Altyapıda esnekliği en üst düzeye çıkarmak için yapay zekayı kullanma

Editörün notu: Bu, Kevin Scarborough'un Energy Beat Podcast hakkındaki yorumlarının anlatı versiyonudur. Podcast röportajlarının tamamını dinleyebilirsiniz burada.

Siemens olarak, küresel bir enerji geçişinin gerçekleştiğinin farkındayız. Bu gözlemden eminiz çünkü uzun vadeli stratejimizi temel alıyoruz. beş küresel mega trend: demografik değişim, kentleşme, glokalizasyon, çevresel değişim ve kaynak verimliliği ve dijitalleşme. Bunların her birinin enerji üzerinde önemli bir etkisi olacaktır - onu nasıl ürettiğimiz, dağıttığımız ve kullandığımız. Ve hepimizin bildiği gibi, şirketler yenilenebilir enerjiye, enerji verimliliğine ve varlıklarının elektrifikasyonuna öncelik veriyor.

Bu geçişin mevcut enerjiyi ve bina altyapısını zorladığını da biliyoruz. Bu karmaşık sistemlerin güvenilirliğini ve sürdürülebilirliğini korumak için hızlı dönüşüm gerektirir.

Bina sektörü küresel enerji talebinin yaklaşık yüzde 40'ını temsil ediyor ve dünya genelinde binalardaki kullanılabilir alan miktarının 2060 yılına kadar iki katına çıkması bekleniyor. Bu, kaynaklarımıza talep getiren inşa edilmek üzere olan çok sayıda metrekare. Bu, elektrik talebinin 2050 yılına kadar üç katına çıkmasının beklenmesinin bir nedenidir. Bu nedenle, Akıllı Altyapı CEO'muz Matthias Rebellius'un geçtiğimiz günlerde belirttiği gibi, Reuters Plus için gönderi“Dayanıklı bir enerji arzı, bir numaralı altyapı önceliği haline gelmek için önem kazanmıştır.”

Siemens bunu bina ve enerji altyapısının yapay zeka ile daha akıllı hale gelmesi, arzuladığımız bu tür geleceğe dayanıklı teknolojiyi yaratmak için büyük bir fırsat olarak görüyor.

Veri raporlama sunumunu iyileştirmek için Building X ekosistemimiz içinde yapay zekadan yararlanıyor ve araştırıyoruz ve bu da müşteriler için daha fazla enerji verimliliği ve operasyonel sonuçlar getiriyor. Bunun bir örneği, bakıma öncelik vermeye ve bakım ihtiyaçlarına daha hızlı yanıt vermeye yardımcı olmak için bir varlığın iş emirlerinin geçmişini belirlemeye yardımcı olmak için üretken yapay zeka kullanmak olabilir. Ayrıca bilgisayar odası hava işleyicilerini ve klimaları optimize etmek için makine öğrenimini kullanıyoruz.

Basitçe söylemek gerekirse, yapay zekadan binalarda ve binaların kendisinde enerji kullanımı hakkında düşünmesini istiyoruz. Ancak bu yeni ortamdaki her şey gibi, doğru verilere duyulan büyük ihtiyacın altını çizen zorluklar ve fırsatlar var.

Yapay zekayı enerji ve hizmet endüstrilerine entegre etmenin zorlukları

Yapay zekayı enerji ve kamu hizmetleri endüstrilerine entegre etmenin en büyük üç zorluğu veri güvenliği, veri yönetimi ve yapay zekaya aşırı güvenmedir.

Yapay zeka ile ilgili veri güvenliği büyük ölçüde düzenlenmemiştir, bu nedenle bu hem fırsat hem de risk alanıdır. Amerikan Isıtma, Soğutma ve İklimlendirme Mühendisleri Derneği (ASHRAE) gibi endüstri derneklerinin endüstride yapay zekayı kullanmak için en iyi uygulamaları oluşturmak için bir araya gelmesiyle fırsat ortaya çıkabilir. Veri güvenliğindeki potansiyel riskler, yapay zekayı bilgisayar korsanlığı gibi kötü huylu bir şekilde kullanan kötü aktörleri içerir. Sektörler, bu zorlukların üstesinden gelmek için veri güvenliğine yaklaşımlarını hızla geliştirmelidir. Veriler ve kararlar denetlenebilir olmalı ve kötü aktörlerin kullanımdaki AI motorunun beyinlerini etkilemesini önlemek için algoritmalara rol tabanlı erişim kontrolü olmalıdır.

