{"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\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/","title":{"rendered":"4 Maneiras de Intelig\u00eancia Artificial \u00e9 Alimentar a Ind\u00fastria Energ\u00e9tica"},"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\">Tabela de Conte\u00fados<\/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-69f388dacb2ff\" 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-69f388dacb2ff\"><\/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\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Convergence_of_AI_and_Energy\" title=\"Converg\u00eancia da IA e da Energia\">Converg\u00eancia da IA e da Energia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Grid_Basics\" title=\"No\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas da rede\">No\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas da rede<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#Artificial_Intelligence_in_Power_Plant_Examples\" title=\"Intelig\u00eancia Artificial em Usina de Energia: Exemplos\">Intelig\u00eancia Artificial em Usina de Energia: Exemplos<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#1_AI_Energy_Storage_Athena\" title=\"1. AI + Armazenamento de energia = Athena\">1. AI + Armazenamento de 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\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#2_AI_Facilitates_Renewable_Energy_Management\" title=\"2. AI Facilita a gest\u00e3o da energia renov\u00e1vel\">2. AI Facilita a gest\u00e3o da energia renov\u00e1vel<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#3_VADER_-_Visibility_into_Distributed_Energy_Networks\" title=\"3. VADER - Visibilidade em Redes de Energia Distribu\u00edda\">3. VADER - Visibilidade em Redes de Energia Distribu\u00edda<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#4_Nnergix_-_Intersection_of_Meteorology_Analytics_and_Energy\" title=\"4. Nnergix - Intersec\u00e7\u00e3o de Meteorologia, Anal\u00edtica e Energia\">4. Nnergix - Intersec\u00e7\u00e3o de Meteorologia, Anal\u00edtica e Energia<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/#The_Future_of_AI_and_Energy\" title=\"O futuro da IA e da energia\">O futuro da IA e da energia<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<p><em>As aplica\u00e7\u00f5es de <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/ensuring-reproducibility-in-ai-driven-research-how-freelance-experts-can-help-in-biotech-and-healthcare\/\">Intelig\u00eancia Artificial<\/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\">Intelig\u00eancia Artificial<\/a> (AI) representa uma \u00e1rea que possui um potencial significativo em uma ampla gama de setores, tanto no valor que pode criar quanto no valor que pode descobrir atrav\u00e9s da realiza\u00e7\u00e3o de um potencial previamente inexplorado. Com o aumento do poder computacional, juntamente com o armazenamento de dados mais acess\u00edvel, a IA pode agora produzir an\u00e1lises de conjuntos de dados de uma maneira muito mais poderosa e elegante do que nunca.<\/p>\n<p>Em termos mais simples, a IA est\u00e1 expandindo seu escopo sobre tarefas tradicionalmente executadas por humanos; de fato, em alguns aspectos, melhor do que os humanos. Neste post do blog, mergulhamos no impacto deste potencial sobre a ind\u00fastria energ\u00e9tica e, em particular, como a intelig\u00eancia artificial em usinas de energia est\u00e1 criando oportunidade e valor para o sistema el\u00e9trico.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Convergence_of_AI_and_Energy\"><\/span>Converg\u00eancia da IA e da Energia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Curiosamente, em <a href=\"https:\/\/www.gatesnotes.com\/About-Bill-Gates\/Dear-Class-of-2017\">um post no blog para estudantes universit\u00e1rios no ano passado<\/a>Bill Gates, o fundador da Microsoft, sugeriu que, se ele pudesse voltar no tempo e causar um impacto de uma nova maneira, ele consideraria tr\u00eas campos:<\/p>\n<blockquote><p>Uma delas \u00e9 a intelig\u00eancia artificial. S\u00f3 agora come\u00e7amos a explorar todas as formas de tornar a vida das pessoas mais produtiva e criativa. A segunda \u00e9 a energia, porque torn\u00e1-la limpa, acess\u00edvel e confi\u00e1vel ser\u00e1 essencial para combater a pobreza e a mudan\u00e7a clim\u00e1tica. A terceira \u00e9 as bioci\u00eancias, que est\u00e3o maduras com oportunidades para ajudar as pessoas a viver vidas mais longas e mais saud\u00e1veis.