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Stellen Sie eine zuverlässige Versorgung mit kostengünstigen Kraftstoffen und Strom bei gleichzeitiger Optimierung der Energieeffizienz bereit.
Um dem globalen Bedarf gerecht zu werden, bedienen sich Energieunternehmen eines softwaredefinierten Ansatzes, um kostengünstigere Energie zu erforschen, zu erzeugen, zu transportieren sowie bereitzustellen und gleichzeitig Klimaneutralität zu erreichen. Sie nutzen KI und High Performance Computing (HPC), um die Umweltauswirkungen unterirdischer Operationen zu reduzieren, arbeitsaufwendige oberirdische Operationen zu automatisieren und Echtzeit-Intelligenz am Grid Edge zur Verfügung zu stellen.
So nutzte Shell NVIDIA DGX™-Systeme , um Salzgrenzen bei der Reservoirmodellierung zu bestimmen, iterative 4K-Bildrekonstruktion zu ermöglichen, neue Designs für Industrieanlagen zu testen und Fortschritte bei nachhaltigen neuen Materialien zu beschleunigen.
Siemens Gamesa optimiert seine Offshore-Windparks für maximale Leistung bei minimalen Kosten mithilfe von NVIDIA Omniverse™ und NVIDIA Modulus. Erfahren Sie, wie die neuronale Superauflösung die Simulationsdauer von 40 Tagen auf 15 Minuten verkürzt.
Beschleunigen Sie Lagerstättensimulationen und seismische Berechnungen für die Kraftstoffproduktion.
Erfahren Sie, wie KI die Simulation von Lagerstätten und die Verarbeitung seismischer Daten beschleunigt, die Überwachung von Pipelines verbessert und die Gesundheit und Sicherheit von Arbeitnehmern schützt, während gleichzeitig Emissionen und Umweltbelastungen reduziert werden.
Erstellen Sie digitale Zwillinge für Industrie und Wissenschaft, um Nachhaltigkeit und Sicherheit zu verbessern.
Erfahren Sie, wie KI zur Entwicklung von physikalisch präzisen industriellen digitalen Zwillingen, zur Skalierung der Erzeugung erneuerbarer Energien, zur Simulation von Klima und Wetter, zur Beschleunigung von CFD(Computational Fluid Dynamics)-Workloads und für die Optimierung der Effizienz von Industriestandorten verwendet wird.
Verbessern Sie Erzeugung, Transport und Verteilung von Strom für mehr Ausfallsicherheit.
Entdecken Sie die Zukunft softwaredefinierter Smart Grids, einschließlich der vorbeugenden Wartung der Grid-Infrastruktur, der Verwaltung verteilter Energieressourcen, der synthetischen Datengenerierung von Grid-Ressourcen, Ausfallplanung, Fahrtenoptimierung und virtuellen Assistenten für Contact Center von Versorgungsunternehmen.
Erfahren Sie von branchenführenden Unternehmen, wie sie mit KI Prozesse optimieren, Risiken mindern und Kosten senken.
Image courtesy of BP.
Erfahren Sie, wie BP durch die Portierung des Reverse Time Migration(RTM)-Codes der Produktion auf NVIDIA HGX™ A100 und Nutzung der cuFFT-Bibliothek die Laufzeiten um das 35-Fache beschleunigte.
* Anmeldung erforderlich.
Bild mit freundlicher Genehmigung von BP.
So setzte Chevron NVIDIA IndeX®, ein volumetrisches interaktives 3D-Visualisierungs-SDK, in Microsoft Azure zur Optimierung der Analyse von Kernstichproben ein – bei größeren Volumina und mit höherer Auflösung.
Stone Ridge Technology hat seine ECHELON-Software zur Lagerstättensimulation anhand der NVIDIA Hopper- GPU-Architektur getestet, einschließlich des NVIDIA Grace Hopper-Superchips, H100-NVL und H100-PCIe. Erfahren Sie, wie das Unternehmen bis zu 3,8-mal schnellere Simulationen mit bis zu 25 Millionen Zellen umfassenden Modellen erreichte.
