Cumbre AI Industry» organizada por Artefact 17 de septiembre de 2024 - París
Principales conclusiones de la mesa redonda con Jean-Loup Loyer, AI Data AI de Eramet; Philippe Rambach, vicepresidente sénior y AI de Schneider Electric; y Mihir Sarkar, responsable de AI en Engie Research & Innovation, de ENGIE.
Moderada por Jeremy Hamelin, responsable de AI en Artefact Innovation.
Introducción a ai la descarbonización en la industria
El debate sobre AI la descarbonización en la industria, en el que participan Schneider Electric, Engie y Eramet, analiza cómo Inteligencia Artificial reducir las emisiones de carbono y Inteligencia Artificial mejorar la eficiencia energética. La conversación se centra en cómo AI aplica AI en la gestión energética, la optimización y la toma de decisiones para impulsar la transición energética.
AI la optimización de la demanda energética en Schneider Electric
Philippe Rambach, AI Schneider Electric, destaca el papel AI en la optimización de la demanda energética. Subraya la importancia de gestionar la demanda energética al mismo tiempo que se aumenta el suministro de energía renovable. AI Schneider Electric AI reducir el consumo energético para obtener los mismos resultados, como la calefacción o la refrigeración. Mediante el aprendizaje automático, AI predicen las necesidades energéticas y ajustan el consumo, reduciendo el desperdicio. AI optimiza el uso de las energías renovables en los edificios, tomando decisiones en tiempo real sobre cuándo almacenar o revender el exceso de energía a la red, maximizando así los beneficios económicos y medioambientales.
El enfoque de Engie respecto a ai la producción y gestión de la energía
Mihir Sarkar, director de AI de Engie Research & Innovation, explica cómo la Compañia centra en la transición hacia una economía neutra en carbono mediante la electrificación y el uso estratégico del gas. AI gestionar la variabilidad de las fuentes de energía renovables equilibrándolas con las centrales térmicas. El mantenimiento predictivo AI garantiza el funcionamiento eficiente de las centrales térmicas, lo que reduce las emisiones. AI contribuye a mejorar la participación de las partes interesadas y a acelerar la puesta en marcha de proyectos energéticos, optimizando su huella medioambiental.
El uso de AI por parte de Eramet AI la minería con el fin de reducir las emisiones de carbono
Jean-Loup Loyer, AI Data AI Eramet, analiza cómo AI ayudando al sector minero a reducir su huella de carbono. Eramet, que produce metales esenciales para los sistemas de energía renovable, utiliza procesos que consumen mucha energía. AI optimizar el consumo energético en las explotaciones mineras seleccionando en tiempo real las fuentes de energía más eficientes en términos de emisiones de carbono. Además, AI el consumo de combustible de los camiones mineros y mejora los procesos en los hornos para reducir las emisiones de carbono.
Retos de la ampliación de ai la descarbonización
Los ponentes coinciden en que la ampliación AI es el próximo gran reto. Aunque AI ya AI contribuyendo a optimizar el consumo energético y a reducir las emisiones, es necesario ampliar su adopción y reducir los costes. El concepto de AI frugal», que utiliza modelos más sencillos y menos intensivos en energía, resulta esencial. Para su implantación a gran escala, es fundamental supervisar el consumo energético de AI y garantizar que sus beneficios medioambientales superen sus costes.
Equilibrar el consumo energético aiy sus beneficios medioambientales
AI un papel transformador en la descarbonización al optimizar el uso de la energía y mejorar la eficiencia en todos los sectores. Sin embargo, sigue siendo importante gestionar el impacto medioambiental de AI , especialmente en el caso de modelos que consumen mucha energía, como AI generativa. El uso de AI equilibrarse cuidadosamente para garantizar que su contribución a la reducción de las emisiones de carbono sea mayor que los recursos que consume.
