Les demandes mondiales d’énergie durable ont souvent créé plus de questions que de réponses. Au fur et à mesure que les initiatives du net zéro s’accélèrent, nous commençons à voir des solutions réalistes sous la forme d’apprentissage automatique de l’IA, canalisant des données complexes et vitales pour optimiser l’infrastructure énergétique.

Le 11 mai, la société américaine de logiciels d’intelligence artificielle et de protection de la vie privée VIA a annoncé un investissement de 10 millions de dollars (7 millions de livres sterling) en série A dans son logiciel, doublant sa valorisation précédente. Conçu pour améliorer la qualité des données et la confidentialité, ce prochain cycle d’investissement est une preuve supplémentaire de l’influence toujours croissante de l’IA.

Dans un communiqué de presse, le PDG de VIA, Colin Gounden, a déclaré: «Le réseau ne peut tout simplement pas adopter des technologies 100% propres sans IA. L’accès aux données et la confidentialité ont toujours été des obstacles majeurs. » Heureusement, le PDG de VIA n’est pas la seule personne à voir la nécessité d’investir dans l’IA.

La semaine dernière, l’association professionnelle TechUK a publié son “ rapport sur l’IA pour l’énergie ” décrivant les avantages à court et à long terme de l’IA dans le secteur de l’énergie. L’organisation de membres compte plus de 850 membres, travaillant avec le gouvernement, les fournisseurs d’éducation et les employeurs pour réaliser le potentiel de la technologie numérique.

J’ai parlé avec la directrice associée du climat, de l’environnement et de la durabilité de TechUK, Susanne Baker, des raisons pour lesquelles l’IA commence à émerger dans le secteur de l’énergie: «Ce qui est très évident, c’est que le programme de décentralisation et le programme de décarbonisation créent d’énormes complexités système.

«Ce dont nous sommes très conscients, c’est que les gens parlent beaucoup de l’IA. L’apprentissage automatique peut faire cela, ou peut le faire, mais sans donner les détails concernant les cas d’utilisation particuliers. Ce que nous avons essayé de faire dans cet article, c’est vraiment de tirer parti de ces cas d’utilisation. »

IA en plein essor et participation future

Susanne Baker a suggéré que l’application de l’apprentissage automatique de l’IA dans le secteur de l’énergie en était à ses débuts, avec des cas d’utilisation commençant à peine à émerger. Les données ouvertes sont vitales pour le développement de l’apprentissage automatique et de l’IA, et la participation est au centre de la fonctionnalité.

«Nous sortons d’une situation où le nombre d’acteurs du système énergétique était assez concentrés, à un où il pourrait y avoir potentiellement des millions d’opérateurs différents. Les propriétaires eux-mêmes devenant potentiellement de futurs participants au futur système énergétique.

IceBreaker One est un autre organisme qui travaille d’arrache-pied pour améliorer le paysage de la participation. L’ancien PDG de l’Open Data Institute, Gavin Starks, a fondé IceBreaker One dans le but d’atteindre le zéro net en associant politique, stratégie, gestion des risques et investissement.

L’équipe d’IceBreaker One a pour objectif d’encourager et d’influencer les décisions d’investissement d’une valeur modeste de 3,61 T $ (2,5 T £) par an pour atteindre un zéro net d’ici 2030. Une position claire et positive pour aider à améliorer la fortune de l’infrastructure de données.

S’adressant à Dgen.net Starks a récemment déclaré: «Les données font désormais partie intégrante de notre économie, de notre société et de notre environnement – nous vivons dans un monde axé sur les données. Nous sommes également confrontés à de vastes défis sociétaux où les données peuvent travailler plus dur pour nous aider à prendre de meilleures décisions. »

Infrastructure énergétique.

Le fournisseur d’électricité et de gaz durable Octopus Energy a également pris conscience des avantages de l’apprentissage automatique dans son soutien tarifaire. Susanne Baker m’a dit: «Vous pouvez commencer à envoyer des signaux de prix aux gens pour qu’ils utilisent plus d’énergie lorsque le soleil brille et stockent de l’énergie lorsque le vent souffle. L’IA peut donc vraiment soutenir la transition du secteur de l’énergie vers le zéro net de nombreuses façons intéressantes. »

Octopus Energy fournit plus de 1,4 million de foyers à travers le Royaume-Uni, affichant un modèle réussi pour les fournisseurs durables. Bénéficiant d’une croissance des revenus de 160%, de 477 millions de livres sterling à 1,24 milliard de livres sterling à la fin de l’exercice 2021. Pourtant, l’expansion a souvent un coût, car les frais administratifs et d’intérêts ont entraîné une baisse d’une perte avant impôts de 61 millions de livres sterling selon The Fois.

