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Verbesserung der Stromerzeugung, -übertragung und -verteilung für die Netzmodernisierung und Kostensenkung.
Der Aufbau eines softwaredefinierten intelligenten Stromnetzes verbessert die Widerstandsfähigkeit bei extremen Wetterereignissen, verbessert die Erschwinglichkeit und Zuverlässigkeit von Strom durch einen optimalen Energiefluss in Echtzeit, integriert verteilte Energieressourcen wie Solar, Wind, Elektrofahrzeuge (EVs) und Heimbatterien und beschleunigt Initiativen zur Dekarbonisierung. Mit KI können Versorgungsunternehmen die bestehende Netzinfrastruktur modernisieren, erneuerbare Energien skalieren und kostengünstigere Stromversorgung für Haushalte und Unternehmen bereitstellen.
Erfahren Sie, wie KI und Edge-Computing Versorgungsunternehmen dabei unterstützen können, den Energiebedarf zu prognostizieren, das Angebot dynamisch zu verwalten, Ausfallrisiken in Echtzeit zu identifizieren und die Kundenerfahrung in Contact Centern zu verbessern.
Erfahren Sie, wie Utilidata, Hubbell und NVIDIA verteilte KI an den Netzrand bringen und Versorgungsunternehmen Echtzeit-Überblick über den Netzbetrieb und die verteilten Energieressourcen geben.
Verwalten verteilter Energieressourcen
Die Verwaltung verteilter Energieressourcen wie Elektroautos, Solarpanele und Windkraftanlagen stellt traditionelle Netze vor Herausforderungen. Edge-KI hilft dabei, Energieressourcen dynamisch zu verwalten, die Nachfrage vorherzusagen und das Angebot zu verteilen, um die Netzresilienz zu verbessern. Fortschritte bei intelligenten Stromzählern – mit einem softwaredefinierten Smart-Grid-Chip, der auf der NVIDIA Jetson Edge-KI-Plattformbasiert – bieten Versorgungsunternehmen und ihren Kunden einen höheren Nutzen und eröffnen neue Möglichkeiten für Unternehmen für saubere Energie und Drittanbieter-Marktentwickler.
Automatisieren der Prüfung von Grid-Assets
Bei den meisten Drohneninspektionen muss das Video noch immer von einem Menschen manuell auf Mängel überprüft werden. Das Trainieren eines Computer-Vision-Modells zum Automatisieren der Inspektion ist schwierig, wenn ein großer Pool an gekennzeichneten Daten für jeden möglichen Defekt vorliegt. Mit Generierung synthetischer Daten in NVIDIA Omniverse™können Dienstprogramme automatisch Tausende von beschrifteten, fotorealistischen Beispielen für verschiedene Defekte erstellen. Mit diesen synthetischen Bildern kann dann ein Inspektionsmodell für die Echtzeit-Drohneninspektion trainiert werden.
Optimieren des Energieflusses und der Ausfallplanung
Mit dem Aufkommen von Mikronetzen und Nanonetzen – kleine lokale Backup-Energiesysteme, die autonom arbeiten und verteilte Energieressourcen integrieren – sind Echtzeit-Lastausgleich und Preisanpassungen exponentiell komplexer. High-Performance Computing (HPC) ermöglicht es Versorgungsunternehmen, Netzwerke schnell zu modellieren und einen optimalen Leistungsfluss für die Ausfallplanung und Notfallanalyse zu erzielen. KI-gestützte intelligente Videoanalysen und Cybersicherheit schützen die Grid-Infrastruktur vor unbefugtem Zugriff.
Analyse der Infrastruktur zur Automatisierung von Reparaturen
In den USA besitzen Versorgungsunternehmen 185 Millionen Masten und geben jährlich dutzende Millionen Dollar aus, um den Status von Transformatoren, Zusammenführungen und anderen verbundenen Geräten auf potenzielle Fehler zu prüfen. Dieser manuell intensive Prozess kann bis zu zehn Jahre in Anspruch nehmen. Doch der Zustand jedes Geräts ist entscheidend für die sichere Energieversorgung von Häusern und Unternehmen. Durch den Einsatz der NVIDIA Jetson Edge-KI-Plattform bei Lkws im Außendienst können Versorgungsunternehmen die Datenerfassung und -analyse automatisieren, den Zustand des Netzes in Echtzeit genau überwachen und erforderliche Reparaturen und das Vegetationsmanagement identifizieren.
