စစ်မှန်သော မိတ်ဖက်အဖွဲ့အစည်းများကို ရှာဖွေခြင်း- ဥာဏ်ရည်တုရောင်းချသူများကို အကဲဖြတ်သည့် အသုံးဝင်သည့်ကုမ္ပဏီများ

စွမ်းအင်ကမ္ဘာကြီးသည် ပိုမိုထက်မြက်ပြီး သန့်ရှင်းသောနည်းပညာများ ထွန်းကားလာရန်အတွက် နေရာလွတ်ဖြစ်စေရန် လွန်ခဲ့သည့် ရာစုနှစ်တစ်ခုကျော်က ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ပြန်လည်တွေးခေါ်မှုစနစ်များကို ကြီးမားသောပြောင်းလဲမှုနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်။ ၎င်းသည် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်အချိန်ဖြစ်သည် - လုပ်ငန်းတိုင်းနီးပါးသည် တစ်နည်းနည်းဖြင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားရရှိနေပြီး၊ လျှပ်စစ်ကားများ (EVs) များသည် စျေးကွက်ဆွဲအားရရှိနေပြီး Distributed Energy Resources (DERs) ကို ပံ့ပိုးရန် တက်ကြွသောအကူးအပြောင်းတစ်ခုရှိနေပါသည်။ ခေါင်မိုးပေါ်ရှိ ဆိုလာပြားများနှင့် ဘက်ထရီသိုလှောင်မှုကဲ့သို့သော လျှပ်စစ်ဓာတ်အားအသုံးပြုမှု။ နောက်ဆုံးတစ်ခုက ကြီးကြီးမားမား ကိစ္စတစ်ခုပါ။ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ စွမ်းအင်အသင်း (IEA) DER များ လျင်မြန်စွာ ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် "လျှပ်စစ်ဓာတ်အားထုတ်လုပ်သည့်နည်းလမ်းသာမက ၎င်းကို ရောင်းဝယ်ဖောက်ကားခြင်း၊ ပို့ဆောင်ခြင်းနှင့် စားသုံးခြင်း" ကိုလည်း အသွင်ပြောင်းစေမည် ဖြစ်ကြောင်း ထောက်ပြသည်။

လေ့လာသူတစ်ဦးအတွက်၊ ဤပြောင်းလဲမှုအားလုံးသည် အပြုသဘောဆောင်သော၊ ရေရှည်တည်တံ့ပြီး ကြာမြင့်နေပြီဖြစ်သည်။ သို့သော် လက်တွေ့ကျကျ ပြောရလျှင် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်နှင့် လျှပ်စစ်ဓာတ်အား လျင်မြန်စွာ အရှိန်အဟုန်ဖြင့် မြှင့်တင်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်း၏ ကန့်သတ်ချက်များကို တင်းကျပ်စေပါသည်။ ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်များမှ ဖိအားများနှင့်အတူ၊ ကမ္ဘာ့ဓာတ်အားစနစ်များသည် လက်ရှိဖြစ်ပေါ်နေသော ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ ပြင်းထန်သောရာသီဥတုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများဖြစ်သည့် ဥရောပတွင် မိုးခေါင်ခြင်း၊ အိန္ဒိယတွင် အပူလှိုင်းဖြတ်ခြင်း၊ အမေရိကန်တွင် ပြင်းထန်သော ဆောင်းရာသီမုန်တိုင်းများ - အားလုံးသည် စစ်ဆေးခြင်း၊ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု တိုးမြင့်လာစေသည်။ ၊ ပြုပြင်စရိတ်။ ယခုအခါ အသုံးဝင်မှုကဏ္ဍမှ ခေါင်းဆောင်များသည် ဇယားကွက် ခေတ်မီခြင်း၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့် ခံနိုင်ရည်အား တိုးမြှင့်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်လာကြသည်။