<\/p><\/blockquote>\n<p>Embora as bioci\u00eancias n\u00e3o sejam menos nobres, o que torna esta cita\u00e7\u00e3o ainda mais intrigante \u00e9 o fato de que, em muitos aspectos, a IA e a energia est\u00e3o convergindo de maneiras que - embora perturbadoras - tamb\u00e9m podem mitigar potenciais impactos negativos e facilitar uma transforma\u00e7\u00e3o energ\u00e9tica mais ordenada. O restante deste post fornece insights sobre como as inova\u00e7\u00f5es associadas \u00e0 IA est\u00e3o impactando a ind\u00fastria energ\u00e9tica, incluindo alguns estudos de caso destacando exemplos concretos.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Grid_Basics\"><\/span>No\u00e7\u00f5es b\u00e1sicas da rede<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Antes de mergulharmos nos detalhes, alguns pontos menores est\u00e3o em ordem com rela\u00e7\u00e3o \u00e0 natureza das opera\u00e7\u00f5es de utilidades el\u00e9tricas para garantir uma compreens\u00e3o clara de como a IA se intercepta. Em sua ess\u00eancia, a ind\u00fastria el\u00e9trica (ainda) consiste em tr\u00eas \u00e1reas funcionais prim\u00e1rias: gera\u00e7\u00e3o, transmiss\u00e3o e distribui\u00e7\u00e3o. A gera\u00e7\u00e3o inclui todas as fontes de energia el\u00e9trica incluindo tanto os combust\u00edveis f\u00f3sseis quanto a energia renov\u00e1vel; a transmiss\u00e3o inclui linhas de alta tens\u00e3o que transportam a eletricidade de sua fonte de gera\u00e7\u00e3o para onde ela \u00e9 necess\u00e1ria, facilitada por um sistema de distribui\u00e7\u00e3o mais popularmente conhecido como sistema de postes telef\u00f4nicos que ligam sua rua.<\/p>\n<p>Todo este sistema \u00e9 mais popularmente conhecido como a \"grade\", e nos \u00faltimos anos, uma quantidade significativa de discuss\u00e3o tem se centrado em tornar a grade \"mais inteligente\" ou mais responsiva. Embora existam representa\u00e7\u00f5es concorrentes de como se define a rede inteligente, em sua ess\u00eancia, ela \u00e9 a conflu\u00eancia do sistema el\u00e9trico e a inova\u00e7\u00e3o avan\u00e7ada da tecnologia da informa\u00e7\u00e3o e da comunica\u00e7\u00e3o. O smart grid n\u00e3o \u00e9 est\u00e1tico. \u00c9 um sistema que <a href=\"https:\/\/www.smartgrid.gov\/the_smart_grid\/smart_grid.html\">continua a evoluir como tecnologias<\/a> s\u00e3o testados e aperfei\u00e7oados iterativamente. O papel da IA pode ser melhor descrito como o c\u00e9rebro por tr\u00e1s da futura rede inteligente, o centro de controle por tr\u00e1s de milh\u00f5es de sensores e a capacidade de sintetizar e agir sobre quantidades avassaladoras de dados. Voltamos a alguns estudos de caso onde parte disto j\u00e1 est\u00e1 acontecendo.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Artificial_Intelligence_in_Power_Plant_Examples\"><\/span>Intelig\u00eancia Artificial em Usina de Energia: Exemplos<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_AI_Energy_Storage_Athena\"><\/span>1. AI + Armazenamento de energia = Athena<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.stem.com\/\">Haste<\/a>A AI, uma empresa sediada em S\u00e3o Francisco fundada em 2009, re\u00fane o poder da IA e do armazenamento de energia para \"otimizar o momento do uso da energia\". Atrav\u00e9s da combina\u00e7\u00e3o de aprendizagem da m\u00e1quina, an\u00e1lise preditiva e armazenamento de energia, <a href=\"https:\/\/www.stem.com\/athena\/\">Athena<\/a>Como o sistema \u00e9 chamado, forma centrais el\u00e9tricas virtuais para maximizar o valor do armazenamento de energia.<\/p>\n<p>Como isso pode ser feito? Atrav\u00e9s da an\u00e1lise de dados a uma taxa de 400 megabytes a cada minuto, o sistema avalia continuamente o valor temporal da energia e toma as melhores decis\u00f5es sobre quando a energia deve ser comprada. O processo de agrega\u00e7\u00e3o em m\u00faltiplos pontos que representam a capacidade de armazenamento de energia \u00e9 o que \u00e9 descrito como a \"central el\u00e9trica virtual\". A prolifera\u00e7\u00e3o destes recursos distribu\u00eddos est\u00e1 sendo cada vez mais impulsionada pelo crescimento do que \u00e9 chamado de recursos energ\u00e9ticos distribu\u00eddos (DER) na rede el\u00e9trica - principalmente atrav\u00e9s de telhado solar que tem <a href=\"https:\/\/www.seia.org\/solar-industry-research-data\">cresceu significativamente durante a \u00faltima d\u00e9cada<\/a>.