Erfahren Sie, wie globale Energieunternehmen wie Siemens Energy industrielle digitale Zwillinge erstellen, um die vorbeugende Wartung in Kraftwerken zu unterstützen, und wie die Energiebranche dadurch jährlich schätzungsweise 1,7 Milliarden US-Dollar einsparen könnte.
Bild mit freundlicher Genehmigung von Noteworthy AI.
Entdecken Sie das intelligente On-Board-Kamerasystem von FirstEnergy, entwickelt von Noteworthy AI auf Basis der NVIDIA® Jetson™ Edge-KI-Plattform, das automatisch Millionen Strommasten und viele Millionen Grid-Geräte überwacht, um Wartungsbedarf zu erkennen.
Shell arbeitet kontinuierlich mit NVIDIA zusammen: realistischere 3D-Reservoirmodelle (z. B. Tauchreservoir) für die CO2-Speicherung, mehrschichtige Geologie mit horizontaler und vertikaler Heterogenität, recheneffiziente FNO(Fourier Neural Operator)-basierte Netzwerke, die größere Eingabedatensätze verarbeiten und akzeptable Prognosen über längere Zeiträume liefern (wie mehrere Jahrhunderte) und die Möglichkeit der Erstellung digitaler Zwillingsmodelle der tiefen Erde für Klimawandel-Szenarien (CCS) in Echtzeit mit Unsicherheitsbewertung. .
— Pandu Devarakota, Principal Science Expert, Shell
Wir können den Beitrag von KI zum Energiesektor anhand von drei Dimensionen untersuchen: Energieprognose, CO2-Abscheidung und vorbeugende Wartung ... KI-Algorithmen werden für Energieprognosen, zur Vorhersage des Energiebedarfs und zur Optimierung des wirtschaftlichen Werts eingesetzt... Mithilfe von KI lassen sich CO2-Emissionen reduzieren, indem Daten aus verschiedenen Quellen in Bezug auf Wetter, Böden und Ernteerträge analysiert werden... um unsere Versorgungslieferkette zu optimieren und die CO2-Bilanz zu verbessern... KI kann auch Energieunternehmen dabei helfen, die Leistung ihrer Ressourcen und Ausrüstungen zu überwachen.
— Nayef Otaibi, Vice President und Chief Digital Officer, Saudi Aramco
Wir werden weiterhin Daten erfassen, nicht nur zum Betrieb unserer Windturbinen, sondern auch für Wettervorhersagen, Standortplanung und andere Bereiche, um die Standorte von Windturbinen zu optimieren. Wir beschäftigen uns derzeit mit Augmented Reality und Extended Reality, da Windkraftanlagen komplizierte Maschinen mit vielen Arten von Ausfallmöglichkeiten sind. Es ist unerlässlich, sicherzustellen, dass die Windturbinen sicher funktionieren und dass Servicetechniker wissen, wie Servicereparaturen richtig durchgeführt werden.
— Lasse Lundberg Nowack, Vice President, Engineering Development Power Solutions, Vestas
Wir generierten synthetische Daten in NVIDIA Omniverse, um automatisch Tausende von fotorealistischen Beispielen mit Beschreibungen für verschiedene Defekte in Grid-Ressourcen zu erstellen. Aktuell verwenden wir reale Bilder und diese synthetischen Bilder, um Inspektionsmodelle zu trainieren.
— Ankush Agarwal, Director of Advanced Analytics, Exelon
In Oregon erfahren wir die Auswirkungen des Klimawandels am eigenen Leib und sind uns bewusst, wie dringend Innovationen im Grid-Edge-Bereich für eine saubere Energiezukunft benötigt werden. Investitionen in neue Technologien für das Stromnetz sind für PGE eine der wichtigsten Strategien, um die Klimaziele zu erreichen und den Kunden saubere, erschwingliche und zuverlässige Energie bereitzustellen.
