Đi sâu vào cách AI và thị giác máy tính đang giúp ích cho ngành năng lượng tái tạo bằng cách nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và thúc đẩy các hoạt động bền vững.
Là một xã hội, chúng ta đã dựa vào nhiên liệu hóa thạch trong một thời gian khá dài. Năm ngoái, lượng khí thải carbon dioxide liên quan đến năng lượng toàn cầu đạt mức cao mới là 34,4 tỷ tấn. Mặc dù Thỏa thuận Paris từ năm 2015 nhằm mục đích giữ cho sự nóng lên toàn cầu dưới 2 độ C bằng cách cắt giảm lượng khí thải carbon, chúng ta vẫn gặp khó khăn trong việc đáp ứng các mục tiêu này. Với những thực tế này, ngành công nghiệp năng lượng đang tập trung vào năng lượng tái tạo.
Năng lượng tái tạo được tạo ra từ các nguồn tự nhiên liên tục được bổ sung và bền vững trong thời gian dài. Không giống như nhiên liệu hóa thạch như than , dầu và khí đốt tự nhiên, có thể mất hàng triệu năm để hình thành và cạn kiệt sau khi sử dụng, các nguồn năng lượng tái tạo có thể được bổ sung liên tục. Ví dụ, ánh sáng mặt trời, gió và địa nhiệt là những nguồn năng lượng tái tạo.
.avif)
Tuy nhiên, việc chuyển sang năng lượng tái tạo không hề dễ dàng. Có những thách thức như chọn đúng địa điểm, tích hợp hệ thống và giữ cho mọi thứ hoạt động hiệu quả. Ngành công nghiệp năng lượng đang chuyển sang Trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính để giải quyết những thách thức này. Thị trường AI trên toàn thế giới về năng lượng sạch được thiết lập để vượt quá 75,82 tỷ đô la vào năm 2030. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem AI và thị giác máy tính đang thay đổi ngành năng lượng tái tạo và hỗ trợ tính bền vững như thế nào.
Các công nghệ AI, chẳng hạn như thị giác máy tính, đang chuyển đổi ngành năng lượng tái tạo bằng cách phân tích và trích xuất thông tin có giá trị từ hình ảnh và video. Thị giác máy tính sử dụng các thuật toán và mô hình học sâu để giúp máy móc giải thích và hiểu dữ liệu trực quan. Những tiến bộ này làm cho hoạt động năng lượng tái tạo hiệu quả hơn, đáng tin cậy và tiết kiệm chi phí hơn.
Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng thị giác máy tính trong năng lượng tái tạo:
Tuy nhiên, cũng có những hạn chế cần xem xét:
Hãy ghi nhớ những lợi ích và hạn chế, chúng ta hãy khám phá một vài ứng dụng thực tế của thị giác máy tính trong lĩnh vực năng lượng tái tạo.
Một trang trại năng lượng mặt trời là một vùng đất rộng lớn, nơi nhiều tấm pin mặt trời được lắp đặt để tạo ra điện từ ánh sáng mặt trời. Các trang trại năng lượng mặt trời có thể được theo dõi và quản lý bằng thị giác máy tính trong toàn bộ vòng đời 25 năm của tấm pin mặt trời. Ví dụ, trong giai đoạn xây dựng, máy bay không người lái và vệ tinh có thể chụp ảnh độ phân giải cao của trang web. Những hình ảnh này có thể được phân tích bằng thị giác máy tính để đảm bảo mọi thứ được cài đặt chính xác. Phát hiện các lỗi như bảng bị lệch hoặc hệ thống dây điện không chính xác sớm giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách ngăn ngừa những sai lầm tốn kém.