<\/p>\n<p>A imagem abaixo fornece uma representa\u00e7\u00e3o visual deste conceito:<\/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=\"Representa\u00e7\u00e3o esquem\u00e1tica dos n\u00edveis de agrega\u00e7\u00e3o f\u00edsica de DERs e prosumers no dom\u00ednio da rede el\u00e9trica. EES: armazenamento de energia el\u00e9trica; DG: gera\u00e7\u00e3o distribu\u00edda; MT: m\u00e9dia tens\u00e3o; BT: baixa tens\u00e3o.\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\">Uma arquitetura de usina de energia virtual para o gerenciamento do lado da demanda de prosumers inteligentes - Figura cient\u00edfica<\/a> no ResearchGate. [acessado em 3 de novembro de 2018].<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Neste exemplo, EES refere-se ao armazenamento de energia el\u00e9trica; DG refere-se \u00e0 Gera\u00e7\u00e3o Distribu\u00edda; e MT e BT referem-se \u00e0 m\u00e9dia e baixa tens\u00e3o, respectivamente.<\/p>\n<p>O processo desta agrega\u00e7\u00e3o em uma central el\u00e9trica virtual \u00e9 conduzido continuamente, alavancando a IA para desenvolver an\u00e1lises preditivas atrav\u00e9s de uma variedade de vari\u00e1veis - tais como clima, n\u00edveis de consumo de energia, op\u00e7\u00f5es tarif\u00e1rias (taxa de eletricidade), entre outras, e automatizar o processo de c\u00e1lculos em tempo real. O resultado proporciona redu\u00e7\u00f5es de carga agregada que podem proporcionar al\u00edvio durante per\u00edodos de ondas de calor sem precedentes (embora gra\u00e7as \u00e0 mudan\u00e7a clim\u00e1tica tornar-se menos sem precedentes). Isto \u00e9 algo que o sistema Stem implantado <a href=\"http:\/\/www.energystoragejournal.com\/2018\/06\/28\/industry-insight-feeding-the-machine-ai-as-the-next-energy-storage-disruptor\/\">mais de 600 vezes no mercado atacadista da Calif\u00f3rnia em 2017<\/a>.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_AI_Facilitates_Renewable_Energy_Management\"><\/span>2. AI Facilita a gest\u00e3o da energia renov\u00e1vel<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Como o impacto da mudan\u00e7a clim\u00e1tica e o uso cont\u00ednuo de combust\u00edveis f\u00f3sseis <a href=\"https:\/\/www.weforum.org\/agenda\/2018\/01\/clean-energy-renewable-growth-sustainable-key-trends\/\">impulsiona o crescimento das energias renov\u00e1veis - agora respondendo por um quinto da produ\u00e7\u00e3o global de eletricidade<\/a>H\u00e1 um aspecto deste crescimento que muitos podem n\u00e3o perceber. Aumentar a quantidade de energia renov\u00e1vel apresenta desafios para os operadores de sistemas para integrar estas fontes na rede el\u00e9trica existente.<\/p>\n<p>Como este <a href=\"https:\/\/blogs.scientificamerican.com\/plugged-in\/renewable-energy-intermittency-explained-challenges-solutions-and-opportunities\/\">artigo<\/a> de pontos cient\u00edficos americanos:<\/p>\n<blockquote><p>As energias renov\u00e1veis intermitentes s\u00e3o um desafio porque perturbam os m\u00e9todos convencionais de planejamento da opera\u00e7\u00e3o di\u00e1ria da rede el\u00e9trica. Sua energia flutua em m\u00faltiplos horizontes de tempo, for\u00e7ando o operador da rede a ajustar seus procedimentos de opera\u00e7\u00e3o em tempo real, com um dia de anteced\u00eancia e uma hora de anteced\u00eancia.<\/p><\/blockquote>\n<p>Como a energia solar ou e\u00f3lica poderia ser impactada simplesmente por nuvens aleat\u00f3rias ou por padr\u00f5es de vento dif\u00edceis de prever, este desafio \u00e9 agravado minuto a minuto para garantir que a rede el\u00e9trica continue a manter uma energia consistente e confi\u00e1vel. Esta \u00e9 outra \u00e1rea onde a IA brilha (sem trocadilho intencional). A primeira est\u00e1 associada ao gerenciamento de recursos solares e a segunda envolve agregar m\u00faltiplos fluxos de dados e combinar previs\u00e3o do tempo e aprendizagem de m\u00e1quinas para otimizar as opera\u00e7\u00f5es de energia renov\u00e1vel.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_VADER_-_Visibility_into_Distributed_Energy_Networks\"><\/span>3. VADER - Visibilidade em Redes de Energia Distribu\u00edda<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Claramente o idealizador por tr\u00e1s deste esfor\u00e7o foi um ventilador Star Wars; n\u00e3o, aqui Vader n\u00e3o se refere ao Senhor das Trevas, mas sim a uma plataforma que combina dados de sistemas solares foto-voltaicos (PV) e medidores inteligentes que comprimem os dados continuamente para modelar o consumo de eletricidade e o comportamento dos recursos energ\u00e9ticos distribu\u00eddos, tais como a energia solar no telhado ou no solo. VADER significa <strong>V<\/strong>isualiza\u00e7\u00e3o e <strong>A<\/strong>nalisadores de Sistemas de Distribui\u00e7\u00e3o com Penetra\u00e7\u00e3o Profunda de <strong>D<\/strong>istribu\u00eddo <strong>E<\/strong>nergia <strong>R<\/strong>es fontes (ou, novamente, DER).