今天分享的是
人工智能专题系列
深度研究报告：《
人工智能专题：2023年能源人工智能报告（英）
》
报告共计：
70页
执行摘要
人工智能(AI)提供了一个转型的机会快速开发新的清洁能源。保护关键电网能源资产减少威胁参与者的资本和运警成本新一代随源技术和互战系统。
这体现了转型的需求方，联合国各州拷需要许能源基阳设旅上投究数万亿美元。
到2050年达到国家清洁、稳定的目标。(DOE)国家实验室，A在核，可再生能源和碳管理领域具有令人难以置信的潜力，因为它能够代表前所未有的系统模型大小，提供密集的计算资源，并从国家顶级科学家的劳动力中获取知识。总的来说，如果实现以下应用能源挑战，AI可以将能源基础设施的设计、许可、部署、运营和维护成本降低数千亿关元。
AL提供了一个突破性的机会来加速设计，部署，并许可新能源产能。商业动力装置设计和许可是一项持续多年的工作，可占新能源部署上市时间的50%。美国能源部估计，到2050年，1.6太瓦的新太阳能装机容量和200千兆瓦的新核电机容量，同时使、地热、关键矿物和其他清洁能源资源成为可能，其成本可能接近数万亿美元的国家投资，以满足不断增长的全球清洁能源需求。此外，美国能源部估计，需要将碳捕获和封存的成本降低到低于100美元/净公吨二氧化碳当量，以解决碳污染问題。 AI有潜力在新的清洁能源设计中减少约20%的时间表，到2050年可能节省数千亿美元。此外，AI可以增加和扩大高需求的能源开发劳动力。
能源电网的发电能力和需求侧需求正在经历对安全、可靠和弹性规划和运营控制要求的快速变化。通信、控制、数据和信息量的不断增加正在推动数字化景观的发展，通过提高运营商和消费者的可见性，提高了灵活性，并改善了电网的可靠性和敏捷性。通过自动优化发电和需求方面的需求，跨电网运行整合能源系统每年可以节省数十亿美元。自主运行技术可以跨各种清洁能源技术提供监测、控制和维护自动化。分布式消费者现场技术正在改变电力负载，电动汽车(EV)、分布式存储、智能建筑和家用电器为负载添加了新的智能同时也要求集成消费者现场可控性。此外，新的先进核技术，如微反应堆，可能需要自主运行以实现规模经济。在整个运营和维护生命周期中提供AI能力，可以改变国家能源生产和分配基础设施的安全、效率和创新。新能源容量的选址是一项复杂的挑战，需要平衡能源生产选项、社区需求、环境因素和恢复力方面的考虑。AI可以帮助社区能源规划基于一个全面的数据集和一个训练有素的社区能源基础模型，捕捉物理基础设施，人类行为和气候/天气影响之间的特点和相互作用。A工具可以通过民主化社区一级的清洁能源资源和促进确定反映当地目标、人口和传统基础设施的能源转型路径来实现国家清洁能源目标。
自然灾去和人为事件发生得越来越频繁，强度越来越大，给我国带来了重大影响。恶劣天气事件日益扰乱供应链，破坏财产和资产，并使某些地区更不适合居住。美国经历了创纪录的28次独特的天气/气候灾害，在2023年造成至少10亿美元的损失。气候变化、城市化、人口增长、基础设施老化和维护延迟增加了社区和人类生存的风险。一个基于铝的，所有危险的全球反应系统，已经摄取了全球和AI能源。
利益攸关方数据集可促进国际备灾、应对和恢复工作，可加强备灾和复原力解决方案，并为更快的复提供信息。
以科学为基础的模型与AI多重建模方法的增强可以提高地下性质和系统的预测，以提高国内关键材料，地热储层，铀和水的机会的资源发现。这种能力可以创建一个全国性的地下A和数据测试平台，以实现负责任的商业、监管和基于科学的发现和开发。AI可以改进地下财产和系统的预测和预测，通知和改变我们降低风险和负责任地与地下互动的能力。
能源材料创新是实现国家清洁能源目标的关键。提高材料实验室(如自主实验室)的自动化程度，可以改变新材料的设计和发现。AI还可以通过材料测试的自动化来加速材料认证，导致新的能源技术，如先进的核反应堆和新的电池认证。
除了这些跨领域的机会，在核能、可再生能源和碳管理能源系统中也有独特的使用案例。比如，尽管排放预测、测量和减缓对破管理具有独特的重要性，但底层的计算基础设施可以在重大挑战中共享。核反应堆的无人值守运行具有独特的生命安全考虑，然而，许多工厂级的管道、阀门、热交换器和冷却塔的数字孪生模型可以在应用能源领域共享。来自所有能源领域的美国能源部联盟模型，与来自实验室的主题专家的专业知识相结合，可以帮助确保和提高研究挑战的效率。
为了应对这些重大挑战，需要关键的发展。实验室必须建立一个领先的计算生态系统，以不断增长的规模训练和托管数据和基础模型。在可能的情况下，需要为每个领域开发与地而真相、第一性原理物理学相耦合的微调模型。尽管实验室拥有数百PB的数据，但只有少量数据被缩目、储存并准备好供AI模型摄入。在这些尺度上建立模型，必须要有独一无二的地面真实数据与能源行业数据相结合。最重要的是，实验室、政府、工业界和学术界之间的伙伴关系是实现AI能源转型效益的关键。
这份AI能源报告进一步详述了未来十年的重大挑战，这些挑战为核能、电网、碳管理、能源存储和能源材料等领域的能源应用提供了重大机遇。本研究的主要结论和机会可在本报告的主要调查结果部分获得。