Kundeninteraktionen personalisieren
Der Kundendienst, eine wichtige Kennzahl für Versorgungsunternehmen, ist auf die Verfügbarkeit des Dienstes rund um die Uhr angewiesen. Eine überdurchschnittlich hohe Nachfragevolatilität aufgrund unerwarteter Ausfälle kann zu einem Anstieg des Anrufvolumens betroffener Kunden führen. Allerdings verbessern KI und Datenanalysen die allgemeine Kundenerfahrung und helfen bei der Kontrolle der Betriebskosten. In Callcentern können Versorgungsunternehmen KI als virtuelle Assistenten zur Unterstützung ihrer Agenten einsetzen. Datenanalysen können verwendet werden, um dem Kundendienstmitarbeiter eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden zu bieten, einschließlich der bisherigen Nutzung, des Peer-Vergleichs und der Ratenübersicht, was die Anrufzeiten und den Frust beim Kunden reduziert.
Besseres Rollverhalten von Lkws bei extremen Wetterverhältnissen
Bei Stromausfällen aufgrund von starkem Wind, Regen oder anderen Wetterereignissen wird von Versorgungsunternehmen erwartet, dass sie schnell und effizient Flotten von Lkws für den Außendienst einsetzen, um Anwohner und Unternehmen mit Strom zu versorgen. Versorgungsunternehmen erforschen den Einsatz von KI, um die Routenplanung von Fahrzeugen in Echtzeit zu optimieren, Reisezeiten zu reduzieren, Kraftstoffkosten zu senken und die Reaktionszeiten zu verbessern.
Erfahren Sie, wie KI die Stromerzeugung verbessert, die Energiekosten senkt und wissenschaftliche Durchbrüche ermöglicht.
Exelon, der größte regulierte Stromversorger in den USA, setzt NVIDIA Omniverse zur automatischen Erstellung von Tausenden von Beispielen für Defekte an Netzanlagen für Echtzeit-Drohneninspektionsmodelle ein und verbessert so die Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit des Netzes.
Minerva CQ, Mitglied des NVIDIA Inception-Programms, macht Kundendienstgespräche in der Energieversorgung für Agenten und Kunden schneller und effizienter. Erfahren Sie, wie das Start-up NVIDIA Riva für Dialogvorschläge in Echtzeit, Sentiment-Analysen und optimale Journey Flows nutzt.
Bild mit freundlicher Genehmigung von Open Climate Fix
Open Climate Fix, ein Mitglied von NVIDIA Inception, hat transformatorbasierte KI-Modelle entwickelt, die auf Terabytes von Satellitendaten trainiert wurden, um die Vorhersagen für die Solarenergieerzeugung um das 3-fache zu verbessern. Erfahren Sie, wie die gemeinnützige Organisation hilft, das britische Stromnetz zu dekarbonisieren.
Wir hatten schon seit dem Kauf eines NVIDIA DGX™-1-Systems vor einigen Jahren mit NVIDIA zusammengearbeitet … Wir verwendeten NVIDIA Omniverse, um verschiedene Defekte von Kreuzarmen zu generieren, wodurch gekennzeichnete Daten für das Training des Inspektionsmodells erzeugt wurden.
— Vladyslav Anderson, Principal Quantitative Engineer, Exelon
Durch die Generierung synthetischer Daten in NVIDIA Omniverse war es unser Ziel, automatisch Tausende von beschrifteten fotorealistischen Beispielen für verschiedene Defekte in Grid-Ressourcen zu erstellen. Wir sind dabei, reale Bilder und diese synthetischen Bilder zu verwenden, um Inspektionsmodelle zu trainieren.
— Justo Ankush Agarwal, Director of Advanced Analytics, Exelon
In Oregon erleben wir die Auswirkungen des Klimawandels aus erster Hand und sind uns bewusst, wie dringend Innovationen in der Netzperipherie auf dem Weg zu einer Zukunft mit sauberer Energie erforderlich sind. 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 robuste Energie bereitzustellen.