.avif)
Một khi trang trại năng lượng mặt trời đi vào hoạt động, thị giác máy tính có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc duy trì hiệu quả của nó. Camera độ nét cao có thể giám sát các tấm pin mặt trời để tìm các vấn đề như vết nứt, tích tụ bụi, sự phát triển của cỏ dại và các mối nguy hiểm về an toàn. Các báo cáo chi tiết về các vấn đề cụ thể và vị trí của chúng có thể được kết hợp nhanh chóng bởi một hệ thống AI. Nó giúp nhân viên bảo trì giải quyết các vấn đề kịp thời và chính xác. Thời gian ngừng hoạt động được giảm thiểu và trang trại năng lượng mặt trời hoạt động trơn tru hơn.
Hệ thống thị giác máy tính cũng có thể sử dụng hình ảnh thời gian thực để kiểm tra lượng mây che phủ trên một trang trại năng lượng mặt trời. AI kết hợp dữ liệu đám mây này với các thông tin khác, như nhiệt độ và độ ẩm, để dự đoán lượng năng lượng mà trang trại năng lượng mặt trời sẽ sản xuất. Nó giúp lập kế hoạch và quản lý cung cấp năng lượng để làm cho trang trại năng lượng mặt trời hiệu quả và đáng tin cậy hơn.
Một nguồn năng lượng tái tạo tuyệt vời khác là gió. Tuabin gió tận dụng năng lượng gió và chuyển đổi nó thành điện năng. Những tuabin này dễ bị hao mòn như bất kỳ máy móc nào khác. Phát hiện hư hỏng bề mặt trên cánh tuabin gió đảm bảo hiệu suất tối ưu và ngăn ngừa thời gian ngừng hoạt động tốn kém. Các phương pháp kiểm tra truyền thống thường liên quan đến việc gửi ai đó lên tháp để kiểm tra thủ công, điều này có thể rất nguy hiểm, tốn thời gian và tốn kém. AI đơn giản hóa toàn bộ quá trình.
Các mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLOv8 Có thể phân tích hình ảnh và video về cánh tuabin được chụp bằng máy bay không người lái hoặc máy ảnh mặt đất độ nét cao. Các mô hình AI này sử dụng các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân đoạn phiên bản và phân loại hình ảnh để xác định các loại thiệt hại và lỗi khác nhau trên lưỡi dao, chẳng hạn như xói mòn cạnh trước, vết nứt, hư hỏng do sét đánh, phân tách và nhuộm màu bề mặt. Ngoài ra, các hệ thống AI có thể giám sát quần thể chim địa phương và tích hợp với các hệ thống khác để đẩy lùi chúng, ngăn ngừa thiệt hại thêm cho lưỡi dao và bảo vệ chim.
Sóng thủy triều cũng là một nguồn năng lượng tái tạo tốt, nhưng nó đi kèm với một số điểm cần lưu ý. Tua bin thủy triều gây thiệt hại cho hệ sinh thái biển xung quanh. Chúng can thiệp vào sự di chuyển của các sinh vật biển và cũng có thể bẫy chúng trong lưỡi kiếm của chúng. Tiếng ồn dưới nước mà các tuabin này tạo ra cũng có thể cản trở sự liên lạc của một số sinh vật biển. Các công nghệ AI khác nhau có thể được sử dụng để tránh những rào cản này.
Chúng ta biết rất ít về các hệ sinh thái biển này. Vì vậy, điều quan trọng là sử dụng công nghệ tiên tiến để nghiên cứu và nghiên cứu chi tiết các môi trường này trước khi chúng ta trích xuất năng lượng từ chúng. Với sự tài trợ từ Bộ Năng lượng Hoa Kỳ, các công ty như Plainsight và MarineSitu đang hợp tác để tạo ra các hệ thống giám sát môi trường dựa trên AI cho các tuabin thủy triều và bộ chuyển đổi năng lượng sóng. Các hệ thống này sử dụng các mô hình tầm nhìn hiện đại và camera dưới nước.
