VF_clock_rgb 2020-06-16 Lästid: 3 min
Hållbarhet och socialt engagemangelförsörjning

Ljus framtid för AI och maskininlärning

Allt fler verksamheter har fått upp ögonen för artificiell intelligens och maskininlärning, och Sverige ligger i framkant. Så används den nya tekniken för att effektivisera energibranschen.

Över hälften av svenska storföretag uppger att de redan är förbi pilotstadiet i sina satsningar på artificiell intelligens – en siffra som är klart bättre än det europeiska snittet på strax över 30 procent. Detta enligt rapporten Artificial Intelligence in Europe som sammanställts av EY på uppdrag av Microsoft.

För den oinvigde betyder maskininlärning att en dator kan förändra sitt beteende över tid, med hjälp av tidigare upplevelser. Det är ett begrepp som är en förlängning av AI, då det krävs en artificiell intelligens för att samla in och analysera data – men kanske framförallt att sedan agera på den.

Prediktiv energiförbrukning är ett område som forskats på länge. När nu tekniken börjar komma ikapp konceptet är det faktiskt möjligt att implementera AI-baserade system som förutspår kommande energiförbrukning, baserat på en mängd parametrar.

Vi har tidigare berättat om uppvärmningen av hus som styrs av väderprognoser. Det är ett verkligt exempel på prediktiv energiförbrukning, och en lösning som både kan minska energiåtgången och handpåläggning för såväl på boende som förvaltare.

Läs mer: Väderprognosen styr värmen i allt fler hus

Systemet som fortsätter lära sig

När det kommer till energianvändning är vi människor relativt regelbundna. Konsekvent agerande och beteende är lätt att förutspå; en sådan analys är vardagsmat för artificiell intelligens.

AI gör det möjligt att ta analysen ett steg längre. Med gedigen bakgrundsdata går det att få ut tillförlitliga energianvändningsmönster, vilket ger såväl ekonomiska som praktiska och tekniska fördelar. Lägre energiåtgång resulterar i en lägre kostnad för verksamheten, och genom att analysera energianvändning på djupet blir det genast enklare att justera beteenden därefter. De tekniska fördelarna ökar allt eftersom data samlas in. Systemet blir nämligen smartare ju mer det används.

Tekniken behöver heller inte begränsas till att bara förutspå användningen. För elproducenter finns det även vinster med att förutspå hur mycket energi till exempel ett vindkraftverk kommer att producera. Med kunskap om förväntad förbrukning och produktion kan man säkerställa att det aldrig råder elbrist och undvika att tillverka för mycket energi.

Redaktionen

På Vattenfalls Energy Plaza håller du dig uppdaterad om det senaste inom hållbar energi och det nya energilandskapet.