— Ananth Sundaram, Senior Manager of Integrated Grid, Portland General Electric (PGE)
Systeme mit NVIDIA A100 80 GB Tensor Core-GPUs zeigen im Vergleich zur CPU-Leistung bei Ausführung des hochauflösenden Reservoir-Simulators INTERSECT von SLB eine hervorragende Leistungssteigerung.
Erfahren Sie, wie Shearwater mit NVIDIA-Grafikprozessoren eine 10-fache Beschleunigung von RTM(Reverse Time Migration)- und Kirchhoff-Algorithmen erreichte, um den Gesamtstromverbrauch für rechenintensive unterirdische Workloads zu senken, die Energieeffizienz zu verbessern und die Betriebskosten für Öl- und Gasunternehmen zu senken.
Aclara wird das erste Unternehmen sein, das Karman, die verteilte KI-Plattform von Utilidata, in einen intelligenten Zähler integriert, um ein verbundenes Stromnetz zu ermöglichen, das saubere und zuverlässige Energie liefert. Karman basiert auf einem maßgeschneiderten NVIDIA-Modul mit KI und erfasst zuverlässige, hochwertige Daten, um Grid-Operation zu verbessern und verteilte Energieressourcen zu verwalten.
Utilidata gab bekannt, dass Portland General Electric den Smart-Grid-Chip von Utilidata, eine bislang einmalige verteilte KI-Plattform mit NVIDIA Jetson, in Oregon testen wird, um die Dekarbonisierung zu unterstützen.
Erfahren Sie mehr über KI- und HPC-Hardware-, Software- und Netzwerklösungen für Energieunternehmen.
Der NVIDIA Grace Hopper™-Superchip ist eine bahnbrechende beschleunigte CPU, die von Grund auf für KI- und HPC-Anwendungen im großen Maßstab entwickelt wurde. Der Superchip liefert eine bis zu 10-mal höhere Leistung für Anwendungen, die Terabytes von Daten enthalten, sodass Wissenschaftler und Forscher ganz neue Lösungen für die komplexesten Probleme der Welt finden können.
Als die neueste Weiterentwicklung der NVIDIA DGX™-Systeme und Grundlage des NVIDIA DGX SuperPOD™ DGX H100 das KI-Kraftpaket mit der bahnbrechenden Leistung der NVIDIA H100 Tensor Core-Grafikkarte.
NVIDIA DGX Cloud ist eine KI-Training-as-a-Service-Lösung, die für die einzigartigen Anforderungen von Unternehmens-KI optimiert ist. Es handelt sich um eine kombinierte Software- und Infrastrukturlösung für KI-Training, die eine Full-Stack-Entwicklersuite, erstklassige Infrastruktur und Concierge-Support umfasst, sodass Unternehmen sofort mit planbaren All-in-One-Preisen loslegen können.
Mit NVIDIA AI Enterprise können Energieunternehmen die Entwicklung von Anwendungsfällen beschleunigen, z. B. für die Reservoirsimulation, die Verarbeitung seismischer Daten und die vorbeugende Wartung. Erfahren Sie, wie Sie über das NVIDIA LaunchPad kostenlosen, kurzfristigen Zugriff auf NVIDIA AI Enterprise in kuratierten Labs erhalten können.
Das NVIDIA HPC-SDK enthält die bewährten Compiler, Bibliotheken und Softwaretools, die für die Maximierung der Entwicklerproduktivität sowie die Leistung und Portabilität von HPC-Modellierungs- und Simulationsanwendungen unerlässlich sind.
NVIDIA Modulus ist ein Open-Source-Framework, um Modelle für physikbasiertes maschinelles Lernen (physics-ML) zu erstellen, über eine einfache Python-Benutzeroberfläche zu trainieren und zu optimieren. Mit Modulus können Sie Modelle für digitale Zwillingsanwendungen für Unternehmen in verschiedenen Bereichen der Physik erstellen, von CFD über Strukturanalysen bis hin zu Elektromagnetik und Klimawissenschaft.
