L'AI nel mercato dell'energia è stimato in USD 15.45 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 46.92 Bn del 2031, crescendo ad un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 17,2% dal 2024 al 2031. Il mercato dell'AI in Energy dovrebbe testimoniare una forte crescita nel periodo di previsione a causa della crescente attenzione alla trasformazione digitale in tutto il settore energetico.

Driver di mercato - Aumentare la domanda di efficienza energetica e ottimizzazione

La domanda energetica globale è cresciuta significativamente negli ultimi decenni a causa di una rapida industrializzazione e urbanizzazione in tutte le principali economie del mondo. Allo stesso tempo, c'è stata una crescente consapevolezza circa la sostenibilità ambientale e mitigare gli impatti dei cambiamenti climatici. I fornitori di energia e le autorità di regolamentazione stanno aumentando la compulsione alla transizione verso fonti più efficienti e più pulite di produzione di energia.

AI promette di svolgere un ruolo fondamentale nel migliorare l'efficienza energetica globale attraverso l'ottimizzazione avanzata dell'offerta e della domanda. Monitorando le operazioni di apparecchiature in tempo reale e rilevando anomalie, le utilità possono evitare guasti e interruzioni. Questo migliora l'affidabilità dei servizi.

Numerose aziende della catena del valore energetico hanno già iniziato ad implementare l'IA. I consumatori industriali stanno sfruttando l'IA per ridurre l'impronta energetica delle loro strutture attraverso l'ottimizzazione continua e il controllo automatizzato di diverse attrezzature / macchinari basati su esigenze in evoluzione.

Nel complesso, la capacità di AI di migliorare enormemente l'efficienza energetica attraverso una migliore ottimizzazione detiene enorme potenziale per trasformare i sistemi energetici globali.

Driver di mercato - Avanzamenti in tecnologie dell'intelligenza artificiale che migliorano le capacità predittive

Gli sviluppi rapidi si verificano nei settori dell'apprendimento profondo, della visione del computer, dell'elaborazione del linguaggio naturale e di altri sotto domini AI in tempi recenti. Questo sta espandendo le frontiere delle applicazioni attraverso una vasta gamma di domini, tra cui AI nel settore energetico.

Le capacità di intelligenza artificiale riguardanti la manutenzione predittiva e la previsione sono particolarmente promettenti per ottimizzare le prestazioni degli asset, nonché la pianificazione della domanda/offerta. Modelli avanzati di deep learning formati su dati del sensore IoT da piattaforme petrolifere, tubazioni, centrali elettriche ecc. può ora identificare i modelli sottili per prevedere guasti dell'attrezzatura anche prima che si verifichino sintomi. Questo aiuta a pianificare la manutenzione in anticipo evitando guasti inaspettati e interruzioni. L'intelligenza artificiale sta anche rivoluzionando l'analisi predittiva per le attività rinnovabili dipendenti dal tempo.

Anche le capacità di elaborazione del linguaggio naturale dell'AI stanno trovando applicazioni. Chatbots e assistenti vocali sono stati implementati per l'assistenza clienti automatizzata, eliminando query di routine. Questo libera agenti dal vivo per concentrarsi su questioni più complesse, dimostrando di essere un driver importante per l'IA nel mercato dell'energia.

Sfida di mercato - Alta attuazione Costi delle soluzioni AI

Una delle principali sfide che l'IA nel mercato dell'energia affronta è l'alto costo di implementazione ad esso associato. L'implementazione di tecnologie AI avanzate richiede investimenti significativi nell'infrastruttura dei dati per raccogliere, memorizzare, gestire e elaborare dati di grandi volumi su base continua. Ha anche bisogno di un pool di talenti altamente qualificati di ingegneri AI, scienziati di dati e esperti di dominio per sviluppare soluzioni AI personalizzate per diverse catene di valore energetico.

