{"id":4742,"date":"2018-11-05T14:44:38","date_gmt":"2018-11-05T14:44:38","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.kolabtree.com\/?p=4742"},"modified":"2020-11-06T09:13:49","modified_gmt":"2020-11-06T09:13:49","slug":"4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/","title":{"rendered":"4 modi in cui l'intelligenza artificiale sta alimentando l'industria energetica"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_45_1 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\">Indice dei contenuti<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" area-label=\"ez-toc-toggle-icon-1\"><label for=\"item-69f3511a9952c\" aria-label=\"Table of Content\"><span style=\"display: flex;align-items: center;width: 35px;height: 30px;justify-content: center;direction:ltr;\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/label><input  type=\"checkbox\" id=\"item-69f3511a9952c\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Convergence_of_AI_and_Energy\" title=\"Convergenza di AI ed energia\">Convergenza di AI ed energia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Grid_Basics\" title=\"Nozioni di base sulla griglia\">Nozioni di base sulla griglia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Artificial_Intelligence_in_Power_Plant_Examples\" title=\"Intelligenza artificiale nella centrale elettrica: Esempi\">Intelligenza artificiale nella centrale elettrica: Esempi<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#1_AI_Energy_Storage_Athena\" title=\"1. AI + accumulo di energia = Athena\">1. AI + accumulo di energia = Athena<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#2_AI_Facilitates_Renewable_Energy_Management\" title=\"2. L&#039;AI facilita la gestione dell&#039;energia rinnovabile\">2. L'AI facilita la gestione dell'energia rinnovabile<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#3_VADER_-_Visibility_into_Distributed_Energy_Networks\" title=\"3. VADER - Visibilit\u00e0 nelle reti di energia distribuita\">3. VADER - Visibilit\u00e0 nelle reti di energia distribuita<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#4_Nnergix_-_Intersection_of_Meteorology_Analytics_and_Energy\" title=\"4. Nnergix - Intersezione di meteorologia, analisi ed energia\">4. Nnergix - Intersezione di meteorologia, analisi ed energia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#The_Future_of_AI_and_Energy\" title=\"Il futuro dell&#039;AI e dell&#039;energia\">Il futuro dell'AI e dell'energia<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>Le applicazioni di <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Intelligenza artificiale<\/a> in the energy industry are powering new innovations and helping to develop the smart grid of the future. Christopher Frye, a Kolabtree freelancer, details how artificial intelligence in power plant, with 4 real-world examples. <\/em><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/find-an-expert\/subject\/artificial-intelligence?utm_source=AIEnergy\">Intelligenza artificiale<\/a> (AI) rappresenta un'area che detiene un potenziale significativo in una vasta gamma di settori, tanto nel valore che pu\u00f2 creare quanto nel valore che pu\u00f2 scoprire attraverso la realizzazione di un potenziale precedentemente non sfruttato. Con l'aumento della potenza di calcolo, insieme all'archiviazione dei dati che \u00e8 pi\u00f9 accessibile, l'IA pu\u00f2 ora produrre analisi di serie di dati in modo molto pi\u00f9 potente ed elegante che mai.<\/p>\n<p>In termini pi\u00f9 semplici, l'IA sta espandendo il suo raggio d'azione su compiti tradizionalmente svolti dagli esseri umani; in effetti, per alcuni aspetti, meglio degli umani. In questo post del blog, approfondiamo l'impatto di questo potenziale sull'industria energetica e in particolare, come l'intelligenza artificiale in centrale elettrica sta creando opportunit\u00e0 e valore per il sistema elettrico.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Convergence_of_AI_and_Energy\"><\/span>Convergenza di AI ed energia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>\u00c8 interessante notare che in <a href=\"https:\/\/www.gatesnotes.com\/About-Bill-Gates\/Dear-Class-of-2017\">un post sul blog agli studenti universitari l'anno scorso<\/a>Bill Gates, il fondatore di Microsoft, ha suggerito che, se potesse tornare indietro nel tempo e avere un impatto in un modo nuovo, prenderebbe in considerazione tre campi:<\/p>\n<blockquote><p>Uno \u00e8 l'intelligenza artificiale. Abbiamo solo iniziato a sfruttare tutti i modi in cui render\u00e0 la vita delle persone pi\u00f9 produttiva e creativa. Il secondo \u00e8 l'energia, perch\u00e9 renderla pulita, accessibile e affidabile sar\u00e0 essenziale per combattere la povert\u00e0 e il cambiamento climatico. Il terzo sono le bioscienze, che sono ricche di opportunit\u00e0 per aiutare le persone a vivere una vita pi\u00f9 lunga e pi\u00f9 sana.