NVIDIA Omniverse ist eine erweiterbare, offene Plattform, die für virtuelle 3D-Zusammenarbeit und physikalisch korrekte Simulationen in Echtzeit entwickelt wurde. Omniverse ermöglicht in Kombination mit NVIDIA Modulus, einem Framework für die Entwicklung von Physikmodellen für neuronale Netze mit maschinellem Lernen, die Erstellung von digitalen Zwillingen für Windparks, Kraftwerke, Stromnetze und in Zukunft sogar der Erde selbst.
NVIDIA Jetson bringt beschleunigte KI-Leistung in einem energieeffizienten und kompakten Formfaktor zum Edge. Kombiniert mit dem NVIDIA JetPack™-SDK sowie NVIDIA Isaac™- Software für Robotik-Betriebssysteme ermöglichen diese Jetson-Module, einschließlich NVIDIA Jetson Orin Nano™, eine vollständige Palette von KI- und Robotikanwendungen im Edge..
NVIDIA NeMo™, Teil der KI-Plattform von NVIDIA, ist ein durchgängiges, Cloud-natives Unternehmens-Framework zum Erstellen, Anpassen und Bereitstellen generativer KI-Modelle mit Milliarden von Parametern. Das NeMo-Framework bietet einen beschleunigten Workflow für das Training mit 3D-Parallelisierungsmethoden, verschiedene Anpassungsmethoden und optimierte Inferenz von umfangreichen Modellen für Sprach- und Bildanwendungen.
Highlights
Um erneuerbare Energien im großen Stil zu verwalten, nutzen NVIDIA und das Partner-Ökosystem von NVIDIA KI, um Solar- und Windparks zu optimieren, Klima und Wetter zu simulieren, Stromnetze zu warten, die CO2-Abscheidung zu fördern und Durchbrüche in der Kernfusion zu ermöglichen.
Videos
Webinars
Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Bausteine von NVIDIA Modulus, die Grundlagen von physikbasiertem Deep Learning und die Integration des Frameworks in die gesamte Omniverse-Plattform.
Erfahren Sie, wie Sie die NVIDIA Base Command™-Plattform verwenden können, um Ihre containerisierte KI-Trainings-Workloads zu beschleunigen, die Tools zu identifizieren, die für den Aufbau eines KI-Kompetenzzentrums erforderlich sind, und lernen Sie die Grundlagen für die Arbeit mit NVIDIA NGC™, der Änderung und der Ausführung von Docker-Containern über NVIDIA NGC™ kennen.
Erfahren Sie, wie Sie Jupyter iPython-Notebooks mit einem Jetson Nano-Entwicklerkit verwenden können, um ein Deep-Learning-Klassifizierungsprojekt mit Computer-Vision-Modellen zu erstellen. Auf diesem benutzerfreundlichen, leistungsstarken Computer werden mehrere neuronale Netze parallel ausgeführt.
NVIDIA Inception ist ein kostenloses Programm, das Ihrem Start-up dabei helfen soll, sich schneller zu entwickeln – dank Zugang zu modernster Technologie und NVIDIA-Experten, der Vernetzung mit Risikokapitalgebern sowie Co-Marketing-Unterstützung zur Verbesserung der Sichtbarkeit Ihres Unternehmens.
Tauschen Sie sich mit Millionen gleichgesinnten Entwicklern aus dem NVIDIA-Entwicklerprogramm aus, um Ihr Lebenswerk zu verwirklichen. Erhalten Sie Zugriff auf kostenlose Container, vortrainierte Modelle, SDKs, technische Dokumentation und Hilfe von Peers und Domain-Experten.
Erweitern Sie Ihr Portfolio mithilfe der NVIDIA Venture Capital (VC) Alliance, einer Initiative von NVIDIA und weltweiten Investoren, die sich auf Start-ups konzentrieren, die mit KI, Datenwissenschaft und HPC innovative Technologien entwickeln.
Unsere Lösungen für die Energiebranche decken mehr als nur Produkte ab. Unsere Partner unterstützen Ihr Unternehmen auf jeder Ebene bei der Entwicklung und Realisierung transformativer KI-Strategien, -Produkte und -Dienstleistungen.
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