A IA no mercado de energia é estimada em USD 15.45 Bn em 2024 e é esperado alcançar USD 46.92 Bn por 2031, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 17,2% de 2024 a 2031. Espera-se que o mercado de IA em Energia testemunhe forte crescimento durante o período de previsão devido ao crescente foco na transformação digital em todo o setor de energia.

Driver de mercado - Aumentando a demanda por eficiência energética e otimização

A demanda global de energia cresceu significativamente nas últimas décadas devido à rápida industrialização e urbanização em grandes economias em todo o mundo. Ao mesmo tempo, houve uma crescente conscientização sobre a sustentabilidade ambiental e mitigar os impactos das mudanças climáticas. Os fornecedores de energia e as autoridades reguladoras estão sob a compulsão crescente para a transição para fontes mais eficientes e mais limpas de produção de energia.

A IA promete desempenhar um papel fundamental na melhoria da eficiência energética global através da otimização avançada de oferta e demanda. Ao monitorar as operações de equipamentos em tempo real e detectar anomalias, os utilitários podem evitar falhas e saídas. Isso aumenta a confiabilidade dos serviços.

Várias empresas em toda a cadeia de valor energético já começaram a implementar a IA. Os consumidores industriais estão aproveitando a IA para reduzir a pegada de energia de suas instalações através de otimização contínua e controle automatizado de diversos equipamentos / máquinas com base em necessidades em evolução.

Em geral, a capacidade de IA para melhorar maciçamente a eficiência energética através de uma melhor otimização possui enorme potencial para transformar sistemas de energia globais.

Driver de mercado - Avanços em Tecnologias de IA Aprimorando Capacidades preditivas

Desenvolvimentos rápidos estão ocorrendo nas áreas de aprendizagem profunda, visão computacional, processamento de linguagem natural e outros subdomínios AI nos últimos tempos. Isso está expandindo as fronteiras de aplicações em uma ampla variedade de domínios, incluindo AI no setor de energia.

As capacidades de IA em torno da manutenção preditiva e previsão são particularmente promissoras para otimizar o desempenho dos ativos, bem como o planejamento da demanda/supply. Modelos avançados de aprendizagem profunda treinados em dados de sensores de IoT de plataformas de petróleo, pipelines, usinas de energia etc. pode agora identificar padrões sutis para prever falhas de equipamentos mesmo antes de surgirem sintomas. Isso ajuda a planejar a manutenção com antecedência, evitando avarias e interrupções inesperadas. A IA também está revolucionando análises preditivas para ativos renováveis dependentes do clima.

As capacidades de processamento de linguagem natural da IA também estão encontrando aplicações. Chatbots e assistentes de voz estão sendo implantados para suporte automatizado ao cliente, tirando consultas de rotina. Isso libera agentes ao vivo para se concentrar em questões mais complexas, provando ser um importante motorista para a IA no mercado de energia.

Desafio de Mercado - Alta Implementação Custos da AI Solutions

Um dos principais desafios que a IA no mercado de energia enfrenta é os altos custos de implementação associados a ela. A implantação de tecnologias avançadas de IA requer investimentos significativos em infraestrutura de dados para coletar, armazenar, gerenciar e processar dados de grandes volumes em uma base contínua. Ele também precisa de um conjunto de talentos altamente qualificado de engenheiros de IA, cientistas de dados e especialistas em domínio para desenvolver soluções de IA personalizadas para várias cadeias de valor de energia.

Manter e atualizar esses sistemas complexos de IA ao longo do tempo requer orçamentos e recursos dedicados. Para muitas empresas de energia, particularmente utilitários que operam em margens finas, fazer tais grandes investimentos iniciais sem retorno médio claro sobre investimentos pode ser difícil.

Além disso, a integração de tecnologias de IA com sistemas de TI existentes da maioria das empresas de energia também requer a renovação de infraestruturas desatualizadas, adicionando a despesas de implementação. Os altos custos permanecem assim um grande impedimento para o lançamento generalizado da IA no mercado de energia.

Oportunidade de mercado - Adoção crescente de fontes de energia renováveis

O crescimento na adoção de fontes de energia renováveis, como energia solar e eólica, oferece uma enorme oportunidade para a AI desempenhar um papel transformador. À medida que a parte da energia renovável intermitente na rede global aumenta, a estabilidade e a confiabilidade da grade torna-se mais desafiadora para os operadores.

IA avançada e algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a otimizar a produção e integração de energias renováveis na rede em tempo real. Isso ajuda os operadores a planejar e equilibrar a grade melhor.

A IA em aplicações de energia também está sendo usada para manutenção preditiva de ativos renováveis, melhorando sua eficiência operacional. Com mais países e regiões comprometidos com metas renováveis mais elevadas para reduzir as emissões de carbono, espera-se que o cenário energético seja cada vez mais transicionado para as energias renováveis. Esta mudança crescente abre um enorme potencial para os fornecedores de IA no mercado de energia para desenvolver e fornecer soluções que ajudam a maximizar o valor fornecido a partir de recursos renováveis.

Parcerias e colaborações: Em 2018, a IBM fez parceria com uma empresa de energia oceânica Minesto para desenvolver um assistente de IA para monitorar e otimizar seus sistemas de conversões de energia de maré.