<\/p><\/blockquote>\n<p>Mentre le bioscienze non sono meno di un nobile perseguimento, ci\u00f2 che rende questa citazione ancora pi\u00f9 intrigante \u00e8 il fatto che per molti aspetti, l'IA e l'energia stanno convergendo in modi che - pur essendo dirompenti - possono anche mitigare i potenziali impatti negativi e facilitare una trasformazione energetica pi\u00f9 ordinata. Il resto di questo post fornisce approfondimenti su come le innovazioni associate all'IA stanno influenzando l'industria energetica, compresi alcuni casi di studio che evidenziano esempi concreti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Grid_Basics\"><\/span>Nozioni di base sulla griglia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Prima di tuffarci nei dettagli, alcuni punti minori sono in ordine per quanto riguarda la natura delle operazioni di utilit\u00e0 elettrica per garantire una chiara comprensione di come l'IA si interseca. Al suo centro, l'industria elettrica (ancora) consiste in tre aree funzionali primarie: generazione, trasmissione e distribuzione. La generazione include tutte le fonti di energia elettrica, compresi i combustibili fossili e l'energia rinnovabile; la trasmissione include le linee elettriche ad alta tensione che trasportano l'elettricit\u00e0 dalla sua fonte di generazione a dove \u00e8 necessaria, facilitata da un sistema di distribuzione pi\u00f9 popolarmente noto come il sistema di pali del telefono che fiancheggiano la tua strada.<\/p>\n<p>Questo intero sistema \u00e8 pi\u00f9 popolarmente noto come \"griglia\", e negli ultimi anni, una quantit\u00e0 significativa di discussioni si \u00e8 concentrata sul rendere la griglia \"pi\u00f9 intelligente\" o pi\u00f9 reattiva. Mentre ci sono rappresentazioni concorrenti di come si definisce la griglia intelligente, nella sua essenza, \u00e8 la confluenza del sistema elettrico e l'innovazione avanzata della tecnologia dell'informazione e della comunicazione. La smart grid non \u00e8 statica. \u00c8 un sistema che <a href=\"https:\/\/www.smartgrid.gov\/the_smart_grid\/smart_grid.html\">continua ad evolversi man mano che le tecnologie<\/a> sono iterativamente testati e perfezionati. Il ruolo dell'IA potrebbe essere meglio descritto come il cervello dietro la futura smart grid, il centro di controllo dietro milioni di sensori e la capacit\u00e0 di sintetizzare e agire su quantit\u00e0 schiaccianti di dati. Ci rivolgiamo ad alcuni casi di studio in cui alcune di queste cose stanno gi\u00e0 accadendo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Artificial_Intelligence_in_Power_Plant_Examples\"><\/span>Intelligenza artificiale nella centrale elettrica: Esempi<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_AI_Energy_Storage_Athena\"><\/span>1. AI + accumulo di energia = Athena<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.stem.com\/\">Stem<\/a>, una societ\u00e0 con sede a San Francisco fondata nel 2009, riunisce la potenza dell'AI e dell'immagazzinamento di energia per \"ottimizzare i tempi di utilizzo dell'energia\". Attraverso la combinazione di apprendimento automatico, analisi predittiva e stoccaggio di energia, <a href=\"https:\/\/www.stem.com\/athena\/\">Athena<\/a>, come viene chiamato il sistema, forma delle centrali elettriche virtuali per massimizzare il valore dell'immagazzinamento dell'energia.<\/p>\n<p>Come fa questo? Attraverso l'analisi dei dati ad una velocit\u00e0 di 400 megabyte ogni minuto, il sistema valuta continuamente il valore temporale dell'energia e prende le decisioni pi\u00f9 ottimali su quando l'energia dovrebbe essere acquistata. Il processo di aggregazione su pi\u00f9 punti che rappresentano la capacit\u00e0 di stoccaggio dell'energia \u00e8 ci\u00f2 che viene descritto come \"centrale elettrica virtuale\". La proliferazione di queste risorse distribuite \u00e8 sempre pi\u00f9 guidata dalla crescita di quelle che sono chiamate risorse energetiche distribuite (DER) sulla rete elettrica - principalmente attraverso il solare sui tetti che ha <a href=\"https:\/\/www.seia.org\/solar-industry-research-data\">\u00e8 cresciuta significativamente nell'ultimo decennio<\/a>.<\/p>\n<p>L'immagine qui sotto fornisce un rendering di questo concetto in forma visiva:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i1.rgstatic.net\/ii\/profile\/Marco_Pasetti\/publication\/323738170\/figure\/fig1\/AS:614232445968384@1523455835111\/Schematic-representation-of-the-physical-aggregation-levels-of-DERs-and-prosumers-in-the.png\" alt=\"Rappresentazione schematica dei livelli di aggregazione fisica delle DER e dei prosumer nel dominio della rete elettrica. EES: stoccaggio di energia elettrica; DG: generazione distribuita; MV: media tensione; LV: bassa tensione.