Mantenere e aggiornare questi complessi sistemi AI nel tempo richiede budget e risorse dedicati. Per molte aziende energetiche, in particolare le utilità che operano a margini sottili, rendere tali grandi investimenti in anticipo senza un chiaro ritorno a medio termine sugli investimenti può essere difficile.

Inoltre, l'integrazione delle tecnologie dell'AI con i sistemi IT esistenti della maggior parte delle aziende energetiche richiede anche il rinnovo di infrastrutture obsolete, aggiungendo alle spese di attuazione. I costi elevati rimangono quindi un importante impedimento per la diffusione di AI nel mercato dell'energia.

Opportunità di mercato - Adozione crescente di fonti energetiche rinnovabili

La crescita dell'adozione di fonti energetiche rinnovabili come l'energia solare ed eolica offre una grande opportunità per l'AI di svolgere un ruolo trasformativo. Man mano che la quota di energia rinnovabile intermittente sulla rete globale aumenta, mantenere la stabilità della griglia e l'affidabilità diventa più impegnativa per gli operatori.

Gli algoritmi avanzati di AI e machine learning possono aiutare a ottimizzare la produzione di energia rinnovabile e l'integrazione nella rete in tempo reale. Questo aiuta gli operatori a pianificare e bilanciare meglio la griglia.

AI nelle applicazioni energetiche viene utilizzato anche per la manutenzione predittiva delle risorse rinnovabili, migliorandone l'efficienza operativa. Con più paesi e regioni che si impegnano a obiettivi rinnovabili più elevati per ridurre le emissioni di carbonio, il paesaggio energetico si aspetta una transizione sempre più rapida verso le rinnovabili. Questo cambiamento crescente apre un enorme potenziale per i fornitori AI nel mercato dell'energia per sviluppare e fornire soluzioni che aiutano a massimizzare il valore fornito dalle risorse rinnovabili.

Partenariati e collaborazioni: Nel 2018, IBM ha collaborato con una società di energia oceanica Minesto per sviluppare un assistente AI per monitorare e ottimizzare i sistemi di conversione di energia da marea.

Acquisizioni: Nel 2020, Shell acquisì l'avvio AI basato sulla Silicon Valley Savannah Simulation per accelerare il loro utilizzo di AI/ML per l'ottimizzazione delle strutture LNG. L'acquisizione ha rafforzato le capacità digitali di Shell per la gestione delle prestazioni.

Sviluppo di soluzioni AI personalizzate: Microsoft ha sviluppato soluzioni come il Distributed Energy Resource Management System (DERMS) per aiutare le utility a integrare meglio le rinnovabili utilizzando l'apprendimento automatico.

Partenariati con organizzazioni di ricerca: Aziende di successo nell'AI nel mercato dell'energia partner con laboratori nazionali di ricerca e accademia per sfruttare nuove ricerche. Ad esempio, nel 2021, il Dipartimento dell'Energia degli Stati Uniti ha lanciato tre nuovi Laboratori di Energia del Futuro con ExxonMobil, NREL, LANL, concentrandosi su AI per operazioni ottimizzate e stabilità della griglia.

Insights, dalla tecnologia: l'apprendimento delle macchine porta a causa della sua adattabilità

In termini di tecnologia, l'apprendimento automatico contribuisce al 35,6% della parte AI nel mercato dell'energia nel 2024. Ciò è dovuto alla sua capacità di imparare e migliorare continuamente dai dati senza essere programmato esplicitamente.

Tutti i modelli di apprendimento automatico richiedono grandi quantità di dati da imparare. Il settore energetico ha dati abbondanti da varie fonti come i contatori intelligenti, le stazioni meteorologiche, i sensori ecc. che rendono l'apprendimento automatico altamente applicabile per le attività come prevedere la domanda futura di energia e il consumo basato su dati storici, la classificazione delle attrezzature salute, ottimizzare l'affidabilità della rete elettrica ecc.

La sua capacità di autoapprendimento consente ai modelli di machine learning di migliorare continuamente nel tempo in quanto sono esposti a nuovi dati. Questo vantaggio ha portato a machine learning dominando altre tecniche nella cattura della più alta quota di AI nel mercato dell'energia.