ဓာတ်ပုံရိုက်ပါ၊ ပိုကြာကြာခံမယ်။

အသုံးဝင်သည့်ကုမ္ပဏီများအတွက်၊ ၎င်းတို့၏စက်ပစ္စည်းများသည် မကြာခဏဆိုသလို ၎င်းတို့၏အရေးကြီးဆုံးအရာဖြစ်ပြီး အမြဲမပြတ် စေ့စေ့စပ်စပ်ထိန်းသိမ်းရန် လိုအပ်ပါသည်။ ဤထိန်းသိမ်းမှုကို လုပ်ဆောင်ခြင်းသည် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ကွဲလွဲချက်များကို သိရှိရန် utilities မှ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် ဒေတာအစီအစဥ်တစ်ခု (ပုံမှန်အားဖြင့် ပုံများအတိုင်း) ပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းအား ဒရုန်းများနှင့် တောင်ပံပုံသေလေယာဉ်များမှသည် ဆိုက်ကို ကိုယ်ထိလက်ရောက် လျှောက်သွားနေသည့် အလုပ်သမားများကို တန်းစီခြင်းအထိ နည်းလမ်းများစွာဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။ UAVs/drones နှင့် high-resolution ရဟတ်ယာဉ်ကင်မရာများကဲ့သို့ နည်းပညာအသစ်ဖြင့်၊ ဒေတာပမာဏသည် နက္ခတ္တဗေဒအရ တိုးများလာပါသည်။ utility များသည် မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ၎င်းတို့စုဆောင်းမိခဲ့သော ဒေတာပမာဏ 5-10X စုဆောင်းနေကြောင်း utility ကုမ္ပဏီများစွာနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ပြောဆိုမှုများမှ ကျွန်ုပ်တို့သိပါသည်။

ဤဒေတာအားလုံးသည် နှေးကွေးနေပြီဖြစ်သော စစ်ဆေးရေးစက်ဝန်းကို ပို၍နှေးကွေးစေသည်။ ပျမ်းမျှအားဖြင့်၊ utilities များသည် စစ်ဆေးရေးအချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် တစ်နှစ်လျှင် 6-8 လလုပ်အားနာရီနှင့်ညီမျှသည်။ (တစ်နှစ်လျှင် 10M ပုံများစုဆောင်းသည့် utility မှ ပုံများ XNUMXM ကို West Coast မှ ဖောက်သည် အင်တာဗျူးမှ ပံ့ပိုးပေးသည်) ဤ glut အတွက် အဓိကအကြောင်းရင်းမှာ ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လူကိုယ်တိုင် လုပ်ဆောင်နေဆဲဖြစ်ပြီး၊ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် နှစ်စဉ် သန်းပေါင်းများစွာသော စစ်ဆေးရေးပုံများကို ဖမ်းယူသောအခါ၊ လုပ်ငန်းစဉ်သည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ မဖြစ်နိုင်တော့ပါ။ ကွဲလွဲချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမှာ ဒေတာအများစုကို အမှန်တကယ်ပြန်လည်သုံးသပ်သည့်အချိန်က ခေတ်နောက်ကျနေပြီး အကောင်းဆုံးမှာ အချက်အလက်မမှန်ကန်ခြင်းနှင့် အဆိုးဆုံးတွင် ထပ်ခါထပ်ခါ စစ်ဆေးခြင်း သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ရှိသော အခြေအနေများဆီသို့ ဦးတည်သွားစေသောကြောင့် ကွဲလွဲချက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် အချိန်ကုန်ပါသည်။ ဒါက အန္တရာယ်များတဲ့ ကိစ္စကြီးပါ။ လေ့လာသူတွေက ခန့်မှန်းကြပါတယ်။ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားကဏ္ဍသည် ကွန်ရက်ချို့ယွင်းမှု၊ အတင်းအကျပ်ပိတ်ပစ်မှုနှင့် အစုလိုက်အပြုံလိုက် ဘေးအန္တရာယ်များကြောင့် နှစ်စဉ် ဒေါ်လာ ၁၇၀ ဘီလီယံ ဆုံးရှုံးနေရပါသည်။

