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Mejorar la generación, transmisión y distribución de energía para modernizar la red y reducir costos.
Las redes inteligentes definidas por software mejoran la resiliencia durante condiciones climáticas extremas, mejoran la asequibilidad y confiabilidad de la electricidad al optimizar el flujo de energía en tiempo real, integran recursos energéticos distribuidos como la solar y la eólica, y aceleran la descarbonización. Con la IA, las empresas de servicios públicos pueden modernizar la infraestructura de red heredada, escalar la energía renovable y entregar energía de menor costo a hogares y empresas.
Descubra cómo la IA y la computación en el edge pueden ayudar a las empresas de servicios públicos a pronosticar la demanda de energía, gestionar dinámicamente el suministro, identificar riesgos de interrupciones 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 edge de la red, dando a las empresas de servicios públicos visibilidad en tiempo real de las operaciones de la red y los recursos energéticos distribuidos.
Gestión de recursos energéticos distribuidos
La gestión de recursos energéticos distribuidos, como paneles solares, parques eólicos, vehículos eléctricos (EV) y baterías domésticas, presenta desafíos para las redes tradicionales. Edge AI ayuda a gestionar dinámicamente estos recursos, predecir la demanda y asignar el suministro para mejorar la resiliencia de la red. Los avances en los medidores inteligentes, impulsados por un chip de red inteligente definido por software basado en la plataforma de IA de borde NVIDIA Jetson brindan mayor valor a las empresas de servicios públicos y sus clientes, al tiempo que abren nuevas oportunidades para las empresas de energía limpia y los desarrolladores de mercados de terceros.
Automatización de la inspección de activos de la red
La mayoría de las inspecciones con drones aún requieren que un humano inspeccione manualmente el video en busca de defectos. Es difícil entrenar un modelo de visión por computadora para automatizar la inspección sin un gran conjunto de datos etiquetados para cada posible defecto. Al utilizar la generación de datos sintéticos en NVIDIA Omniverse™ las empresas de servicios públicos pueden crear automáticamente miles de ejemplos fotorrealistas etiquetados de diversos defectos. Estas imágenes sintéticas pueden luego entrenar un modelo de inspección para la inspección con drones en tiempo real.
Optimización del flujo de energía y programación de cortes
La aparición de microrredes y nanorredes (sistemas de energía de respaldo locales a pequeña escala que funcionan de forma autónoma e integran recursos energéticos distribuidos) ha hecho que el equilibrio de carga en tiempo real y los ajustes de precios sean exponencialmente más complejos. La informática de alto rendimiento (HPC) permite a las empresas de servicios públicos modelar rápidamente redes a escala y lograr un flujo de energía óptimo para la programación de cortes y el análisis de contingencias. El análisis de vídeo inteligente mejorado con IA y la ciberseguridad protegen la infraestructura de red frente al acceso no autorizado.
Análisis de infraestructura para reparaciones automatizadas
Sólo en Estados Unidos, las empresas de servicios públicos poseen 185 millones de postes y gastan decenas de millones de dólares cada año en monitorear el estado de crucetas, transformadores, fusibles y otros activos de la red en busca de fallas. Este proceso intensivo manual puede tardar hasta una década, pero el estado de cada dispositivo es fundamental para suministrar energía de forma segura a hogares y empresas. Al implementar la plataforma NVIDIA Jetson Edge AI en camiones de servicio de campo, las empresas de servicios públicos pueden automatizar la recopilación y el análisis de datos, monitorear con precisión el estado de la red en tiempo real e identificar las reparaciones necesarias y el manejo de la vegetación.
Personalización de las interacciones con los clientes
El servicio al cliente, una métrica clave para las empresas de servicios públicos, depende de la disponibilidad del servicio las 24 horas, los 7 días de la semana. Una volatilidad de la demanda mayor de lo normal debido a cortes inesperados puede provocar aumentos repentinos en el volumen de llamadas de los clientes afectados. Sin embargo, la IA y el análisis de datos mejoran la experiencia general del cliente 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. El análisis de datos se puede utilizar para presentar al agente de atención al cliente una vista de 360 grados del cliente, incluido el uso anterior, comparación con pares y orientación sobre tarifas, lo que reduce los tiempos de llamadas y la frustración del cliente.
