ENGIE, ERAMET & SCHNEIDER ELECTRIC na AI for Industry by Artefact - AI for decarbonization in industry

A discussão sobre IA para descarbonização na indústria, com a participação da Schneider Electric, Engie e Eramet, explora como o artificial intelligence ajuda a reduzir as emissões de carbono e aumentar a eficiência energética. A conversa se concentra em como a IA é aplicada no gerenciamento de energia, otimização e tomada de decisões para apoiar a transição energética.

Philippe Rambach, diretor de IA da Schneider Electric, destaca o papel que a IA desempenha na otimização da demanda de energia. Ele enfatiza a importância de gerenciar a demanda de energia juntamente com o aumento do fornecimento de energia renovável. A IA ajuda a Schneider Electric a reduzir o consumo de energia para os mesmos resultados, como aquecimento ou resfriamento. Por meio do aprendizado de máquina, os modelos de IA preveem as necessidades de energia e ajustam o uso, reduzindo o desperdício. A IA também otimiza o uso de energia renovável em edifícios, tomando decisões em tempo real sobre quando armazenar ou vender o excesso de energia de volta à rede, maximizando os benefícios financeiros e ambientais.

Mihir Sarkar, Head of AI, Engie Research & Innovation, explica como a empresa está focada na transição para uma economia neutra em carbono por meio da eletrificação e do uso estratégico do gás. A IA ajuda a gerenciar a variabilidade das fontes de energia renováveis, equilibrando-as com as usinas térmicas. A manutenção preditiva baseada em IA garante a operação eficiente das usinas térmicas, reduzindo as emissões. A IA também desempenha um papel na melhoria do envolvimento das partes interessadas e na aceleração da implantação de projetos de energia, otimizando sua pegada ambiental.

Jean-Loup Loyer, Diretor de IA e Data da Eramet, discute como a IA está ajudando o setor de mineração a reduzir sua pegada de carbono. A Eramet, que produz metais essenciais para sistemas de energia renovável, utiliza processos que consomem muita energia. A IA ajuda a otimizar o consumo de energia nos locais de mineração, selecionando as fontes de energia mais eficientes em termos de carbono em tempo real. Além disso, a IA reduz o consumo de combustível dos caminhões de mineração e melhora os processos nos fornos para reduzir as emissões de carbono.

Os participantes do painel concordam que o dimensionamento das soluções de IA é o próximo grande desafio. Embora a IA já esteja ajudando a otimizar o uso de energia e a reduzir as emissões, são necessárias uma adoção mais ampla e uma redução de custos. O conceito de “IA frugal”, que usa modelos mais simples e menos intensivos em energia, é essencial. O monitoramento do consumo de energia da própria IA e a garantia de que seus benefícios ambientais superem seus custos são cruciais para a implantação em larga escala.

A IA desempenha um papel transformador na descarbonização ao otimizar o uso de energia e melhorar a eficiência em todos os setores. Entretanto, continua sendo importante gerenciar o impacto ambiental da própria IA, especialmente os modelos que consomem muita energia, como a IA generativa. O uso da IA deve ser cuidadosamente equilibrado para garantir que sua contribuição para a redução das emissões de carbono seja maior do que os recursos que ela consome.