— Ananth Sundaram, Senior Manager of Integrated Grid, Portland General Electric (PGE)
Da immer mehr dezentrale Energieressourcen zur Verfügung stehen, insbesondere Batterien, Solaranlagen und Elektrofahrzeuge, können diese Technologien für Versorgungsunternehmen ein Managementproblem oder eine Chance darstellen. Wir arbeiten mit NVIDIA zusammen, um diese zentralen Berechnungen an den Rand des Rasters zu verlagern, damit wir diese Ressourcen in Echtzeit verwalten und in die Echtzeit-Leistungsflussdynamik vom Umspannwerk bis zum Ende der Leitung integrieren können.
— Marissa Hummon, Chief Technology Officer, Utilidata
Schneider Electric kündigte eine Zusammenarbeit mit NVIDIA an, um neue Referenzdesigns zur Optimierung der Rechenzentrumsinfrastruktur hinsichtlich Leistung, Skalierbarkeit und Energieeffizienz zu entwickeln – und ebnet damit den Weg für bahnbrechende Fortschritte bei KI und digitalen Zwillingen.
Image courtesy of Crystal Group.
Aclara wird das erste Unternehmen sein, das die verteilte KI-Plattform von Utilidata, Karman, in einen intelligenten Zähler einbettet, um ein verbundenes Netz zu ermöglichen, das saubere und zuverlässige Energie liefert. Karman basiert auf einem benutzerdefinierten NVIDIA-Modul, das KI nutzt, und erfasst robuste, hochwertige Daten, um den Netzbetrieb zu verbessern und verteilte Energieressourcen zu verwalten.
Image courtesy of Utilidata.
Utilidata kündigte an, dass Portland General Electric den Smart-Grid-Chip von Utilidata, eine weltweit erste verteilte KI-Plattform mit NVIDIA Jetson, in Oregon testen wird, um die Ziele der Dekarbonisierung zu unterstützen.
Minerva CQ, Mitglied von Inception, sorgt dafür, dass Kundendienstanrufe für Agenten und Kunden schneller und effizienter werden. Das Start-up nutzt NVIDIA Riva für Echtzeit-Dialogvorschläge, Stimmungsanalysen und optimale Journey-Flows.
Erfahren Sie mehr über KI- und HPC-Hardware-, Software- und Netzwerklösungen für akademische Einrichtungen.
NVIDIA Jetson bringt beschleunigte KI-Leistung in einem energieeffizienten und kompakten Formfaktor an den Edge. Zusammen mit der NVIDIA JetPack™-SDK und der NVIDIA Isaac™-Software für das Robotik-Betriebssystem sind diese Jetson-Module, einschließlich des neuen NVIDIA Jetson Orin Nano™, eine vollständige Palette von Edge-KI- und Robotikanwendungen.
Mit NVIDIA AI Enterprise können Energieunternehmen die Entwicklung von Anwendungsfällen beschleunigen, z. B. Lagerstättensimulation, seismische Verarbeitung, Bedarfsprognose, vorbeugende Wartung und Stromnetzverwaltung. Erfahren Sie, wie Sie mit kostenlosen kuratierten Labs Zugriff auf NVIDIA-KI erhalten, um mit den Tests zu beginnen.
NVIDIA DGX Cloud ist eine KI-Training-as-a-Service-Lösung mit mehreren Knoten, die für die einzigartigen Anforderungen von Unternehmens-KI optimiert ist. Greifen Sie auf die NVIDIA DGX Cloud zu und profitieren Sie von einer kombinierten Software- und Infrastrukturlösung für KI-Training, die eine Full-Stack-KI-Entwicklersuite, eine erstklassige Infrastruktur und einen Concierge-Support umfasst.
NVIDIA Fleet Command™ ist eine verwaltete Plattform für die Containerorchestrierung, die die Bereitstellung und Implementierung von Systemen und KI-Anwendungen am Edge vereinfacht. Sie vereinfacht auch die Verwaltung von verteilten Computing-Umgebungen mithilfe des Umfangs und der Ausfallsicherheit der Cloud. So wird jeder Standort sicher und intelligent.