<\/p>\n<p>O motor no centro de toda essa inova\u00e7\u00e3o \u00e9 <a href=\"https:\/\/www.energy.gov\/eere\/solar\/articles\/national-lab-uses-artificial-intelligence-optimize-solar-and-other-distributed\">aprendizagem de m\u00e1quinas e algoritmos baseados em IA<\/a>; ele pode \"modelar mudan\u00e7as potenciais na conectividade e no comportamento dos DERs na rede, permitindo a otimiza\u00e7\u00e3o e automa\u00e7\u00e3o em tempo real do planejamento da distribui\u00e7\u00e3o e da decis\u00e3o de opera\u00e7\u00e3o das concession\u00e1rias\". Abaixo est\u00e1 uma vis\u00e3o de algumas das telas de aplica\u00e7\u00e3o da plataforma.<\/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=\"captura de tela da tecnologia VADER solar\" \/><em>Fonte: <a href=\"https:\/\/www.energy.gov\/eere\/solar\/articles\/national-lab-uses-artificial-intelligence-optimize-solar-and-other-distributed\">Escrit\u00f3rio de Efici\u00eancia Energ\u00e9tica e Energia Renov\u00e1vel\u00a0<\/a><\/em><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_Nnergix_-_Intersection_of_Meteorology_Analytics_and_Energy\"><\/span>4. Nnergix - Intersec\u00e7\u00e3o de Meteorologia, Anal\u00edtica e Energia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/www.nnergix.com\">Nnergix<\/a> \u00e9 um equipamento baseado em Barcelona fundado em 2013 que re\u00fane uma massa de dados e atrav\u00e9s do processo de algoritmos baseados em IA e modelos anal\u00edticos para gerenciar energias renov\u00e1veis e otimizar as reservas de fia\u00e7\u00e3o. As reservas de fia\u00e7\u00e3o - no sentido mais simples - s\u00e3o aqueles recursos de gera\u00e7\u00e3o que est\u00e3o on-line, embora n\u00e3o carregados, e podem responder em um curto espa\u00e7o de tempo no caso de queda de um gerador ou recurso de transmiss\u00e3o.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_AI_and_Energy\"><\/span>O futuro da IA e da energia<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Os exemplos fornecidos acima s\u00e3o simplesmente uma amostra do que \u00e9 poss\u00edvel no final das contas. H\u00e1 muito mais exemplos do uso de energia de impacto da IA, como por exemplo:\u00a0<a href=\"https:\/\/www.ft.com\/content\/27c8aea0-06a9-11e7-97d1-5e720a26771b\">previs\u00e3o de carga a curto prazo<\/a>A manuten\u00e7\u00e3o preditiva para substituir os recursos envelhecidos (antes que os reparos dispendiosos ocorram quando finalmente falham), o uso de <a href=\"https:\/\/techsee.me\/blog\/ai-in-utilities\/\">assistentes virtuais para melhorar a experi\u00eancia do cliente<\/a>e <a href=\"https:\/\/www.nanalyze.com\/2018\/02\/itemizing-energy-bill-artificial-intelligence\/\">usando AI para obter informa\u00e7\u00f5es sobre sua conta de eletricidade<\/a>.<\/p>\n<p>Naturalmente, essas inova\u00e7\u00f5es n\u00e3o est\u00e3o isentas de riscos (como a privacidade dos dados ou <a href=\"https:\/\/www.forbes.com\/sites\/constancedouris\/2018\/01\/16\/as-cyber-threats-to-the-electric-grid-rise-utilities-regulators-seek-solutions\/#7cf03379343e\">tornar-se dependente de dispositivos conectados \u00e0 Internet<\/a>), mas com o poder computacional e a disponibilidade de dados, existem potencialmente outras \u00e1reas onde a intelig\u00eancia artificial na usina de energia \u00e9 beneficiada. O \u00fanico ingrediente adicional necess\u00e1rio \u00e9 a criatividade.<\/p>\n<p>&#8212;&#8212;-<br \/>\nNecessidade de consultar um especialista em intelig\u00eancia artificial? Entre em contato com um <a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/?utm_source=AIEnergy\">cientista freelancer<\/a> em Kolabtree.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>The applications of Artificial Intelligence 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. Artificial Intelligence (AI) represents an area that holds significant potential across a wide array of sectors,<\/p>\n<div class=\"read-more\"><a href=\"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/pt\/4-ways-artificial-intelligence-is-powering-the-energy-industry\/\" title=\"Leia mais\">Leia mais<\/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, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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