에너지 시장에 있는 AI는 평가될 것으로 예상됩니다 50-100 원 Bn 에 2024 견적 요청 50-100 원 으로 2031화합물 연례 성장률에서 성장하는 (CAGR) 의 17.2% 에서 2031. 에너지 시장의 AI는 에너지 부문에서 디지털화에 중점을 둔 예측 기간 동안 강력한 성장을 목격 할 것으로 예상됩니다.

Market Driver - 에너지 효율 및 최적화에 대한 수요 증가

글로벌 에너지 수요는 지난 수십 년 동안 급속한 산업화 및 도시화로 성장했습니다. 동시에 환경 지속 가능성에 대한 인식이 증가하고 기후 변화의 영향을 미칩니다. 에너지 제공자 및 규제 당국은 에너지 생산의 효율적이고 깨끗한 소스로 전환 할 수 있습니다.

AI는 공급과 수요의 진보된 최적화를 통해 전반적인 에너지 효율성을 개량하는 pivotal 역할을 약속합니다. 실시간 모니터링 장비 운영 및 anomalies 검출, 유틸리티는 고장 및 정전을 변환 할 수 있습니다. 이것은 서비스의 신뢰성을 강화합니다.

에너지 가치 사슬에 걸쳐 수많은 회사는 이미 AI를 구현하기 시작했습니다. 산업 소비자는 AI를 활용하여 지속적인 최적화 및 다양한 장비/기계의 자동화 제어를 통해 시설의 에너지 풋프린트를 줄일 수 있습니다.

전반적으로 AI의 능력은 더 나은 최적화를 통해 에너지 효율을 크게 향상시키고 글로벌 에너지 시스템을 변환 할 수 있습니다.

Market Driver - AI Technologies의 사전 예측 능력 강화

급속한 발달은 깊은 학습, 컴퓨터 시각, 자연적인 언어 가공 및 최근 시간에 있는 다른 AI 이하 도메인의 분야에서 일어났습니다. 에너지 분야의 AI를 포함한 다양한 영역에서 응용 분야의 선두주자입니다.

예측 유지 보수 및 예측에 대한 AI 능력은 특히 자산 성능 최적화뿐만 아니라 수요 / 공급 계획에 대한 약속입니다. Oil rigs, 파이프라인, 발전소 등의 IoT 센서 데이터에 훈련된 고급 딥러닝 모델. 이제 모든 증상이 발생하기 전에 장비 고장을 예측할 수 있습니다. 이 계획은 예상치 못한 고장과 정전을 사전에 방지합니다. AI는 기상 의존 재생산 자산에 대한 예측 분석도 혁명입니다.

AI의 자연적인 언어 처리 기능은 신청 뿐 아니라 찾는다. Chatbots 및 음성 조수는 자동화된 고객 지원을 위해 배포되고, 일상적인 쿼리를 복용합니다. 이 무료 라이브 에이전트는 더 복잡한 문제에 초점을 맞추고 에너지 시장에서 AI에 대한 중요한 드라이버가 될 것입니다.

시장 도전 - 높은 구현 AI 솔루션 비용

에너지 시장에서 AI가 직면 한 주요 과제 중 하나는 그것과 관련된 높은 구현 비용입니다. 고급 AI 기술을 배포하면 데이터 인프라에 상당한 투자가 필요하며, 수집, 저장, 관리 및 프로세스의 대량 데이터를 연속적으로 처리할 수 있습니다. 또한 AI 엔지니어, 데이터 과학자 및 도메인 전문가의 숙련 된 재능 풀이 다양한 에너지 가치 체인에 대한 맞춤형 AI 솔루션을 개발해야합니다.

시간이 지남에 따라 복잡한 AI 시스템을 유지하고 업그레이드하려면 전용 예산 및 리소스가 필요합니다. 많은 에너지 기업을 위해, 특히 투자에 명확한 중앙 반환 없이 그런 큰 상륙 투자를 만드는 것은 어려울 수 있습니다.

또한 기존 IT 시스템의 AI 기술을 통합하여 대부분의 에너지 회사의 기존 IT 시스템을 통해 통합 된 인프라를 수정하고 구현 지출에 추가해야합니다. 높은 비용 따라서 에너지 시장에서 AI의 광범위한 롤 아웃에 대한 중요한 불임.

Market Opportunity - 재생 에너지 소스의 채택

태양과 풍력 에너지와 같은 재생 에너지 소스의 채택에 대한 성장은 AI의 거대한 기회를 제공하여 변형 역할을합니다. 전체 그리드의 과도한 재생 에너지의 공유가 증가함에 따라 그리드 안정성과 신뢰성을 유지하고 운전자에게 더 도전합니다.

고급 AI 및 기계 학습 알고리즘은 재생 가능한 에너지 생산을 최적화하고 실시간 그리드에 통합 할 수 있습니다. 이것은 연산자 계획 및 균형 그리드를 더 잘.

에너지 응용 분야의 AI는 재생 가능 자산의 예측 유지 보수를 위해 사용되며 운영 효율성을 향상시킵니다. 더 많은 국가와 지역은 탄소 배출량을 줄이기 위해 더 높은 재생 가능 대상에 투입, 에너지 풍경은 점점 재생 가능으로 전환 될 것으로 예상된다. 이 성장 변화는 재생 가능한 자원에서 제공하는 가치를 극대화하는 데 도움이되는 에너지 시장에서 AI의 AI 공급 업체에 대한 엄청난 잠재력을 엽니 다.

파트너십 및 협업:: 2018 년 IBM은 해양 에너지 회사 인 Minesto와 협력하여 AI Assistant를 개발하여 tidal 에너지 전환 시스템을 모니터링하고 최적화합니다.

