ユーティリティの管理: 人工知能に任せる

いつか、私たちは振り返って、人工知能なしでこれまで何をしてきたのかを考えるでしょう。 今日共存する多くの世代は、他の世代が住んでいた世界を認識することさえないだろう。その世界では、エネルギーは純粋に消費者が照明を消し、使用していない電化製品のプラグを抜く能力によって管理されていた。

再生可能エネルギーソリューションが家庭や商用電力源として一般的になるにつれて、公益事業のデジタル変革は企業と消費者の両方に複数のメリットをもたらします。 テクノロジーは利用できるのですから、AI に主導権を与えて、それをより良く管理する方法を教えてはどうでしょうか?

エネルギー供給会社は、コスト削減という追加特典を利用して電力をより効率的に使用する消費者の取り組みをサポートしようとしています。これは、企業レベルでネットゼロ排出を達成するという自社の計画もサポートします。

「企業のネットゼロへの誓約は日常業務の一部です。 過去 18 か月だけで、その数は 4 倍に増加しており、これは素晴らしいことです。 しかし、依然として、ネットゼロ目標を達成する軌道には達していません」と、IBM の EMEA サステナビリティ サービスのリーダーであるエリザベス グース氏は述べています。

「最近発表された IPCC 総合報告書は、世界中の企業にとって記念碑的な行動喚起でした。 気候変動を制限し、すべての人にとって住みやすい未来を確保するには、C02排出量をもっと早く削減する必要があります。」

彼女が語るレポート「The Closing Window」では、企業が急速な変革の要求に応える必要性について取り上げているが、その要求のほとんどは現在パリ協定で定められた目標に達していない。 企業は、事業全体の持続可能性の達成に貢献する施設、エネルギーグリッドインフラ、車両、産業機器などの資産からの排出を管理する責任があります。

「しかし、これだけでは十分ではありません。 また、企業と政策立案者は、インフラストラクチャと資産が企業の従来の境界を越えて接続されたままになるように、協力することを確実にする必要があります」とグース氏は言います。

消費はインフラストラクチャとロスレス電力伝送能力に左右されますが、そのエネルギーがどこでどれだけ使用されるかを管理することは、産業規模ではほぼ不可能です。 AI は、消費量が最も多い場所を特定するだけでなく、インフラストラクチャと運用プロセスを最適化して、組織にとって最もコスト効率が高く、消費量が少ないエネルギー使用を保証します。

Goos 氏によると、インテリジェント ソリューションがこのように資産を管理できる方法はいくつかあります。

「ソフトウェアは、給水ポンプであれ、照明システムであれ、資産に必要なエネルギー量を正確に予測できるようになりました。これは、最終的には、企業がエネルギー要件をダイヤルアップおよびダイヤルダウンできることを意味します」とグース氏は言います。

「たとえば、IBM では、190 の建物にわたる IoT と分析の導入により、省エネの機会を特定することができました。 これにより、3,400MWh のエネルギーと 356,000 米ドルの支出が回避されました。 特に現在のエネルギー危機の中で、こうした節約は非常に重要です。」

AI はまた、外部データ ソースも考慮して、電力消費とエネルギー購入の主要な要素である天候などのエネルギー リソースの最適な利用法を決定します。 道路ネットワークをサポートするアプリケーションもあり、効率性の向上を実現したり、EV の導入に合わせて適用したりすることができます。

「IoT と AI を独自のサードパーティ地理空間情報と組み合わせることで、道路上の混乱を監視、予測し、回避することができます。 これは、最も効率的なルートを計画し、車両からの CO2 排出量を削減するのに役立ちます。 よりインテリジェントな資産から得られるメリットは、日常生活に非常にプラスの影響を与える可能性があり、社会的利益は非常に大きいです」とグース氏は言います。

日常生活に関して言えば、AI はすでに家庭のエネルギー使用量を監視しています。 スマート メーターの導入は本質的に生活コストの削減につながりますが、世界中で生活コストが大幅に上昇しているため、これは非常に重要です。