AI Industry Summit door Artefact 17 september 2024 – Parijs
Belangrijkste conclusies uit de paneldiscussie met Jean-Loup Loyer, Chief Data AI bij Eramet, Philippe Rambach, SVP en Chief AI bij Schneider Electric, en Mihir Sarkar, hoofd AI bij Engie Research & Innovation bij ENGIE.
Gemodereerd door Jeremy Hamelin, hoofd AI bij Artefact Innovation.
Inleiding tot ai het koolstofarm maken van de industrie
Tijdens het gesprek over AI decarbonisatie in de industrie, met Schneider Electric, Engie en Eramet, wordt onderzocht hoe artificial intelligence het terugdringen van de CO₂-uitstoot en het verbeteren van de energie-efficiëntie. De discussie richt zich op de manier waarop AI toegepast bij energiebeheer, optimalisatie en besluitvorming ter ondersteuning van de energietransitie.
AI het optimaliseren van de energievraag bij Schneider Electric
Philippe Rambach, Chief AI bij Schneider Electric, benadrukt de rol AI bij het optimaliseren van de energievraag. Hij wijst op het belang van het beheersen van de energievraag in combinatie met het vergroten van het aanbod van hernieuwbare energie. AI Schneider Electric het energieverbruik te verminderen bij hetzelfde resultaat, zoals verwarming of koeling. Door middel van machine learning voorspellen AI de energiebehoefte en passen ze het verbruik aan, waardoor verspilling wordt tegengegaan. AI optimaliseert AI het gebruik van hernieuwbare energie in gebouwen door in realtime te beslissen wanneer overtollige energie moet worden opgeslagen of terugverkocht aan het net, waardoor de financiële en ecologische voordelen worden gemaximaliseerd.
De aanpak van Engie op het gebied van ai energieproductie en -beheer
Mihir Sarkar, hoofd AI bij Engie Research & Innovation, legt uit hoe de organisatie op de transitie naar een koolstofneutrale economie door middel van elektrificatie en het strategisch gebruik van gas. AI de schommelingen in hernieuwbare energiebronnen op te vangen door deze in evenwicht te brengen met thermische energiecentrales. AI preventief onderhoud zorgt voor een efficiënte werking van thermische energiecentrales, waardoor de uitstoot wordt verminderd. AI speelt AI een rol bij het verbeteren van de betrokkenheid van belanghebbenden en het versnellen van de uitvoering van energieprojecten, waardoor hun ecologische voetafdruk wordt geoptimaliseerd.
Het gebruik van AI door Eramet AI de mijnbouw met het oog op decarbonisatie
Jean-Loup Loyer, Chief Data AI bij Eramet, vertelt hoe AI de mijnbouwsector AI zijn CO₂-voetafdruk AI verkleinen. Eramet, dat kritieke metalen voor systemen voor hernieuwbare energie produceert, maakt gebruik van energie-intensieve processen. AI het energieverbruik op mijnlocaties te optimaliseren door in realtime de meest CO₂-efficiënte energiebronnen te selecteren. Daarnaast AI brandstofverbruik van mijnbouwvrachtwagens en verbetert het de processen in ovens om de CO₂-uitstoot te verminderen.
Uitdagingen bij het opschalen van ai decarbonisatie
De panelleden zijn het erover eens dat het opschalen AI de volgende grote uitdaging is. Hoewel AI nu al AI het optimaliseren van het energieverbruik en het terugdringen van de uitstoot, zijn een bredere toepassing en kostenbesparingen nodig. Het concept van ‘zuinige AI’, waarbij gebruik wordt gemaakt van eenvoudigere, minder energie-intensieve modellen, is daarbij essentieel. Het monitoren van het energieverbruik van AI en ervoor zorgen dat de milieuvoordelen opwegen tegen de kosten, is cruciaal voor grootschalige implementatie.
Een evenwicht vinden tussen het energieverbruik en de milieuvoordelen ai
AI een baanbrekende rol bij het koolstofarm maken van de economie door het energieverbruik te optimaliseren en de efficiëntie in alle sectoren te verbeteren. Het blijft echter belangrijk om de milieu-impact van AI in goede banen te leiden, met name bij energie-intensieve modellen zoals generatieve AI. Het gebruik van AI zorgvuldig worden afgewogen om ervoor te zorgen dat de bijdrage ervan aan het terugdringen van de CO₂-uitstoot groter is dan de middelen die het verbruikt.
