Modely a platformy AI

Utilidata a NVIDIA spolupracují na inteligentní síťové čip

mm
Přidejte Unite.AI mezi své preferované zdroje na Google

Vedoucí společnost v oblasti softwaru pro okraj sítě, Utilidata, oznámila, že spolupracuje s NVIDIA (NVDA ) na vývoji softwarově definovaného inteligentního síťového čipu. Nový čip bude poháněn platformou NVIDIA AI a bude vestavěn do inteligentních měřicích zařízení. Tento nový přístup zvýší odolnost sítě, integruje decentralizované zdroje energie, jako jsou solární panely a elektrická vozidla, a urychlí přechod na dekarbonizovanou síť.

Zlepšení provozu sítě

Softwarově definovaný inteligentní čip bude nejprve testován Národní laboratoří pro obnovitelnou energii (NREL) ministerstva energetiky USA. NREL se bude zaměřovat na využití čipu jako prostředku pro škálování a komercializaci technologie Real-Time Optimal Power Flow (RT-OPF), která je podporována fondem Solar Energy Technologies Office Technology Commercialization.

RT-OPF byla původně vyvinuta s financováním z programu Advanced Research Projects – Energy (ARPA-E) ministerstva energetiky USA a umožňuje vysoce lokalizovanou kontrolu zatížení, aby se mohla snadno integrovat rostoucí počet decentralizovaných zdrojů energie. Také přispěje ke zvýšení stability a efektivity provozu sítě.

Santosh Veda je manažer skupiny pro automatizaci a kontrolu sítě v NREL.

„Dosud byla škálovatelnost a komerční potenciál technologií, jako je RT-OPF, omezeny řešeními hardwaru pro jeden účel,“ řekl Veda. „Vyvíjením inteligentního síťového čipu, který lze vestavit do jednoho z nejrozšířenějších aktiv utilit – inteligentního měřicího zařízení – tento přístup potenciálně umožní širší přijetí a komercializaci technologie a předefinuje roli edge computingu pro integraci decentralizovaných zdrojů energie a odolnost. Vylepšená situační povědomí a viditelnost z tohoto přístupu budou mít velkou výhodu pro koncové zákazníky i utilitu.“

Síť se stává stále složitější, protože se zavádí rostoucí počet decentralizovaných zdrojů energie a proměnlivých obnovitelných zdrojů. Současné měřicí zařízení nemá dostatečnou výpočetní kapacitu, aby podporovalo provoz sítě v reálném čase a autonomně, což je nezbytné pro dekarbonizaci a odolnost sítě.

Role Utiliday

Patentovaný software pro strojové učení Utiliday využívá data z inteligentních měřicích zařízení a služeb distribuční sítě, která se poté používají k detekci potenciálních systémových selhání a výpadků. Také pomáhá optimalizovat provoz sítě a integrovat více decentralizovaných zdrojů energie do systému utilit.

Marissa Hummon je technická ředitelka ve společnosti Utilidata.

„Abyste maximalizovali hodnotu decentralizovaných zdrojů energie a integrovali tyto zdroje do provozu sítě, utilitě budou potřebná decentralizovaná řešení, jako je RT-OPF,“ řekla Hummon. „Stávající měřicí zařízení nemají dostatečnou výpočetní kapacitu nebo komunikační šířku, aby podporovala tento typ provozu v reálném čase. Ale kombinací našeho softwaru pro provoz sítě v reálném čase s pokročilými možnostmi edge computingu NVIDIA odemkneme novou hodnotu z měřicího zařízení a nabídneme cestu pro škálování řešení, jako je RT-OPF od NREL.“

Softwarově definovaný inteligentní čip je založen na odborných znalostech Utiliday v oblasti provozu sítě v reálném čase, platformě NVIDIA Jetson pro edge AI a softwarovém balíčku NVIDIA AI Enterprise. Čip povede k mnoha novým příležitostem pro společnosti v oblasti čisté energie a třetí strany.

Marc Spieler je vedoucí globálního rozvoje podnikání v oblasti energetiky ve společnosti NVIDIA.

„Naše spolupráce s Utilidata a NREL na přinesení umělé inteligence do provozu sítě na okraji zvýší odolnost a sníží spotřebu energie a náklady pro spotřebitele prostřednictvím nových možností měřicích zařízení,“ řekl Spieler. „S dostupností otevřené, softwarově definované platformy měřicího zařízení již nebude utilita a spotřebitelé uzamčeni v uzavřených, proprietárních systémech, které brání inovacím omezením aplikací třetích stran.“

Alex vede AI‑poháněné zpravodajské operace společnosti Unite.AI, spojující žurnalistiku, výzkum a automatizaci, aby podpořil včasné a škálovatelné pokrytí umělé inteligence. Jeho práce pomáhá zajistit, aby se nové vývoje umělé inteligence rychle objevovaly, a to při zachování redakčních standardů publikace.