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Mejora de la generación, transmisión y distribución de energía para la modernización de la red y la reducción de costes.
La construcción de una red inteligente definida por software mejora la resiliencia durante eventos climáticos extremos, mejora la asequibilidad y confiabilidad de la electricidad a través de un flujo de energía óptimo en tiempo real, integra recursos energéticos distribuidos como la energía solar, la eólica, los vehículos eléctricos (VE) y las baterías domésticas, y acelera las iniciativas de descarbonización. Con la IA, las empresas pueden modernizar la infraestructura de red antigua, escalar la energía renovable y suministrar energía de menor coste a hogares y empresas.
Descubra cómo la IA y la computación perimetral pueden ayudar a los servicios públicos a pronosticar la demanda energética, administrar dinámicamente el suministro, identificar riesgos de interrupción en tiempo real y mejorar las experiencias de los clientes en los centros de contacto.
Descubre cómo Utilidata, Hubbell y NVIDIA están llevando la IA distribuida al borde de la red, brindando visibilidad en tiempo real a las empresas de servicios públicos sobre las operaciones de la red y los recursos energéticos distribuidos.
Gestión de recursos energéticos distribuidos
Gestionar los recursos energéticos distribuidos, como los paneles solares, los parques eólicos, los vehículos eléctricos (EV) y las baterías domésticas, plantea desafíos para las redes tradicionales. La IA perimetral ayuda a gestionar estos recursos, predecir la demanda y proporcionar suministros de forma dinámica para mejorar la resistencia de la red. Los avances en contadores inteligentes, impulsados por un chip de red inteligente definido por software basado en la plataforma de IA perimetral NVIDIA Jetson, ofrecen un mayor valor a los servicios públicos y a sus clientes, al tiempo que abren nuevas oportunidades para empresas de energías limpias y desarrolladores externos de mercado.
Automatización de la inspección de activos de red
La mayoría de las inspecciones con drones todavía requieren que un humano revise manualmente el vídeo en busca de defectos. Entrenar un modelo de visión computarizada para automatizar la inspección es difícil sin un gran grupo de datos etiquetados para cada posible defecto. Mediante la generación de datos sintéticos en NVIDIA Omniverse™, los servicios públicos pueden crear automáticamente miles de ejemplos etiquetados y fotorrealistas de diversos defectos. Después, estas imágenes sintéticas pueden entrenar un modelo para la inspección de drones en tiempo real.
Optimización del flujo de energía y la programación de interrupciones
La aparición de microrredes y nanorredes (sistemas de energía de respaldo locales de pequeña escala que funcionan de forma autónoma e integran recursos energéticos distribuidos) ha complicado exponencialmente el equilibrio de carga y los ajustes de precios en tiempo real. La computación de alto rendimiento (HPC) permite a los servicios públicos modelar rápidamente redes a escala y lograr un flujo de energía óptimo para la programación de interrupciones y el análisis de contingencias. El análisis de vídeo inteligente y la ciberseguridad mejorados por IA protegen la infraestructura de red de accesos no autorizados.
Análisis de la infraestructura para automatizar las reparaciones
Solo en EE. UU., las empresas de servicios públicos cuentan con 185 millones de postes y gastan decenas de millones de dólares cada año para supervisar el estado de las crucetas, los transformadores, los fusibles y otros elementos de la red para detectar posibles fallos. Este proceso manual intensivo puede tardarse en completar hasta una década; sin embargo, el estado de cada dispositivo es de vital importancia para suministrar energía de forma segura a hogares y empresas. Con la implementación de la plataforma de IA perimetral NVIDIA Jetson en los camiones de mantenimiento, los servicios públicos pueden automatizar la recopilación y el análisis de datos, supervisar con precisión el estado de la red en tiempo real e identificar las reparaciones necesarias y la gestión de la vegetación.
Personalización de las interacciones con los clientes
El servicio de atención al cliente, una métrica clave para los servicios públicos, se basa en la disponibilidad ininterrumpida. Una volatilidad de la demanda superior a la normal debido a interrupciones inesperadas puede causar aumentos repentinos en el volumen de llamadas de clientes afectados. Sin embargo, la IA y el análisis de datos mejoran la experiencia general de los clientes y ayudan a controlar los gastos operativos. En los centros de llamadas, las empresas de servicios públicos pueden utilizar la IA como asistentes virtuales para ayudar a los agentes. Se puede utilizar el análisis de datos para presentar al agente de asistencia una imagen completa del cliente que incluya el historial de uso, la comparación con usuarios similares y orientación sobre tarifas, lo que reduce los tiempos de llamada y la frustración del cliente.