AI-Powered Infrastructure စစ်ဆေးမှုများဖြင့် အနာဂတ်၏အသုံးဝင်မှုကို တည်ဆောက်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့၏ဇယားကွက်ကို ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရပြီး ခံနိုင်ရည်ရှိစေရန်အတွက် အရာနှစ်ခုဖြစ်သော ငွေနှင့် အချိန်တို့ လိုအပ်မည်ဖြစ်ပါသည်။ နည်းပညာအသစ်နှင့် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် စစ်ဆေးရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန် ကူညီပေးသည့်နေရာတွင် ကျေးဇူးတင်ပါသည်။ utilities ကဏ္ဍတွင် ဥာဏ်ရည်တု (AI) နှင့် machine learning (ML) တို့၏ သက်ရောက်မှုကို လွန်စွာဖော်ပြ၍မရပါ။ AI/ML သည် ဤဒေတာကြွယ်ဝသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် အိမ်တွင်ရှိပြီး ဒေတာပမာဏ ပိုကြီးလာသည်နှင့်အမျှ AI ၏ အချက်အလက်တောင်တန်းများကို အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်မှု ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည်။ Utility Dive ၏ အဆိုအရ သိရသည်။လက်ဖြင့်စစ်ဆေးခြင်းအပေါ် အားကိုးသည့် “လက်ရှိနည်းလမ်းထက် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ဘေးကင်းသောနည်းလမ်းဖြင့် [AI/ML] သည် စက်ချို့ယွင်းမှုဖြစ်နိုင်ချေရှိသော စက်ကိရိယာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အလားအလာရှိသည့် [AI/ML] တွင် ကျယ်ပြန့်သောသဘောတူညီချက်တစ်ခုရှိထားပြီးဖြစ်သည်”။

ဤနည်းပညာ၏ကတိသည် အငြင်းပွားဖွယ်ရာမရှိသော်လည်း၊ သင့်ကိုယ်ပိုင်စိတ်ကြိုက် AI/ML ပရိုဂရမ်ကို အိမ်တွင်း၌တည်ဆောက်ခြင်းသည် ရှုပ်ထွေးမှုများနှင့် လမ်းပိတ်ဆို့မှုများနှင့် ပြည့်နှက်နေသော နှေးကွေးပြီး လုပ်သားအင်အားသုံး လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများသည် utility ကုမ္ပဏီများစွာသည် ပြင်ပအတိုင်ပင်ခံများနှင့် ရောင်းချသူများထံမှ အပိုပံ့ပိုးကူညီမှုရယူရန် ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။

အလားအလာရှိသော AI/ML ပါတနာကို အကဲဖြတ်သည့်အခါ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့်အချက် ၃ ချက်

AI/ML ပါတနာကို ရှာသောအခါ၊ လုပ်ဆောင်ချက်များသည် စကားလုံးများထက် ပိုအရေးကြီးပါသည်။ လကမ္ဘာကို ကတိပေးနိုင်တဲ့ ပျော့ပျောင်းတဲ့ ကုမ္ပဏီတွေ အများကြီးရှိပေမယ့် အကျိုးသက်ရောက်မှု အတိအကျကို အကဲဖြတ်ဖို့ အသုံးဝင်တဲ့ ခေါင်းဆောင်တွေက အရေးကြီးတဲ့ မက်ထရစ်တွေ အများကြီးကို တူးဖော်သင့်တယ်။ အရေးကြီးဆုံးများထဲတွင် ရောင်းသူသည် မည်သို့ဖော်ပြသည်/ပေးပို့သည်-

အချိန်နှင့်အမျှ Model ၏တိုးတက်မှု - မတူညီသောဒေတာအတွဲများကိုတည်ဆောက်ခြင်း (ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်ကွဲလွဲချက်များများစွာရှိသောဒေတာ) ကိုတည်ဆောက်ခြင်းသည် အချိန်ကြာမြင့်သည် (နှစ်များစွာကြာတတ်သည်) နှင့်အောင်မြင်သော AI မော်ဒယ်ကိုလေ့ကျင့်ရန် လုံလောက်သောကြိမ်နှုန်းဖြင့် အချို့သောကွဲလွဲချက်များမဖြစ်ပေါ်ပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင့်ဒေသတွင် မကြာခဏ မဖြစ်ပွားပါက ပုပ်ခြင်း၊ သစ်ခွပိုးပေါက်များ၊ သို့မဟုတ် သံချေးတက်နေသော အပေါက်များကဲ့သို့သော အရာများကို ရှာဖွေရန် အယ်လဂိုရီသမ်ကို လေ့ကျင့်ခြင်းသည် စိန်ခေါ်မှုဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် AI/ML ရောင်းချသူအား ၎င်းတို့၏ ဒေတာအတွဲများ အရေအတွက်သာမက ၎င်းတို့၏ အရည်အသွေးနှင့် အမျိုးအစားများကိုလည်း မေးမြန်းရန် သေချာစေပါ။