Mejorar el recorrido de los camiones durante condiciones climáticas extremas
Durante los cortes de energía debido a fuertes vientos, lluvia u otros eventos climáticos, se espera que las empresas de servicios públicos desplieguen de manera rápida y eficiente flotas de camiones de servicio de campo para restaurar la energía a los residentes y empresas. Las empresas de servicios públicos están explorando el uso de IA para optimizar la planificación de rutas de vehículos en tiempo real, reducir los tiempos de viaje, reducir los costos de combustible y mejorar los tiempos de respuesta.
Descubra cómo la IA está mejorando la generación de energía, reduciendo los costos de energía y promoviendo avances científicos.
Exelon, la empresa eléctrica regulada más grande de los EE. UU., está utilizando NVIDIA Omniverse para crear automáticamente miles de ejemplos de defectos de activos de red para modelos de inspección con drones en tiempo real, lo que mejora la confiabilidad y la resiliencia de la red.
Minerva CQ, miembro del programa NVIDIA Inception, está haciendo que las llamadas de servicio al cliente en energía sean más rápidas y eficientes para agentes y clientes. Descubra cómo la startup utiliza NVIDIA Riva para sugerencias de diálogo en tiempo real, análisis de sentimientos y flujos de viaje óptimos.
Image courtesy of Open Climate Fix.
Open Climate Fix, miembro de NVIDIA Inception, creó modelos de IA basados en transformers entrenados en terabytes de datos satelitales para mejorar 3 veces las predicciones de generación de energía solar. Descubra cómo la organización sin fines de lucro está ayudando a descarbonizar la red eléctrica del Reino Unido.
Habíamos colaborado con NVIDIA desde nuestra compra de un sistema NVIDIA DGX-1 hace unos años. Usamos NVIDIA Omniverse para generar diferentes defectos de crucetas, que producirían datos etiquetados para el entrenamiento del modelo de inspección.
— Vladyslav Anderson, Ingeniero Cuantitativo Principal, Exelon
Al utilizar la generación de datos sintéticos en NVIDIA Omniverse, nuestro objetivo era crear automáticamente miles de ejemplos fotorrealistas etiquetados de diversos defectos en los activos de la red. Estamos en el proceso de utilizar imágenes reales y estas imágenes sintéticas para entrenar modelos de inspección.
— Justo Ankush Agarwal, Director de Análisis Avanzado, Exelon
En Oregón, estamos experimentando los impactos del cambio climático de primera mano y reconociendo la necesidad urgente de innovación en el edge de la red a medida que hacemos la transición hacia un futuro de energía limpia. Invertir en nuevas tecnologías para la red es una estrategia clave para que PGE alcance sus objetivos climáticos y proporcione a sus clientes energía limpia, asequible y resiliente.
— Ananth Sundaram, Gerente Sénior de la Red de Integradade, Portland General Electric (PGE)
Con el aumento de los recursos energéticos distribuidos (especialmente baterías, energía solar y vehículos eléctricos), esas tecnologías pueden plantear un problema de gestión o una oportunidad para las empresas de servicios públicos. Estamos trabajando con NVIDIA para trasladar ese cálculo central al edge de la red, de modo que podamos administrar esos recursos en tiempo real e integrarlos en la dinámica del flujo de energía en tiempo real desde la subestación hasta el final de la línea.
— Marissa Hummon, Directora de Tecnología, Utilidata
Al combinar la profunda experiencia de Deloitte en la ciencia de datos y la industria energética, la plataforma de computación acelerada e IA de NVIDIA y la plataforma Karman de Utilidata, la nueva iniciativa proporciona soluciones de red inteligentes para que las empresas de servicios públicos utilicen fuentes de energía renovable con información procesable en tiempo real.
Schneider Electric anunció una colaboración con NVIDIA en nuevos diseños de referencia para optimizar la infraestructura del data center en cuanto a rendimiento, escalabilidad y eficiencia energética, allanando el camino para avances innovadores en IA y gemelos digitales.
Imagen cortesía de Crystal Group.