Chúng ta có thể hiểu hệ sinh thái biển bằng AI. Nó cũng giúp các nhà nghiên cứu trả lời các câu hỏi khi tìm kiếm một địa điểm để xây dựng tuabin. Ví dụ, một nhà nghiên cứu có thể muốn biết về quần thể cá và các sinh vật thủy sinh khác trong khu vực hoặc nếu có bất kỳ loài có nguy cơ tuyệt chủng nào trong khu vực. Ngay cả sau khi lựa chọn địa điểm và xây dựng, các hệ thống này có thể được sử dụng để giám sát môi trường cũng như các tuabin.
Một nguồn năng lượng tái tạo khác có thể được tìm thấy trong các nhà máy địa nhiệt. Chúng sử dụng nhiệt tự nhiên của Trái đất để tạo ra điện. Theo truyền thống, các nhà máy này phải đối mặt với những thách thức như lỗi thiết bị bất ngờ, sửa chữa tốn kém và lựa chọn địa điểm không hiệu quả. Các hệ thống AI có thể cải thiện hoạt động của nhà máy địa nhiệt bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu, phát hiện các mẫu và dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra. Chủ động với sự hỗ trợ của AI giúp nhà máy hoạt động trơn tru và giúp tránh sửa chữa tốn kém.
Một trong những ứng dụng thú vị nhất của AI đối với các nhà máy địa nhiệt xuất hiện trong bức tranh khi chúng ta đang cố gắng xác định nơi xây dựng một nhà máy. Chọn địa điểm cho các nhà máy địa nhiệt bằng AI liên quan đến việc sử dụng hình ảnh vệ tinh và dữ liệu địa lý để tìm vị trí lý tưởng. AI có thể phân tích các yếu tố khác nhau như đặc điểm địa chất, dòng nhiệt và nhiệt độ bề mặt để xác định các địa điểm hứa hẹn nhất để khai thác năng lượng. Lý tưởng nhất, một nhà máy mới nên được xây dựng để khai thác năng lượng địa nhiệt tối đa. Ngoài ra, AI có thể giúp đánh giá tác động môi trường, khả năng tiếp cận cơ sở hạ tầng và các rủi ro tiềm ẩn, giúp quá trình lựa chọn địa điểm trở nên toàn diện và chính xác hơn.
Tầm quan trọng của AI trong việc giải quyết các thách thức môi trường ngày càng trở nên rõ ràng. Một cuộc khảo sát được thực hiện bởi Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG) cho thấy 87% các nhà lãnh đạo khí hậu và AI toàn cầu từ cả khu vực công và tư nhân nhận ra giá trị của phân tích tiên tiến và AI trong việc chống biến đổi khí hậu. Ngoài ra, 67% các nhà lãnh đạo khu vực tư nhân tin rằng các chính phủ nên thực hiện các biện pháp chủ động hơn để hỗ trợ tích hợp AI vào các sáng kiến môi trường.
Chúng ta hãy xem xét một số công ty khởi nghiệp sử dụng AI và thị giác máy tính để chuyển đổi ngành năng lượng tái tạo và trao quyền phát triển bền vững:
Các công nghệ AI đang xác định lại lĩnh vực năng lượng tái tạo bằng cách dự đoán nhu cầu bảo trì, phát hiện sớm các vấn đề, theo dõi điều kiện môi trường và tìm địa điểm tốt nhất cho các trang trại năng lượng mặt trời và tuabin gió mới. Các ứng dụng AI tiên tiến giúp năng lượng tái tạo hiệu quả, đáng tin cậy và bền vững hơn. Khi ngành công nghiệp phát triển, AI có thể sẽ thúc đẩy nhiều năng lượng sạch hơn và đóng góp cho một hành tinh khỏe mạnh hơn.
Bạn muốn tìm hiểu thêm về AI? Kết nối với cộng đồng của chúng tôi! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm hiểu thêm về cách chúng tôi đang sử dụng AI để tạo ra các giải pháp sáng tạo trong các ngành khác nhau như chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp. Cộng tác, đổi mới và học hỏi với chúng tôi! 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
