AI
Kami telah membaca bagaimana kecerdasan buatan dapat mencapai banyak efek positif di bidang energi terbarukan, dan konsep umum ini sangat populer saat ini. Namun kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin juga mendapat banyak kritik, dan merupakan teknologi yang dapat meningkatkan kecemasan masyarakat mengenai pengalihan peran manusia ke mesin.
Kekhawatiran pekerjaan berada di garis depan kritik. Menurut Forum Ekonomi Dunia, meningkatnya penggunaan kecerdasan buatan dapat menciptakan 69 juta lapangan kerja baru pada tahun 2027, namun juga menghilangkan 83 juta lapangan kerja. Meskipun kecerdasan buatan meningkat, penggunaan energi terbarukan terus berkembang; IRENA melaporkan bahwa kemungkinan terdapat 38 juta pekerjaan di industri ini pada tahun 2030. Ditambah dengan fakta bahwa manusia tidak dapat memproses data dengan kecepatan yang sama dengan mesin, terdapat argumen yang jelas untuk mengubah peran beberapa industri ke AI.
Kritikus lain berpendapat bahwa penggunaan AI tidak memberikan manfaat dan biaya. di negara kita. biaya pelatihan AI untuk beroperasi pada kapasitas yang dibutuhkan biasanya sangat tinggi dan bahkan dapat mengurangi manfaatnya. Biayanya berubah secara dramatis tergantung pada proyeknya, dan diperlukan lebih banyak informasi untuk menganalisis dampak energi terbarukan. Namun, solusi AI khusus dapat menghabiskan biaya hingga $300.000 sebelum uang tersebut digunakan untuk pelatihan dan pengoperasian tingkat lanjut. Oleh karena itu, diperlukan pendapatan yang signifikan agar proses ini dapat menghasilkan keuntungan.
Studi Kasus: AI dalam Praktek
Kedua studi kasus di bawah ini masih dalam tahap awal dalam proyeknya, sehingga dapat memberi tahu kita sedikit tentang efektivitas AI dalam energi terbarukan . energi Namun hal ini tentu saja mengganggu dan merupakan tanda keberhasilan industri yang harus diperhatikan dalam beberapa tahun ke depan.
Korea Selatan
Mulai April 2023, pembangkit listrik tenaga angin lepas pantai Wando-Guemil di Korea Selatan akan mengadopsi teknologi pengoptimalan tata letak kabel berbasis AI yang disebut KLOC. Teknologi ini disediakan oleh Kinewell Energy dan memungkinkan pemasangan kabel cross-band yang dioptimalkan secara ekonomis, dengan memprioritaskan optimalisasi biaya modal dibandingkan biaya operasional seperti kerugian distribusi listrik. Hal ini diharapkan dapat membantu memaksimalkan nilai proyek pembangkit listrik tenaga angin tersebut.