Aquisições: Em 2020, a Shell adquiriu a startup de IA baseada em Silicon Valley, Savannah Simulation, para acelerar seu uso de IA/ML para otimização de instalações de GNL. A aquisição fortaleceu as capacidades digitais da Shell para gerenciamento de desempenho de ativos.

Desenvolvimento de soluções de IA personalizadas: A Microsoft desenvolveu soluções como o Sistema de Gestão de Recursos de Energia Distribuída (DERMS) para ajudar os utilitários a integrar melhor as energias renováveis usando o aprendizado de máquina.

Parcerias com organizações de pesquisa: Empresas bem sucedidas na IA em parceiro de mercado de energia com laboratórios nacionais de pesquisa e academia para explorar novas pesquisas. Por exemplo, em 2021, o Departamento de Energia dos EUA lançou três novos Laboratórios de Energia do Futuro com a ExxonMobil, NREL, LANL, com foco em IA para operações otimizadas e estabilidade de grade.

Insights, por tecnologia: Machine Learning Leads Devido à sua adaptabilidade

Em termos de tecnologia, o aprendizado de máquina contribui com 35,6% de participação da IA no mercado de energia em 2024. Isto é devido à sua capacidade de aprender e melhorar continuamente a partir de dados sem ser explicitamente programado.

Todos os modelos de aprendizado de máquina exigem grandes quantidades de dados para aprender. O setor de energia tem dados abundantes de várias fontes, como medidores inteligentes, estações meteorológicas, sensores etc., o que torna o aprendizado de máquina altamente aplicável para tarefas como prever a futura demanda de energia e consumo com base em dados históricos, classificando a saúde do equipamento, otimizando a confiabilidade da rede de energia etc.

Sua capacidade de autoaprendizagem permite que os modelos de aprendizado de máquina melhorem continuamente ao longo do tempo, pois estão expostos a novos dados. Esta vantagem levou ao aprendizado de máquina dominando outras técnicas na captura da maior parte da IA no mercado de energia.

Insights, Por Aplicação: Segurança e Segurança impulsiona a aplicação de IA no mercado de energia

Em termos de aplicação, a segurança e a segurança contribuem para a participação de 27,5% da IA no mercado de energia devido às necessidades críticas de mitigação de riscos e proteção da infraestrutura de energia crítica e da força de trabalho. Os aplicativos de segurança e segurança baseados em IA são inestimáveis no monitoramento de instalações de energia, detecção de anomalias, previsão de falhas e garantia de segurança do pessoal.

Com ameaças crescentes de segurança cibernética à infraestrutura de energia, a AI está desempenhando um papel vital no fortalecimento das defesas cibernéticas através de atividades como detecção de intrusão baseada na anomalia, análise de malware e modelagem de ameaças preditivas. Sua capacidade de analisar enormes volumes de dados em escala torna a IA particularmente adequada para esta aplicação em comparação com soluções tradicionais.

A criticidade das aplicações de segurança e segurança levou este segmento a explicar a maior parte da IA no mercado de energia.

Insights, pelo modo de implantação: A adoção da nuvem espalha a IA no mercado de energia

Em termos de modo de implantação, a implantação baseada na nuvem contribui para a maior parte da IA no mercado de energia devido a vantagens como escalabilidade, acessibilidade e custos de manutenção reduzidos em comparação com soluções no local. Implementar aplicações de IA na nuvem remove a necessidade de empresas de energia para construir e manter sua própria infraestrutura no local. Isso proporciona economia significativa ao liberar recursos internos.

As plataformas de nuvem também simplificam o trabalho dos cientistas de dados, oferecendo capacidades de computação sem servidor e auto-scaling para lidar com cargas de trabalho grandes e diversas de forma eficiente. Características como o pagamento-as-you-go faturamento, centros de dados distribuídos globalmente, e atualizações simplificadas ainda mais suportam a iteração rápida e experimentação necessária para o desenvolvimento de modelos AI/ML.

A arquitetura de nuvem supera os desafios do armazenamento de dados, processamento e treinamento de modelos enfrentados por muitas empresas de energia devido a energia de computação local restrita e centros de dados. Principais provedores de nuvem como AWS, GCP e Azure fizeram investimentos consideráveis em serviços específicos de IA, ferramentas e frameworks que atraem desenvolvedores e promovem a inovação. Estes benefícios têm empresas de energia estimulada a adotar predominantemente sistemas de IA baseados em nuvem.

• Taxa de implantação de IA por país: Alta adoção de IA no mercado de energia na China, Índia e Cingapura, com mais de 50% de taxa de implantação em IA em aplicações de energia.
• Crescimento projetado da Ásia Pacífico: A IA no mercado de energia na região é esperada CAGR de 17,4% de 2024 a 2034, impulsionada por iniciativas de eficiência energética.
• SLB's Lumi Plataforma de dados: Uma plataforma AI de ponta destinada a melhorar a tomada de decisões e gerenciamento de dados em aplicações de energia.
• Soluções em Nuvem da Vultr: Soluções personalizadas para IA em conformidade com regulação de energia, aumentando a flexibilidade e escalabilidade.

Os principais jogadores que operam na AI no mercado de energia incluem 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.