Insights, Per Applicazione: Sicurezza e Sicurezza Guida l'applicazione di AI nel mercato dell'energia

In termini di applicazione, la sicurezza e la sicurezza contribuiscono al 27,5% della parte AI nel mercato dell'energia a causa delle esigenze critiche per la mitigazione del rischio e la protezione delle infrastrutture critiche e della forza lavoro. Le applicazioni di sicurezza e sicurezza basate sull'intelligenza artificiale sono inestimabili nel monitoraggio degli impianti energetici, nel rilevamento delle anomalie, nella predizione dei guasti e nella sicurezza del personale.

Con crescenti minacce alla sicurezza informatica all'infrastruttura energetica, l'intelligenza artificiale sta giocando un ruolo vitale nel rafforzamento delle difese informatiche attraverso attività come il rilevamento di intrusioni basato su anomalia, l'analisi di malware e la modellazione di minacce predittive. La sua capacità di analizzare volumi enormi di dati in scala rende AI particolarmente adatto per questa applicazione rispetto alle soluzioni tradizionali.

La criticità delle applicazioni di sicurezza e sicurezza ha portato questo segmento a tenere conto della maggior parte della AI nel mercato dell'energia.

Insights, da Deployment Mode: Cloud Adoption Spreads AI in Energy Market

In termini di modalità di distribuzione, la distribuzione basata su cloud contribuisce alla quota più elevata dell'IA nel mercato dell'energia a causa di vantaggi come scalabilità, accessibilità e costi di manutenzione ridotti rispetto alle soluzioni on-premises. Distribuire applicazioni AI sul cloud rimuove la necessità che le aziende energetiche costruiscano e mantengano la propria infrastruttura on-premises. Ciò garantisce risparmi significativi mentre si liberano risorse interne.

Le piattaforme cloud semplificano anche il lavoro degli scienziati dei dati offrendo funzionalità di calcolo e auto-scaling senza server per gestire carichi di lavoro di grandi e diversi in modo efficiente. Caratteristiche come fatturazione Pay-as-you-go, data center distribuiti a livello globale, e aggiornamenti semplificati supportano ulteriormente l'iterazione veloce e la sperimentazione necessaria per lo sviluppo del modello AI/ML.

L'architettura cloud supera le sfide dell'archiviazione dei dati, dell'elaborazione e della formazione dei modelli affrontate da molte aziende energetiche a causa dei centri di calcolo locali e dei data center. I principali fornitori di cloud come AWS, GCP e Azure hanno fatto notevoli investimenti in servizi specifici per l'intelligenza artificiale, strumenti e framework che attirano sviluppatori e favoriscono l'innovazione. Questi vantaggi hanno spinto le aziende energetiche ad adottare prevalentemente sistemi AI basati su cloud.

• Tasso di distribuzione AI per Paese: Alta adozione di AI nel mercato dell'energia in Cina, India e Singapore, con oltre il 50% del tasso di distribuzione in AI nelle applicazioni energetiche.
• Crescita proiettata dell'Asia Pacifico: L'AI nel mercato dell'energia nella regione è attesa CAGR del 17,4% dal 2024 al 2034, guidato da iniziative di efficienza energetica.
• SLB's Lumi Piattaforma dei dati: Una piattaforma AI all'avanguardia mirata a migliorare il processo decisionale e la gestione dei dati attraverso applicazioni energetiche.
• Soluzioni Cloud di Vultr: soluzioni personalizzate per l’AI nel rispetto della normativa energetica, migliorando flessibilità e scalabilità.

I principali attori operanti nel mercato dell'energia sono IBM, Siemens AG, Schneider Electric, General Electric (GE), Microsoft Corporation, ABB Group, AppOrchid Inc, Alpiq AG, ATOS SE, Zen Robotics Ltd, SmartCloud Inc. e Hazama Ando Corporation.