Erogazione affidabile di carburanti ed energia a costi ridotti, ottimizzando al contempo l'efficienza energetica.
Per soddisfare la domanda globale, le aziende energetiche stanno adottando un approccio software-defined per esplorare, produrre, trasportare ed erogare energia a costi inferiori, perseguendo al contempo l'obiettivo di azzerare le emissioni nette. Sfruttano l'IA e il calcolo ad alte prestazioni (HPC) per ridurre l'impatto ambientale delle operazioni nel sottosuolo, automatizzare quelle in superficie, che richiedono intensi interventi manuali, e portare l'intelligenza in tempo reale sui sistemi periferici della rete elettrica
Scopri come Shell utilizza i sistemi NVIDIA DGX™ per determinare i confini salini nella modellazione dei giacimenti, consentire la ricostruzione iterativa di immagini 4K, testare nuovi progetti per impianti industriali e promuovere progressi nella sostenibilità dei nuovi materiali.
Siemens Gamesa sta ottimizzando i parchi eolici offshore per ottenere la massima potenza al minimo costo utilizzando NVIDIA Omniverse™ e NVIDIA Modulus. Scopri come la super risoluzione neurale accelera i tempi di simulazione da 40 giorni a 15 minuti.
Accelera la simulazione dei giacimenti e l'elaborazione sismica per la produzione di carburante.
Scopri come l'IA sta accelerando la simulazione dei giacimenti e l'elaborazione sismica, migliorando il monitoraggio delle condotte e proteggendo la salute e la sicurezza dei lavoratori, riducendo al contempo le emissioni e l'impatto ambientale.
Crea digital twin industriali e scientifici per la sostenibilità e la sicurezza.
Scopri come l'IA viene utilizzata per sviluppare digital twin industriali fisicamente accurati, scalare la generazione di energia rinnovabile, simulare gli eventi climatici e le condizioni meteorologiche, accelerare i carichi di lavoro di fluidodinamica computazionale (CFD) e ottimizzare l'efficienza dei siti industriali.
Migliora la generazione, la trasmissione e la distribuzione di energia per la resilienza della rete elettrica
Esplora il futuro delle smart grid software-defined, con la manutenzione predittiva dell'infrastruttura di rete, la gestione delle risorse energetiche distribuite, la generazione di dati sintetici delle risorse di rete, la pianificazione delle interruzioni, l'ottimizzazione degli interventi sul campo e gli assistenti virtuali per i contact center.
Impara dai leader di settore che utilizzano l'IA per ottimizzare i processi, ridurre i rischi e tagliare i costi.
Image courtesy of BP.
Scopri come BP ha ottenuto accelerazioni del runtime 35 volte superiori portando il codice RTM (Reverse Time Migration) di produzione su NVIDIA HGX™ A100 e sfruttando la libreria cuFFT.
* È richiesta la registrazione.
Scopri come Chevron ha distribuito NVIDIA IndeX®, un SDK di visualizzazione interattiva volumetrica 3D, in Microsoft Azure per semplificare l'analisi dei campioni di core, in volumi maggiori e a risoluzioni più elevate.
Stone Ridge Technology ha eseguito un benchmark del software di simulazione dei giacimenti ECHELON sull'architettura GPU NVIDIA Hopper con il superchip NVIDIA Grace Hopper e con H100-NVL e H100-PCIe. Scopri come l'azienda ha ottenuto simulazioni fino a 3,8 volte più veloci con fino a 25 milioni di modelli di celle.
Scopri come le compagnie energetiche globali come Siemens Energy stanno costruendo digital twin industriali per supportare la manutenzione predittiva nelle centrali elettriche e come questo potrebbe fruttare al settore energetico circa 1,7 miliardi di dollari di risparmio ogni anno..
Immagine gentilmente concessa da Noteworthy AI.
Dai un'occhiata al sistema di telecamere intelligenti integrato di FirstEnergy, sviluppato da Noteworthy AI e alimentato dalla piattaforma di IA Edge NVIDIA® Jetson™, che monitora automaticamente milioni di pali elettrici e decine di milioni di dispositivi di rete a scopo di manutenzione.