문의 사항: 2020 년 Shell은 실리콘 밸리 기반 AI 스타트업 Savannah Simulation을 인수하여 LNG 설비 최적화를 위해 AI / ML의 사용을 가속화합니다. 인수는 Shell의 자산 성능 관리를위한 디지털 기능을 강화했습니다.

맞춤형 AI 솔루션 개발: Microsoft는 Distributed Energy Resource Management System (DERMS)와 같은 솔루션을 개발하여 기계 학습을 통한 재생성을 더 잘 통합합니다.

연구기관과의 파트너쉽: 국가 연구 연구소와 academia를 가진 에너지 시장 파트너에 있는 AI에 있는 성공적인 회사. 예를 들어, 2021 년 미국 에너지 부서는 ExxonMobil, NREL, LANL과 미래 세 가지 새로운 에너지 연구소를 출시하여 최적화 된 운영 및 그리드 안정성을 위해 AI에 중점을 둡니다.

Insights, By Technology: 기계 학습은 Adaptability로 인해

기술 측면에서 기계 학습은 2024 년 에너지 시장에서 AI의 35.6%의 점유율에 기여합니다. 이것은 지속적으로 학습하는 능력으로 인해 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터에서 개선됩니다.

모든 기계 학습 모델에는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 에너지 분야는 스마트 미터, 날씨 역, 센서 등과 같은 다양한 소스에서 풍부한 데이터를 가지고 있으며, 과거의 에너지 수요와 소비를 예측하는 것과 같은 작업에 매우 적용 가능한 기계 학습을 할 수 있습니다. 역사 데이터, 분류 장비 건강, 최적화 전력망 신뢰성 등.

자체 학습 능력은 기계 학습 모델을 통해 지속적으로 새로운 데이터에 노출되어 있습니다. 이 장점은 에너지 시장에서 AI에서 가장 높은 점유율을 캡처하는 기계 학습으로 이끌었습니다.

Insights, By Application: 안전 및 보안은 에너지 시장에서 AI 응용 프로그램을 구동

애플리케이션의 측면에서 안전 및 보안은 중요한 에너지 인프라 및 인력의 위험 완화 및 보호에 대한 중요한 요구와 관련하여 에너지 시장의 AI의 27.5% 점유율에 기여합니다. AI 기반 안전 및 보안 응용 프로그램은 에너지 시설을 모니터링하고, anomalies를 감지하고, 실패를 예측하고 인력 안전을 보장합니다.

사이버 보안 위협을 에너지 인프라로 성장함에 따라 AI는 anomaly-based intrusion detection, malware analysis 및 예측 위협 모델링과 같은 활동을 통해 사이버 방어를 강화하는 중요한 역할을합니다. 대규모 데이터의 거대한 볼륨을 분석하는 능력은 특히 전통적인 솔루션과 비교하여이 응용 프로그램에 적합한 AI를 만듭니다.

안전 및 보안 응용 프로그램의 핵심은 에너지 시장에서 AI의 가장 큰 점유율을 차지하는 이 세그먼트를 주도했습니다.

Insights, Deployment Mode: Cloud Adoption은 에너지 시장에서 AI를 확산

배포 모드의 관점에서 클라우드 기반 배포는 에너지 시장에서 AI의 가장 높은 점유율에 기여하여 확장성, 접근성 및 감소 유지 보수 비용과 같은 이점을 활용합니다. on-premises 솔루션. 클라우드에서 AI 응용 프로그램을 배포하는 것은 에너지 회사에 대한 필요성을 제거하고 자신의 사내 인프라를 구축하고 유지. 이것은 내부 리소스를 해방하면서 상당한 절감을 제공합니다.

클라우드 플랫폼은 서버 컴퓨팅 및 자동 확장 기능을 제공하여 데이터 과학자의 작업을 단순화하여 크고 다양한 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 같은 기능Pay-as-you-go 청구, 글로벌 분산 데이터 센터, 및 간소화 된 업그레이드는 AI / ML 모델 개발에 필요한 빠른 반복 및 실험을 지원합니다.

클라우드 아키텍처는 제한된 로컬 컴퓨팅 전력 및 데이터 센터로 인해 많은 에너지 회사에 직면 한 데이터 저장, 처리 및 모델 교육의 어려움을 극복합니다. AWS, GCP 및 Azure와 같은 주요 클라우드 제공 업체는 개발자를 유치하고 혁신을 촉진하는 AI-specific 서비스, 툴링 및 프레임 워크에서 상당한 투자를했습니다. 이러한 혜택은 전적으로 클라우드 기반 AI 시스템을 채택하기 위해 에너지 회사를 spurred.

• 국가 별 AI 배포율 : 중국, 인도 및 싱가포르의 에너지 시장에서 AI의 높은 채택, 에너지 응용 분야에서 AI의 50 % 이상의 배포율.
• 아시아 태평양의 성장: 지구의 에너지 시장에서 AI는 에너지 효율 이니셔티브에 의해 구동되는 2024에서 2034에서 17.4%의 CAGR가 예상됩니다.
• SLB의 루미 데이터 플랫폼: 에너지 애플리케이션 전반에 걸쳐 의사결정 및 데이터 관리 개선을 위한 최첨단 AI 플랫폼.
• Vultr의 Cloud Solutions : 에너지 규정 준수, 유연성 강화, 확장성에 AI를위한 맞춤형 솔루션.

에너지 시장에서 AI에서 작동하는 주요 플레이어는 IBM, Siemens AG, Schneider Electric, General Electric (GE), Microsoft Corporation, ABB Group, AppOrchid Inc, Alpiq AG, ATOS SE, Zen Robotics Ltd, SmartCloud Inc. 및 Hazama Ando Corporation을 포함합니다.