Veri yönetişiminde, endüstrinin sonuçları yönlendirmede verimli ve etkili olması için yapay zekanın, özellikle üretken AI ile tek tip bir çıktıya sahip olması gerekir. Kaliteli veri yönetimi, özellikle AI bir bina otomasyon sistemi ile iletişim kuruyorsa, standartlaştırılmış veri sınıflandırmalarını, raporlama mekanizmalarını ve iletişimi içerir. İletişim kolaylığı, önemli verilerin paylaşılmasını engelleyen veri silolarının oluşturulmasını önlemeye yardımcı olur.

Bununla birlikte, yapay zekaya aşırı güven konusunda büyük risk var. Yapay zekaya çok fazla güvenirsek, yaratıcılığın kilit kıvılcımını kaybederiz; her şey yapay zeka motoruna beslenenlere dayanacak ve bunlarla sınırlı olacaktır. Bu, özellikle üretken AI ile önyargıya ve kayıtsızlığa yol açabilir. Yapay zekayı bir yaratıcılık aracı olarak kullanan şirketler, bunu yalnızca insan zihninin girdisi ve gözetimi ile başarılı bir şekilde yapar.

Sonuçta, bir AI motoru yalnızca içine beslenen veriler kadar akıllı olacaktır.

Yapı ve enerji endüstrilerinde yapay zekadan yararlanmak için en iyi verileri kullanma

Binalardaki ve enerjideki her türlü AI uygulamasında, en önemli veriler doğrudur, uygulanabilir geçmiş veriler, çünkü geleceği tahmin etmek için, şeylerin geçmişte o sisteme gelen çeşitli uyaranlara nasıl tepki verdiğini veya işlediğini bilmemiz gerekir. Geçmiş veriler görüntüleri içerebilir; örneğin, bir cihaz veya motor için tasarım bilgileri için internette arama yapmanıza yardımcı olmak için merkezi bir tesisin görüntülerini bir AI motoruna beslersiniz.

Üretken yapay zeka ile, iş emri raporlarına ve belirli bir sistemde tam bir bakım geçmişine sahip olmak, bir uzmana (bir sistemi optimize etme konusunda uzman olan biri), bir müşterinin sahip olabileceği karmaşık bir sorunu çözmek için daha hızlı hareket etme yeteneği sağlayabilir. Makine öğrenimi ile, doğru sensörleri kullanan ve doğru trend verileri ve ölçümlerle biçimlendirilmiş bir bina otomasyon sistemine sahip olmak kesinlikle çok önemlidir.

Yapay zekayı optimize etmek için hem veri doğruluğu hem de gerçekten güvenilir miktarda veri gereklidir. Örneğin, hava durumu verileri, merkezi bir operasyon planı için neredeyse gerçek zamanlı kararlar almak için veya makine öğrenimini kullanan bir hava işleyicisi için potansiyel tasarrufları hesaplamak için kullanılabilir. Bu, bir programın diğer sistemin nasıl çalıştığını bilmek zorunda kalmadan diğerinden veri veya işlevsellik talep etmesini sağlayan iki uygulama arasında dijital bir aracı olan bir uygulama programlama arabiriminin (API) kullanımına yönelik bir başkadır. Sistem yöneticileri, kullanımdaki yapay zekaya entegre edilebilen API'ler oluşturabilir, böylece kullanıcıların özel ihtiyaçlarını karşılamak için çıktıları özelleştirme yeteneği ile daha fazla ölçeklenebilirlik, gelişmiş işlevsellik ve esneklik sağlar.

Yapay zeka için doğru miktarda geçmiş veriyi bulmak

Ne kadar geçmiş verilere ihtiyacınız olduğunu nasıl belirlersiniz? Bu, örneğin son üç yılda gerçekte neler olduğuna bağlı. Bu yeterli mi yoksa gerçekten daha fazlasına mı ihtiyacınız var?

Bir enerji mühendisi olarak geçmişimde, çoğu yönetici iki ila üç yıllık hizmet verisi ister. Ancak COVID salgını sırasında bana üç yıllık hizmet verisi istediğinizi söyleseydiniz, size 2020 ve 2021'in geleceğin nasıl görüneceğini tahmin etmekle gerçekten alakalı olmadığını söylerdim çünkü o zamanlar binalar boştu.