Shell collabora attivamente con NVIDIA: modelli di giacimenti 3D più realistici (ad es.: giacimenti a immersione) per lo stoccaggio di CO2, geologia su più livelli con eterogeneità orizzontale e verticale, reti FNO efficienti dal punto di vista computazionale, che gestiscono set di dati di input più voluminosi e forniscono previsioni accettabili su periodi più lunghi (centinaia di anni) e la capacità di costruire modelli digital twin di deep earth di nuova generazione per gli scenari dei cambiamenti climatici (CCS) in tempo reale con valutazione dell'incertezza.
— Pandu Devarakota, Principal Science Expert, Shell
Possiamo esaminare il contributo dell'IA al settore energetico da tre dimensioni: previsione energetica, acquisizione del carbonio e manutenzione predittiva... Gli algoritmi IA vengono utilizzati per le previsioni energetiche, per prevedere la domanda di energia e per ottimizzare il valore economico... L'IA può essere utilizzata per ridurre le emissioni di carbonio analizzando i dati provenienti da più fonti su condizioni meteorologiche, suolo e resa delle colture... per ottimizzare la logistica della supply chain e ridurre l'impronta di carbonio... L'IA può anche aiutare le aziende energetiche a monitorare le prestazioni delle risorse e delle apparecchiature.
— Nayef Otaibi, Vice Presidente e Chief Digital Officer, Saudi Aramco
Continueremo a raccogliere dati, non solo sul funzionamento delle turbine a vento, ma anche per le previsioni meteo, la pianificazione dei siti e altri ambiti, per ottimizzare i siti delle turbine. Stiamo esplorando la realtà aumentata e la realtà estesa poiché le turbine eoliche sono macchine complicate soggette a diverse tipologie di guasti. È fondamentale verificare che le turbine operino in modo sicuro e che i tecnici dell'assistenza sappiano come eseguire le riparazioni in maniera corretta.
— Lasse Lundberg Nowack, Vice Presidente, Engineering Development Power Solutions, Vestas
Utilizzando la generazione di dati sintetici in NVIDIA Omniverse, il nostro obiettivo era creare automaticamente migliaia di esempi fotorealistici etichettati di vari difetti nelle risorse della rete elettrica. Al momento stiamo utilizzando immagini reali e immagini sintetiche per addestrare modelli di ispezione.
— Ankush Agarwal, Direttore dell'analisi avanzata, Exelon
In Oregon, stiamo sperimentando in prima persona l'impatto dei cambiamenti climatici e riconosciamo l'urgente necessità di innovazione sul perimetro della rete elettrica, in previsione di un futuro basato su energia pulita. Investire in nuove tecnologie per la rete è strategico per PGE e consentirà di raggiungere gli obiettivi climatici e fornire ai clienti energia pulita, economica e resiliente.
— Ananth Sundaram, Senior Manager di Integrated Grid, Portland General Electric (PGE)
I sistemi basati su GPU NVIDIA A100 80 GB Tensor Core dimostrano straordinari miglioramenti delle prestazioni rispetto alla CPU con il simulatore di giacimenti ad alta risoluzione INTERSECT di SLB.
Scopri come Shearwater ha ottenuto una velocità 10 volte superiore per gli algoritmi Reverse Time Migration (RTM) e Kirchhoff, con la GPU NVIDIA, per ridurre il consumo energetico totale per i carichi di lavoro più intensivi nel sottosuolo, migliorare l'efficienza energetica e ridurre i costi operativi per le compagnie petrolifere.
Aclara sarà la prima compagnia a integrare la piattaforma IA distribuita di Utilidata, Karman, in un contatore intelligente per abilitare una rete connessa che fornisce energia pulita e affidabile. Basato su un modulo NVIDIA personalizzato che sfrutta l'IA, Karman acquisisce dati solidi e di alta qualità per migliorare le operazioni della rete e gestire le risorse energetiche distribuite.
Utilidata ha annunciato che Portland General Electric implementerà il progetto pilota del chip smart grid di Utilidata, una piattaforma IA distribuita, unica nel suo genere, basata su NVIDIA Jetson, in Oregon, per supportare gli obiettivi di decarbonizzazione.
Scopri le soluzioni hardware, software e di rete IA e HPC per le compagnie energetiche.