Avec l’innovation, l’expansion et les investissements, les portefeuilles financiers souffriront souvent à court terme. L’année dernière, Octopus Energy a acquis Upside Energy, établissant un nouveau pôle technologique à Manchester axé sur la science des données, l’IA et l’autonomisation des organisations à but non lucratif dans le domaine de la technologie.

Récemment, ils ont également annoncé un partenariat en marque blanche avec le premier fournisseur d’énergie à but non lucratif du Royaume-Uni, Ebico, pour fournir de l’énergie renouvelable à ses clients. Considéré comme un signe qu’Octopus Energy investit définitivement dans l’éthique à long terme.

Greg Jackson, fondateur et PDG d’Octopus Energy, a déclaré sur son site Web: «Je me suis demandé à quoi devrait ressembler un fournisseur d’énergie au 21e siècle. Ensuite, avec le soutien d’Octopus Investments et d’une équipe de personnes formidables partageant la même vision, nous avons commencé à la construire.

DeepMind

DeepMind, filiale d’Alphabet Inc et laboratoire de recherche sur l’IA, est à la pointe de l’analyse de données, offrant une base sécurisée pour les cas d’utilisation de données. Grâce à un réseau de neurones rassemblant des données sur les prévisions météorologiques et les turbines historiques, DeepMind est en mesure de prédire la production d’énergie éolienne 36 heures avant la production réelle.

Dans un article de blog DeepMind, l’ingénieur logiciel de Google, Carl Elkin, a déclaré: «Sur la base de ces prévisions, notre modèle recommande comment prendre des engagements de livraison horaires optimaux au réseau électrique une journée entière à l’avance. Ceci est important, car les sources d’énergie qui peuvent être programmées (c’est-à-dire qui peuvent fournir une quantité déterminée d’électricité à un moment donné) sont souvent plus précieuses pour le réseau. »

Susanne Baker de TechUK suggère que l’optimisation des données fournie par DeepMind est vitale: «Un exemple très célèbre est celui de DeepMind. Ils ont travaillé avec des centres de données pour optimiser essentiellement le refroidissement et le chauffage, ce qui a conduit à des réductions vraiment importantes. »

La confidentialité et la sécurité des données seront primordiales pour la confiance des consommateurs et l’expansion de la collaboration et de l’investissement, a déclaré Susanne Bake: «Les gens doivent être très rassurés que leurs données sont gérées de manière très responsable et sécurisée.»

«Peut-être que vous n’avez pas nécessairement besoin de le retracer jusqu’à l’utilisateur individuel, il pourrait être mis en commun. Si elle remonte à l’utilisateur individuel, dans quelle mesure pouvez-vous mettre en place des garanties pour vous assurer qu’en fin de compte, la vie privée de l’utilisateur est protégée tout au long du voyage. »

Le rapport AI For Energy couvre un éventail impressionnant de priorités énergétiques allant de l’augmentation de l’efficacité énergétique des installations commerciales et industrielles à la prise en charge de l’intégration des véhicules électriques, en n’en nommant que quelques-unes.

Le rapport de Tech UK souligne également que l’IA dans le secteur de l’énergie est bel et bien un outil en développement, qui prend de l’ampleur dans un secteur qui réclame une alternative plus verte et des solutions durables.

Comme nous le voyons, une série d’organisations investissent dans l’apprentissage automatique de l’IA et le Big Data, certaines repoussant même leurs limites fiscales dans le but d’atteindre le zéro net. La participation, la collaboration et l’innovation seront la raison pour laquelle cela réussira, et c’est aussi la raison pour laquelle nous sommes arrivés jusqu’ici.

Avec des organisations comme IceBreaker One, TechUK, le laboratoire de recherche sur l’IA DeepMind, Octopus Energy et la société de logiciels de protection de la vie privée VIA, il semble que l’infrastructure soit prête à utiliser l’optimisation potentielle. Tout ce dont nous avons besoin maintenant, c’est une participation accrue, produisant des données permettant aux esprits artificiels de prévoir l’avenir de notre énergie.

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