İhtiyacınız olan tarihsel verilere de bina sistemine, binanın kendisine ve operasyonel olarak neyi başarmaya çalıştığınıza bağlıdır. Buna bir örnek, verilere ihtiyaç duyan bir konferans odası hava işleyiciniz olması durumundadır. O konferans salonunda günde bir toplantı yapılırsa, muhtemelen yaklaşık iki haftalık verilerle idare edebilirim. Dışarıdaki sıcaklık, belirli bir sıcaklıkta daha fazla saati temsil ediyorsa, bu yeterli veri olmalıdır.

Geçmiş verilerle ilgili birçok husus uygulamaya bağlıdır, ancak enerji yöneticileri geçmişe ve küresel olayların sahip oldukları verilerin gerçek kalitesini nasıl şekillendirmiş olabileceğine ciddi bir şekilde bakmalıdır.

Yük yönetimi ve talep esnekliğini ele almak için yapay zekayı kullanma

Enerji endüstrisi, şebeke ve sistemlerdeki yükü optimize etme ve doğru boyutlandırma gibi en önemli konular için makine öğrenimi ve yapay zekadan nasıl yararlanılacağını öğreniyor. Dijital ikiz teknolojisi de bu konuda önemli bir rol oynamaktadır. Dijital bir ikiz, bu sistemlerdeki arızaları sorun haline gelmeden tespit ederek elektrik varlıklarının ömrünü uzatmaya yardımcı olabilir. Yapay zeka, bu tür varlıkların ikizlerini oluşturmak için gerekli olan büyük veri setlerini işleyerek bu dijital ikizi güçlendirebilir.

Enerji dağıtımı için devreye girebilecek bir diğer teknoloji de Siemens Xcelerator platformundaki bir tekliftir: Electrification X. Bulut hizmetleri üzerine kurulan bu teklif, trafo merkezleri ve diğer varlıkların bütünsel bir görünümünü sağlayarak elektrifikasyon altyapısını yönetmek, optimize etmek ve otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Electrification X bünyesindeki Electrification X Asset Management adlı bir özellik seti, varlık sahiplerinin ve operatörlerinin çalışma süresini ve güvenilirliği artırmasını, operasyonel masrafları azaltmasını ve siber güvenliği güçlendirmesini sağlamak için sensör veri analitiğini kullanır.

Siemens, uçtan uca şebeke yönetimi için kurulumu kolay modüler yazılım sağlayan ve çok miktarda şebeke verisini analiz etmek için yapay zekadan yararlanan Gridscale X adlı başka bir teklife sahiptir. Bu teklifin içinde yer alan Gridscale X DER Insights, metre arkasındaki dağıtılmış enerji kaynaklarını (DER) ortaya çıkarmak ve davranışlarını ve şebeke ekipmanı üzerindeki etkilerini değerlendirmek için yapay zekayı kullanan Gridscale X DER Insights yer alıyor. Bu, faydalı içgörüleri tahmin etmeye, analiz etmeye ve çıkarmaya ve bunları eyleme geçirilebilir sonraki adımlara dönüştürmeye yardımcı olur. Bu değerlidir çünkü müşterilerin DER operasyonlarını optimize etmelerine, DER performansını ve sağlığını anlamalarına ve iş ve şebeke direncini en üst düzeye çıkarmalarına yardımcı olur.

Başlıca yapay zeka trendlerinin önünde kalmak

Endüstri yöneticileri, ABD'de ve küresel olarak gelen AI düzenlemelerine dikkat etmelidir, çünkü bunlar AI'nın gelecekte nasıl gelişeceğini kesinlikle etkileyecektir. Bu, şu anda yapay zeka ile yaptığımız şeyin değişeceği anlamına geliyor. Ayrıca, çevrimiçi hale geldikçe yeni yapay zeka yetenekleri ve teknolojileri için de tetikte olmalıyız. Endüstri yöneticilerinin, bu yeni unsurların bina ve enerji operasyonlarına nasıl uygulanabileceğini hızlı bir şekilde öğrenmeleri gerekir, böylece değerleri işletmeler ve müşteriler için bir fark yaratabilir.

Sonuçta, hepimizin yapay zekanın neler yapabileceği konusunda açık fikirli olmalıyız. Gelen değişiklikleri kucaklayalım ve yapay zekadaki insan rolünü savunalım. Dikkatli olabiliriz ama korkmamalıyız. Herkes bu konuda elinizden gelen her şeyi öğrenerek yapay zekaya güvenebilir ve işinizi büyütmeye çalışabilir, onu değer katan, operasyonları iyileştirdiği ve müşterilere fayda sağladığı yerlerde kullanabilir.

Yayın tarihi: 30 Aralık 2025