\u00c2\u00a0\" \/><\/p>\n<p><em>Fonte:\u00a0<a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/figure\/Schematic-representation-of-the-physical-aggregation-levels-of-DERs-and-prosumers-in-the_fig1_323738170\">Un'architettura di centrale elettrica virtuale per la gestione della domanda dei consumatori intelligenti - Figura scientifica<\/a> su ResearchGate. [consultato il 3 nov, 2018]<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>In questo esempio, EES si riferisce a Electrical Energy Storage; DG si riferisce a Distributed Generation; e MV e LV si riferiscono rispettivamente a media e bassa tensione.<\/p>\n<p>Il processo di questa aggregazione in una centrale elettrica virtuale viene condotto continuamente, sfruttando l'AI per sviluppare analisi predittive attraverso una variet\u00e0 di variabili - come il tempo, i livelli di consumo energetico, le opzioni tariffarie (tasso di elettricit\u00e0), tra gli altri e automatizzare il processo di calcoli in tempo reale. Il risultato fornisce riduzioni di carico aggregate che possono fornire sollievo durante i periodi di ondate di calore senza precedenti (anche se grazie al cambiamento climatico sempre meno senza precedenti). Questo \u00e8 qualcosa che il sistema Stem distribuito <a href=\"http:\/\/www.energystoragejournal.com\/2018\/06\/28\/industry-insight-feeding-the-machine-ai-as-the-next-energy-storage-disruptor\/\">pi\u00f9 di 600 volte nel mercato all'ingrosso della California nel 2017<\/a>.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_AI_Facilitates_Renewable_Energy_Management\"><\/span>2. L'AI facilita la gestione dell'energia rinnovabile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Come l'impatto del cambiamento climatico e l'uso continuo di combustibili fossili <a href=\"https:\/\/www.weforum.org\/agenda\/2018\/01\/clean-energy-renewable-growth-sustainable-key-trends\/\">guida la crescita dell'energia rinnovabile - ora rappresenta un quinto della produzione globale di elettricit\u00e0<\/a>Ma c'\u00e8 un aspetto di questa crescita di cui molti non si rendono conto. L'aumento della quantit\u00e0 di energia rinnovabile presenta delle sfide agli operatori di sistema per integrare queste fonti nella rete elettrica esistente.<\/p>\n<p>Come questo <a href=\"https:\/\/blogs.scientificamerican.com\/plugged-in\/renewable-energy-intermittency-explained-challenges-solutions-and-opportunities\/\">articolo<\/a> di Scientific American sottolinea:<\/p>\n<blockquote><p>Le energie rinnovabili intermittenti sono una sfida perch\u00e9 disturbano i metodi convenzionali per la pianificazione del funzionamento quotidiano della rete elettrica. La loro potenza fluttua su orizzonti temporali multipli, costringendo l'operatore di rete a regolare le sue procedure operative day-ahead, hour-ahead e real-time.<\/p><\/blockquote>\n<p>Dal momento che il solare o il vento potrebbero essere colpiti semplicemente da nuvole casuali o da modelli di vento difficili da prevedere, questa sfida \u00e8 aggravata minuto per minuto per garantire che la rete elettrica continui a mantenere un'alimentazione coerente e affidabile. Questa \u00e8 un'altra area in cui l'AI brilla (nessun gioco di parole). Di seguito tracciamo il profilo di due innovazioni di questo tipo - la prima \u00e8 associata alla gestione delle risorse solari e la seconda riguarda l'aggregazione di pi\u00f9 flussi di dati e la combinazione di previsioni meteorologiche e apprendimento automatico per ottimizzare le operazioni di energia rinnovabile.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_VADER_-_Visibility_into_Distributed_Energy_Networks\"><\/span>3. VADER - Visibilit\u00e0 nelle reti di energia distribuita<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Chiaramente l'ideatore di questo sforzo era un fan di Star Wars; no, Vader qui non si riferisce al signore oscuro, ma piuttosto a una piattaforma che combina i dati dei sistemi solari fotovoltaici (PV) e dei contatori intelligenti che analizzano i dati su base continua per modellare il consumo di elettricit\u00e0 e il comportamento delle risorse energetiche distribuite come il solare su tetto o a terra. VADER sta per <strong>V<\/strong>isualizzazione e <strong>A<\/strong>nalitica dei sistemi di distribuzione con penetrazione profonda di <strong>D<\/strong>istribuito <strong>E<\/strong>nergia <strong>R<\/strong>esources (o, di nuovo, DER).