NVIDIA cuOpt™ ist eine Optimierungs-API, die KI nutzt, um Entwicklern dabei zu helfen, komplexes Echtzeit-Flotten-Routing zu erstellen. Diese APIs unterstützen Teams bei der Lösung komplexer Routing-Probleme mit mehreren Beschränkungen. Sie bieten neue Funktionen wie dynamisches Rerouting, Aufgabenplanung und Robotiksimulationen – mit Reaktionszeit des Solvers im Subsekundenbereich.
NVIDIA Riva ist ein vollständig anpassbares und grafikprozessorbeschleunigtes Sprach-KI-SDK zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Pipelines, die eine erstklassige Echtzeitgenauigkeit bieten, und zwar lokal, in allen Clouds, am Edge und auf eingebetteten Geräten.
NVIDIA Morpheus ist ein Framework, mit dem Cybersicherheitsentwickler optimierte KI-Pipelines für die Filterung, Verarbeitung und Klassifizierung großer Mengen an Echtzeitdaten erstellen können. Morpheus bringt ein neues Maß an Sicherheit für Rechenzentren, die Cloud und den Edge und setzt KI ein, um Bedrohungen und Anomalien zu erkennen und entsprechend zu handeln, die bisher nicht identifiziert werden konnten.
NVIDIA Metropolis verfügt über grafikprozessorbeschleunigte SDKs und Entwicklertools, die Entwicklern dabei helfen, KI-fähige Videoanalysen und IoT-Anwendungen optimal zu erstellen, bereitzustellen und zu skalieren – vom Edge bis zur Cloud.
NVIDIA Omniverse™ ist eine leicht erweiterbare, offene Plattform, die für virtuelle Zusammenarbeit in 3D und physikalisch korrekte Simulationen in Echtzeit entwickelt wurde. Omniverse in Kombination mit NVIDIA Modulus, einem Framework für die Entwicklung von Modellen für physikbasiertes maschinelles Lernen (Physik-ML), ermöglicht digitale Zwillinge für Windparks, Kraftwerke, Stromnetze und, eines Tages, für die Erde selbst.
Videos
Webinars
Verwenden Sie Jupyter iPython Notebooks mit einem Jetson Nano Developer Kit, um ein Deep-Learning-Klassifizierungsprojekt mit Computer-Vision-Modellen zu erstellen. Auf diesem benutzerfreundlichen, leistungsstarken Computer werden mehrere neuronale Netze parallel ausgeführt.
Erfahren Sie mehr über die verschiedenen Bausteine von NVIDIA Modulus, die Grundlagen von Deep Learning auf Basis der Physik und die Integration des Frameworks in die Omniverse-Plattform insgesamt.
Erfahren Sie, wie Sie Probleme beim Routing von Fahrzeugen mit gemischter Flotte für die Lieferung oder Intralogistik modellieren und mehrere Routing-Einschränkungen wie Kapazität, Zeitfenster, gemischte Priorität oder Fähigkeiten mit einfachen APIs anwenden können.
NVIDIA Inception ist ein kostenloses Programm, das Ihrem Start-up dabei helfen soll, sich schneller zu entwickeln – mithilfe des Zugangs zu modernster Technologie und NVIDIA Experten, der Vernetzung mit Risikokapitalgebern sowie Co-Marketing-Unterstützung für größere Sichtbarkeit Ihres Unternehmens.
Verbinden Sie sich mit Millionen von gleichgesinnten Entwicklern im NVIDIA-Entwicklerprogramm, um Ihr Lebenswerk zu verwirklichen und Zugriff auf kostenlose Container, vortrainierte Modelle, SDKs, technische Dokumentation sowie die Hilfe von Kollegen und Experten zu erhalten.
Die NVIDIA Venture Capital (VC) Alliance ist eine Initiative von NVIDIA und weltweiten Investoren, die sich auf Start-ups konzentrieren, die mit KI, Datenwissenschaft und High-Performance-Computing (HPC) innovative Technologien entwickeln.
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