Aclara será la primera empresa en integrar la plataforma de IA distribuida de Utilidata, Karman, en un contador inteligente para permitir una red conectada que suministre energía limpia y fiable. Basado en un módulo personalizado de NVIDIA que aprovecha la IA, Karman captura datos sólidos y de alta calidad para mejorar las operaciones de la red y administrar los recursos energéticos distribuidos.
Conozca las soluciones de hardware, software y redes de IA y HPC para empresas de servicios públicos.
NVIDIA Jetson lleva el rendimiento acelerado de la IA al límite en un formato compacto y de bajo consumo. Junto con el SDK NVIDIA JetPack™ y el software NVIDIA Isaac™ para el sistema operativo robótico, estos módulos Jetson, incluido el nuevo NVIDIA Jetson Orin Nano™, admiten una gama completa de aplicaciones de robótica e IA de vanguardia.
Con NVIDIA AI Enterprise, las empresas de energía pueden acelerar el desarrollo de aplicaciones de casos de uso, como simulación de yacimientos, procesamiento sísmico, pronóstico de demanda, mantenimiento predictivo y gestión de redes eléctricas. Descubra cómo obtener acceso a la IA de NVIDIA con laboratorios seleccionados gratuitos para comenzar a realizar pruebas.
NVIDIA DGX Cloud es una solución de entrenamiento de IA como servicio de múltiples nodos optimizada para las demandas únicas de la IA empresarial. Acceda a NVIDIA DGX Cloud para experimentar una solución combinada de software e infraestructura para capacitación en IA que incluye una suite completa para desarrolladores de IA, infraestructura de primer nivel y soporte de conserjería.
NVIDIA Fleet Command™ es una plataforma administrada para la orquestación de contenedores que agiliza el aprovisionamiento y la implementación de sistemas y aplicaciones de IA en el edge. Simplifica la gestión de entornos de computación distribuidos con la escala y la resistencia de la nube.
NVIDIA cuOpt™ es una API de optimización que utiliza IA para ayudar a los desarrolladores a crear rutas de flotas complejas en tiempo real. Estas API se pueden utilizar para resolver problemas de enrutamiento complejos con múltiples restricciones y ofrecer nuevas capacidades, como redireccionamiento dinámico, programación de trabajos y simulaciones robóticas, con un tiempo de respuesta del solucionador inferior a un segundo.
NVIDIA Riva es un SDK de IA de voz acelerado por GPU para crear e implementar pipelines de IA en tiempo real totalmente personalizables que ofrecen una precisión de primer nivel en todas las nubes, en las instalaciones, en el edge y en dispositivos integrados.
NVIDIA Morpheus es un framework que permite a los desarrolladores de ciberseguridad crear pipelines de IA optimizados para filtrar, procesar y clasificar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Morpheus, que aporta un nuevo nivel de seguridad al data center, la nube y el edge, 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 para desarrolladores que ayudan a los desarrolladores a crear, implementar y escalar de manera óptima aplicaciones de IoT y análisis de video habilitadas para IA, desde el edge hasta la nube.
NVIDIA Omniverse es una plataforma abierta y extensible creada para la colaboración virtual en 3D y la simulación físicamente precisa en tiempo real. Omniverse combinado con NVIDIA Modulus, un framework para desarrollar modelos de machine learning basado en la física (physics-ML), permite gemelos digitales para parques eólicos, plantas de energía, redes eléctricas y, algún día, la Tierra misma.
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Utilice Notebooks Jupyter iPython en un Kit para Desarrollador Jetson Nano para crear un proyecto de clasificación de deep learning con modelos de visión por computadora. Esta poderosa computadora fácil de usar ejecuta múltiples redes neuronales en paralelo.
Obtenga una comprensión de los diversos componentes básicos de NVIDIA Modulus, los conceptos básicos del deep learning basado en la física y cómo el framework se integra con la plataforma Omniverse.
Descubra cómo modelar problemas de rutas de vehículos de flotas mixtas para entrega o intralogística y aplicar múltiples restricciones de ruta como capacidad, ventanas de tiempo, prioridad mixta o habilidades con API simples.
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