<\/p>\n<p>Il motore al centro di tutta questa innovazione \u00e8 <a href=\"https:\/\/www.energy.gov\/eere\/solar\/articles\/national-lab-uses-artificial-intelligence-optimize-solar-and-other-distributed\">apprendimento automatico e algoritmi basati su AI<\/a>La piattaforma \u00e8 in grado di \"modellare i potenziali cambiamenti nella connettivit\u00e0 e il comportamento delle DER sulla rete, consentendo l'ottimizzazione in tempo reale e l'automazione della pianificazione della distribuzione e la decisione di funzionamento per le utility\". Di seguito \u00e8 riportato uno sguardo ad alcune delle schermate di applicazione della piattaforma.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.energy.gov\/sites\/prod\/files\/styles\/borealis_photo_gallery_large_respondxl\/public\/2018\/01\/f46\/VADER%204%20screen%202.jpg?itok=ujmkAdQw\" alt=\"schermata della tecnologia solare VADER\" \/><em>Fonte: <a href=\"https:\/\/www.energy.gov\/eere\/solar\/articles\/national-lab-uses-artificial-intelligence-optimize-solar-and-other-distributed\">Ufficio per l'efficienza energetica e le energie rinnovabili\u00a0<\/a><\/em><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Nnergix_-_Intersection_of_Meteorology_Analytics_and_Energy\"><\/span>4. Nnergix - Intersezione di meteorologia, analisi ed energia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.nnergix.com\">Nnergix<\/a> \u00e8 un'azienda con sede a Barcellona fondata nel 2013 che riunisce una massa di dati e attraverso il processo di algoritmi e modelli analitici basati sull'intelligenza artificiale per gestire le energie rinnovabili e ottimizzare le riserve di rotazione. Le riserve di rotazione - nel senso pi\u00f9 semplice - sono quelle risorse di generazione che sono on-line anche se non caricate e possono rispondere in un breve lasso di tempo nel caso in cui un generatore o una risorsa di trasmissione vada gi\u00f9.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_AI_and_Energy\"><\/span>Il futuro dell'AI e dell'energia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Gli esempi forniti sopra sono semplicemente un assaggio di ci\u00f2 che \u00e8 possibile in definitiva. Ci sono molti altri esempi dell'uso dell'IA che hanno un impatto sull'energia come:\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ft.com\/content\/27c8aea0-06a9-11e7-97d1-5e720a26771b\">previsione di carico a breve termine<\/a>, la manutenzione predittiva per sostituire le risorse che invecchiano (prima che si verifichino costose riparazioni quando alla fine si guastano), l'uso di <a href=\"https:\/\/techsee.me\/blog\/ai-in-utilities\/\">assistenti virtuali per migliorare l'esperienza del cliente<\/a>, e <a href=\"https:\/\/www.nanalyze.com\/2018\/02\/itemizing-energy-bill-artificial-intelligence\/\">usando l'AI per ottenere informazioni sulla tua bolletta elettrica<\/a>.<\/p>\n<p>Naturalmente, queste innovazioni non sono senza rischi (come la privacy dei dati o <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/constancedouris\/2018\/01\/16\/as-cyber-threats-to-the-electric-grid-rise-utilities-regulators-seek-solutions\/#7cf03379343e\">diventare dipendenti dai dispositivi connessi a Internet<\/a>), ma con la potenza di calcolo e la disponibilit\u00e0 di dati, ci sono potenzialmente altre aree in cui l'intelligenza artificiale in centrale elettrica \u00e8 beneficiata. L'unico ingrediente aggiuntivo necessario \u00e8 la creativit\u00e0.<\/p>\n<p>&#8212;&#8212;-<br \/>\nHai bisogno di consultare un esperto di intelligenza artificiale? Mettiti in contatto con un <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/?utm_source=AIEnergy\">scienziato freelance<\/a> su Kolabtree.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Le applicazioni dell'intelligenza artificiale nell'industria energetica stanno alimentando nuove innovazioni e contribuendo a sviluppare la rete intelligente del futuro. Christopher Frye, un freelance di Kolabtree, dettaglia come l'intelligenza artificiale nella centrale elettrica, con 4 esempi del mondo reale. L'intelligenza artificiale (AI) rappresenta un'area che ha un potenziale significativo in una vasta gamma di settori,<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/it\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/\" title=\"Per saperne di pi\u00f9\">Per saperne di pi\u00f9<\/a><\/div>","protected":false},"author":62,"featured_media":4775,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[434,304],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v20.1 (Yoast SEO v20.1) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>4 Uses of Artificial Intelligence in Power Plant | The Kolabtree blog<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Artificial Intelligence in power plant is a big way, helping to store energy, manage renewables, and optimize resources.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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