Mejora de las visitas de mantenimiento en climatologías extremas
Durante los cortes de electricidad debido a fuertes vientos, lluvias u otros fenómenos meteorológicos, se espera que los servicios públicos desplieguen rápida y eficientemente flotas de camiones de mantenimiento para restablecer el suministro a residentes y empresas. Los servicios públicos están explorando el uso de la IA para optimizar la planificación de las rutas en tiempo real, reducir los trayectos y el coste de combustible, y mejorar el tiempo de respuesta.
Descubra cómo la IA contribuye a mejorar la producción de energía, a reducir los costes energéticos y a impulsar los avances científicos.
Exelon, la mayor empresa de servicios eléctricos regulada de los Estados Unidos, utiliza NVIDIA Omniverse para crear automáticamente miles de ejemplos de defectos de conjuntos de red para modelos de inspección con drones en tiempo real, lo que mejora la fiabilidad y la resistencia de la red.
Minerva CQ, miembro del programa NVIDIA Inception , está haciendo que las llamadas de atención al cliente en energía sean más rápidas y eficientes para agentes y clientes. Descubre cómo la empresa emergente utiliza NVIDIA Riva para proporcionar sugerencias de diálogo en tiempo real, análisis de opinión y flujos de recorrido óptimos.
Imagen cortesía de Open Climate Fix
Open Climate Fix, miembro de NVIDIA Inception, ha creado modelos de IA basados en transformadores y entrenados con terabytes de datos de satélite para mejorar hasta tres veces las predicciones de generación de energía solar. Descubra cómo esta organización sin ánimo de lucro está ayudando a descarbonizar la red eléctrica del Reino Unido.
Ya habíamos colaborado con NVIDIA, pues hace unos años adquirimos un sistema NVIDIA DGX™-1… Utilizamos NVIDIA Omniverse para generar diferentes defectos en las crucetas de los postes, que producían datos etiquetados para el entrenamiento del modelo de inspección.
— Vladyslav Anderson, ingeniero cuantitativo principal, Exelon
Nuestro objetivo al utilizar la generación de datos sintéticos en NVIDIA Omniverse era crear automáticamente miles de ejemplos fotorrealistas y etiquetados de varios defectos en los elementos de la red. Estamos en el proceso de usarlos junto con imágenes reales para el entrenamiento de modelos de inspección.
— Justo Ankush Agarwal, director de análisis avanzado, Exelon
En Oregón, estamos experimentando los impactos del cambio climático de primera mano y reconocemos la urgente necesidad de innovación en el perímetro de la red a medida que vamos pasando a un futuro de energía limpia. Invertir en nuevas tecnologías para la red es una estrategia clave para que PGE logre sus objetivos climáticos y proporcione a los clientes energía limpia, asequible y resiliente.
— Ananth Sundaram, director sénior de la red integrada, Portland General Electric (PGE)
Con el aumento de los recursos energéticos distribuidos, especialmente las baterías, la energía solar y los vehículos eléctricos, esas tecnologías pueden plantear a los servicios públicos tanto un problema de gestión como una oportunidad. Trabajamos con NVIDIA para trasladar esa computación central al perímetro de la red, de modo que podamos administrar esos recursos en el momento e integrarlos en la dinámica del flujo eléctrico en tiempo real desde la subestación hasta el final de la línea.
— Marissa Hummon, directora de tecnología, Utilidata
Schneider Electric anunció una colaboración con NVIDIA en nuevos diseños de referencia para optimizar la infraestructura del centro de datos en cuanto al rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia energética, allanando el camino a avances innovadores en IA y gemelos digitales.
Image courtesy of Crystal Group.
Aclara será la primera empresa en incorporar la plataforma de IA distribuida de Utilidata, Karman, en un contador inteligente para permitir una red conectada que proporcione energía limpia y confiable. Al estar basado en un módulo NVIDIA personalizado que recurre a la IA, Karman captura datos sólidos y de alta calidad para mejorar las operaciones de la red y gestionar los recursos energéticos distribuidos.
Image courtesy of Utilidata.