Il superchip NVIDIA Grace Hopper™ è una CPU accelerata all'avanguardia progettata da zero per applicazioni IA e calcolo ad alte prestazioni (HPC) su scala gigante. Il superchip offre prestazioni fino a 10 volte superiori per le applicazioni che eseguono terabyte di dati, consentendo a scienziati e ricercatori di arrivare a soluzioni prima impensabili per i problemi più complessi del mondo.
L'ultima iterazione dei sistemi NVIDIA DGX™ e dei componenti di base di NVIDIA DGX SuperPOD™ e DGX H100 è la potenza IA accelerata dalle prestazioni all'avanguardia della GPU NVIDIA H100 Tensor Core.
NVIDIA DGX™ Cloud è una soluzione di training-as-a-service basata su IA multi-nodo, ottimizzata per le esigenze specifiche dell'IA aziendale. È una soluzione software e infrastrutturale combinata per il training con IA che include una suite per sviluppatori IA completa, un'infrastruttura di livello leader e il supporto dedicato, che consente alle aziende di iniziare subito con un costo prevedibile e tutto in uno.
Con NVIDIA AI Enterprise, le compagnie energetiche possono accelerare lo sviluppo di applicazioni, come la simulazione dei giacimenti, l'elaborazione sismica e la manutenzione predittiva. Scopri come ottenere l'accesso gratuito e a breve termine a NVIDIA AI Enterprise in laboratori selezionati tramite NVIDIA LaunchPad.
L'SDK NVIDIA HPC include compilatori, librerie e strumenti software comprovati e strumenti software essenziali per massimizzare la produttività degli sviluppatori, le prestazioni e la portabilità delle applicazioni HPC di modellazione e simulazione.
NVIDIA Modulus è un framework open-source per la creazione, il training e la calibrazione di modelli di machine learning basati sulla fisica (physics-ML), con una semplice interfaccia Pytho. Con Modulus, è possibile creare modelli per applicazioni digital twin su scala aziendale in più domini fisici, da CFD all'analisi strutturale, dall'elettromagnetismo alle scienze climatiche.
NVIDIA Omniverse is an extensible, open platform built for 3D virtual collaboration and real-time physically accurate simulation. Omniverse combined with NVIDIA Modulus, a framework for developing physics machine learning neural network models, enables digital twins for wind farms, power plants, electric grids, and someday Earth itself.
NVIDIA Jetson porta le prestazioni IA accelerate sui sistemi periferici in un fattore di forma compatto ed efficiente dal punto di vista energetico. Insieme all'SDK NVIDIA JetPack™ e al software NVIDIA Isaac™ per Robotics Operating System, questi moduli Jetson, che includono NVIDIA Jetson Orin Nano™, supportano una gamma completa di applicazioni IA Edge e robotica.
NVIDIA NeMo™, incluso nella piattaforma NVIDIA AI, è un framework aziendale completo e cloud-native per creare, personalizzare e distribuire modelli IA generativi con miliardi di parametri. Il framework NeMo offre un flusso di lavoro accelerato per il training con tecniche di parallelismo 3D, diverse tecniche di personalizzazione e inferenza su scala ottimizzata conn modelli per applicazioni di linguaggio e immagini.
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Per gestire l'energia rinnovabile su larga scala, NVIDIA e il suo ecosistema di partner usano l'IA per ottimizzare i parchi solari ed eolici, simulare gli eventi climatici e le condizioni meteorologiche, gestire la manutenzione delle reti elettriche, potenziare l'acquisizione di carbonio e favorire le innovazioni nella fusione energetica.
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Comprendi i vari elementi costitutivi di NVIDIA Modulus, le basi del deep learning basato sulla fisica e come il framework si integra con la piattaforma Omniverse.
Scopri come utilizzare la piattaforma NVIDIA Base Command™ per accelerare i carichi di lavoro di training con IA containerizzati, identificare gli strumenti necessari per creare un centro di eccellenza IA e acquisire le basi per lavorare con, modificare ed eseguire i container Docker da NVIDIA NGC™.
Scopri come utilizzare i notebook Jupyter iPython su un kit per sviluppatori Jetson Nano per creare un progetto di classificazione con deep learning e modelli di computer vision. Questo piccolo ma potente computer semplice da usare esegue più reti neurali in parallelo.
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