ความสามารถของ Generative AI ในการเปลี่ยนแปลงด้านพลังงาน

ความสามารถของ Generative AI ในการเปลี่ยนแปลงด้านพลังงาน

Generative AI การปฏิวัติพลังของ AI ครั้งนี้มาถึงช่วงเวลาแห่งความต้องการนวัตกรรมอย่างมาก ต้องลดต้นทุนระดับพรีเมียมของโซลูชันคาร์บอนที่ลดลง ปรับขนาดเทคโนโลยีที่จำเป็น ต่ออายุและเพิ่มทักษะให้กับพนักงาน และดึงดูดและปรับใช้การลงทุนมากถึง 4 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปี

การวิจัยของ Accenture แสดงให้เห็นว่า Generative AI มีศักยภาพอันเหลือเชื่อในฐานะตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับการคิดค้นสิ่งใหม่ๆ โดยสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตในเกือบครึ่งหนึ่งของกิจกรรมในอุตสาหกรรมพลังงานคาดการณ์ว่าภายในปี 2573 การลงทุนของอุตสาหกรรมในด้าน Generative AI จะเพิ่มขึ้นมากกว่าสามเท่า จากประมาณ 4 หมื่นล้านดอลลาร์สหรัฐต่อปีเป็นมากกว่า 140 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

บริษัทชั้นนำต่างตระหนักถึงคุณค่าตลอดห่วงโซ่คุณค่าของตนอยู่แล้ว ไม่ว่าจะเป็นการสำรวจ การพัฒนา และการผลิต และการสร้างสรรค์ขั้นตอนการทำงานที่สำคัญที่สุดบางส่วนขึ้นมาใหม่ ตัวอย่างเช่น บริษัทน้ำมันระดับชาติใช้ Generative AI ผ่านโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) และเครื่องมือค้นหาเฉพาะ

เพื่อให้พนักงานสามารถ 'แชท' แบบเรียลไทม์ด้วยฐานความรู้ที่เพิ่มขึ้นซึ่งมีเอกสารมากกว่าหนึ่งในสี่ล้านฉบับ เพื่อประสิทธิภาพ ประสิทธิผล ยกระดับทักษะ ลดความเสี่ยงในการดำเนินการอีกด้วย

โอกาสสำคัญสำหรับ Generative AI เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงด้านพลังงานดังนี้

1. ความเร็วและต้นทุนในการส่งมอบและดำเนินโครงการทุน

Generative AI ช่วยให้คาดการณ์กำหนดการโครงการได้ดีขึ้น ลดความล่าช้า ต้นทุนเกิน และความเสี่ยงอื่นๆ ของโครงการ

โดยเสนอการดำเนินการบรรเทาผลกระทบที่มีประสิทธิภาพ สามารถลดเวลาที่จำเป็นในการดำเนินการตามแนวคิดล่วงหน้า งานวิศวกรรม และการออกแบบโดยละเอียด บีบอัดกระบวนการตรวจสอบและอนุมัติได้มากถึงครึ่งหนึ่ง

2. เพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของสินทรัพย์

ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลการดำเนินงาน Generative AI สามารถปรับปรุงการบำรุงรักษา การดำเนินงาน และประสิทธิภาพของสินทรัพย์หลักได้

ตัวอย่างเช่น ปรับมุมของแผงโซลาร์เซลล์หรือระยะห่างของใบพัดกังหันลมได้แบบเรียลไทม์ เพื่อเพิ่มการจับพลังงานสูงสุดตามสภาพอากาศ ทำให้มั่นใจได้ว่าไฟฟ้าจะพร้อมใช้งานสำหรับโครงข่ายในเวลาที่คาดการณ์ไว้ซึ่งมีความต้องการมากที่สุดและราคาที่เหมาะสมที่สุด

3. เสริมสร้างการจัดการอุปสงค์และอุปทานและการซื้อขาย

AI เจนเนอเรชั่นสามารถจัดการข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล ทำให้เกิดโซลูชันใหม่ๆ ที่สามารถคาดการณ์หรือแนะนำหรือตอบสนองต่อความต้องการพลังงานได้โดยอัตโนมัติ

ท้ายที่สุดแล้ว สิ่งนี้อาจทำให้เส้นอุปสงค์พลังงานแบนลง ลดรายจ่ายฝ่ายทุนที่จำเป็นในโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพ และปรับปรุงอัตราการใช้โดยรวมได้ดีมากยิ่งขึ้น

เพื่อให้ตระหนักถึงคุณค่าจาก Generative AI บริษัทต่างๆ จำเป็นต้องดำเนินการที่สำคัญดังน้ี

1.บริษัทส่วนใหญ่ยังคงต้องการเข้าถึงข้อมูลที่ถูกต้องและแกนดิจิทัล ซึ่งหมายถึงการรับรองรากฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งและสมบูรณ์ โดยใช้แพลตฟอร์มข้อมูลบนคลาวด์ที่ประหยัดพลังงานและทรงพลัง และแอพพลิเคชั่นที่ทันสมัยเพื่อควบคุมพลังอย่างเต็มที่

2.บริษัทต้องแน่ใจว่าพวกเขาสร้างโปรแกรม AI ที่มีความรับผิดชอบ  ความมุ่งมั่นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่ง เมื่อพิจารณาถึงความจำเป็นด้านความมั่นคงด้านพลังงาน และความก้าวหน้าอย่างต่อเนื่องใน AI และนโยบายของรัฐบาลเกี่ยวกับการใช้งานอย่างรับผิดชอบ

3.บริษัทต่างๆ จะต้องตัดสินใจเลือกแนวทางที่ยั่งยืนในรูปแบบการทำงานนอกเหนือจากการนำเทคโนโลยีมาใช้ ตัวอย่างเช่น รอยเท้าคาร์บอนของ LLM สามารถลดลงได้ด้วยการเลือกอัลกอริธึมเชิงกลยุทธ์ ฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการปรับแต่ง และศูนย์ข้อมูลบนคลาวด์ที่ประหยัดพลังงาน การทดลองโดย Accenture แสดงให้เห็นว่าการปรับเปลี่ยนแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับงานใหม่ แทนที่จะสร้างแบบจำลองตั้งแต่ต้น ยังคงระดับความแม่นยำเท่าเดิมและใช้พลังงานน้อยลงเกือบสามเท่า

ด้วยการนำเทคโนโลยีระดับต่อไปมาใช้อย่างรับผิดชอบและยั่งยืนและ AI ที่สร้างโดยเฉพาะ อุตสาหกรรมสามารถสร้างแกนหลักของอุตสาหกรรมใหม่ได้ ในขณะเดียวกันก็เร่งและลดความเสี่ยงในการเปลี่ยนแปลงด้านพลังงาน

ที่มา : World Economic Forum