Utilidata ha anunciado que Portland General Electric pondrá a prueba en Oregón el chip de red inteligente de Utilidata, la primera plataforma de IA distribuida de su clase con tecnología de NVIDIA Jetson, para apoyar los objetivos de descarbonización.
Minerva CQ, miembro de Inception, logra que las llamadas al servicio de atención al cliente sean más rápidas y eficientes para agentes y clientes. La empresa emergente utiliza NVIDIA Riva para ofrecer sugerencias de diálogo en tiempo real, análisis de sentimiento y flujos de viaje óptimos.
Obtenga más información sobre las soluciones de hardware, software y redes de IA y HPC para servicios públicos.
NVIDIA Jetson lleva el rendimiento acelerado de la IA al perímetro en un formato compacto y de bajo consumo. Junto con el SDK NVIDIA JetPack™ y el software NVIDIA Isaac™ para el Robotics Operating System, estos módulos Jetson, incluido el nuevo NVIDIA Jetson Orin Nano™, admiten una gama completa de aplicaciones de IA perimetral y robótica.
Con NVIDIA AI Enterprise, las empresas energéticas pueden acelerar el desarrollo de aplicaciones de casos de uso, como la simulación de yacimientos, el procesamiento sísmico, la previsión de la demanda, el mantenimiento predictivo y la gestión de la red eléctrica. Descubra cómo acceder a la IA de NVIDIA con laboratorios seleccionados gratuitos para empezar a probarla.
NVIDIA DGX Cloud es una solución de entrenamiento de IA como servicio de varios nodos, optimizada para las demandas exclusivas de la IA empresarial. Acceda a NVIDIA DGX Cloud para experimentar una solución combinada de software e infraestructura para el entrenamiento de IA que incluye una suite de desarrollo de IA de pila completa, infraestructura de primera clase y portal de asistencia.
NVIDIA Fleet Command™ es una plataforma administrada para la orquestación de contenedores que optimiza el aprovisionamiento y la implementación de sistemas y aplicaciones de IA en el perímetro. Simplifica la administración de entornos informáticos distribuidos con la escala y la resiliencia de la nube.
NVIDIA cuOpt™ es una API de optimización que utiliza IA para ayudar a los desarrolladores a crear rutas de flotas complejas y en tiempo real. Estas API pueden utilizarse para resolver problemas complejos de redirección con múltiples restricciones y ofrecen nuevas funciones, como el redireccionamiento dinámico, la programación de trabajos y las simulaciones robóticas, todo ello con un tiempo de respuesta inferior al segundo.
NVIDIA Riva es un SDK de IA de voz acelerado por GPU para la creación e implementación de procesos de IA en tiempo real totalmente personalizables y con una precisión de clase mundial, tanto en las instalaciones como en todas las nubes, en el perímetro y en los dispositivos integrados.
NVIDIA Morpheus es un entorno de trabajo que permite a los desarrolladores de ciberseguridad crear procesos de IA optimizados para filtrar, procesar y clasificar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Morpheus aporta un nuevo nivel de seguridad al centro de datos, la nube y el perímetro, y utiliza la IA para identificar y actuar sobre amenazas y anomalías que antes eran imposibles de identificar.
NVIDIA Metropolis cuenta con SDK acelerados por GPU y herramientas que ayudan a los desarrolladores a crear, implementar y escalar de forma óptima aplicaciones de análisis de vídeo e IoT habilitadas para IA, desde el perímetro hasta la nube.
NVIDIA Omniverse™ es una plataforma abierta y ampliable, diseñada para la colaboración virtual 3D y la simulación fotorrealista en tiempo real. Combinada con NVIDIA Modulus, un marco para desarrollar modelos de aprendizaje automático (Physics-ML) basados en la física, Omniverse permite crear gemelos digitales de parques eólicos, centrales eléctricas, redes y, algún día, la propia Tierra.
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Use Jupyter iPython Notebooks en un kit para desarrolladores Jetson Nano y cree un proyecto de clasificación de deep learning con modelos de visión computarizada. Este ordenador potente y fácil de usar ejecuta varias redes neuronales en paralelo.
Comprenda los distintos elementos de NVIDIA Modulus, los conceptos básicos del deep learning basado en la física y cómo se integra este marco en la plataforma Omniverse.
Descubra cómo modelar problemas de redirección de flotas mixtas de vehículos de entrega o logística interna, y aplique mediante API fáciles de usar restricciones como la capacidad, los plazos, las prioridades mixtas o las habilidades.
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