အရှိန် - အချိန်သည် ငွေဖြစ်သည်၊ ကျော်ကြားသော AI/ML ရောင်းချသူသည် ၎င်းတို့၏ ကမ်းလှမ်းချက်သည် စစ်ဆေးရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို မည်ကဲ့သို့အရှိန်မြှင့်ကြောင်း ရှင်းလင်းစွာပြသနိုင်သင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, Buzz Solutions သည် New York Power Authority (NYPA) နှင့် ပူးပေါင်းခဲ့သည် စစ်ဆေးခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် လိုအပ်သောအချိန်ကို သိသာစွာလျှော့ချရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် AI အခြေခံပလပ်ဖောင်းကို ပေးအပ်ရန်။ ရလဒ်မှာ ပိုင်ဆိုင်မှုရုပ်ပုံများကို နာရီများ သို့မဟုတ် ရက်များအတွင်း ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်သည့် ပရိုဂရမ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခဲ့သည့် လများအစား၊ ဤအချိန်ချွေတာမှုသည် NYPA ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များကို ဦးစားပေးပြုပြင်ရန်နှင့် ပျက်ကွက်နိုင်ခြေကို လျှော့ချနိုင်စေခဲ့သည်။

အရည်အသွေး/တိကျမှု - AI/ML ပရိုဂရမ်များအတွက် ဒေတာအစစ်အမှန်မရှိသောအခါ၊ ကုမ္ပဏီများသည် ကွက်လပ်များကိုဖြည့်ရန် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ပေါင်းစပ်ဒေတာ (ဆိုလိုသည်မှာ ကွန်ပြူတာ အယ်လဂိုရီသမ်များဖြင့် ဖန်တီးထားသည့် ဒေတာ) ကို တစ်ခါတစ်ရံ ဖြည့်စွက်သည်။ ဒါဟာ လူကြိုက်များတဲ့ အလေ့အကျင့်တစ်ခုပါ။ လေ့လာသုံးသပ်သူများကခန့်မှန်းသည် AI ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် အသုံးပြုသည့် ဒေတာအားလုံး၏ 60% သည် 2024 တွင် ပေါင်းစပ် (အစစ်အမှန်အစား) ဖြစ်လာမည်ဖြစ်သည်။ သို့သော် ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် သီအိုရီဆိုင်ရာအခြေအနေများအတွက် ကောင်းမွန်သော်လည်း သင်လိုအပ်သည့် လက်တွေ့ကမ္ဘာပတ်ဝန်းကျင်တွင် ၎င်းသည် ကောင်းမွန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ (နှင့် လူသား-အတွင်း-ကွင်းဆက် စွက်ဖက်မှုများ) မိမိကိုယ်ကို ပြုပြင်ရန်။ ခွဲခြမ်းခြင်းသည် အဓိပ္ပာယ်မှန်ကြောင်း သေချာစေရန် ရောင်းချသူကို ၎င်းတို့၏ အစစ်အမှန်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ပေါင်းစပ်ဒေတာကို တောင်းဆိုရန် စဉ်းစားပါ။

သင့်လက်တွဲဖော်ကို သင်ရွေးချယ်ပြီးသည်နှင့် အလုပ်သည် ပြီးဆုံးမည်မဟုတ်ကြောင်း သတိရပါ။ Gartner မှ စိတ်ကူးသစ်တစ်ခုသည် ပုံမှန် “AI Bake-Off” ပွဲများ – တစ်ခုစီ၏ အားသာချက်များနှင့် အားနည်းချက်များကို အကဲဖြတ်ရန် scripted demos နှင့် ဘုံဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ ဘေးချင်းကပ်လျက် ရောင်းချသူများကို မြင်နိုင်စေမည့် “လျင်မြန်သော၊ သတင်းအချက်အလက်ဆိုင်ရာ ဆက်ရှင်များ” အဖြစ် ဖော်ပြထားပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် AI/ML algorithms ၏ အတိုင်းအတာနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုတို့နှင့် တိုက်ရိုက်သက်ဆိုင်သည့် ရှင်းလင်းသော မက်ထရစ်များကို ချမှတ်ပေးပါသည်။

Utility Industry ၏ အနာဂတ်ကို အားကောင်းစေခြင်း။

ပိုမိုထိရောက်သော အလုပ်အသွားအလာ ပေါင်းစပ်မှုများမှ ခေတ်မီဆန်းပြားသော AI ကွဲလွဲချက်များကို ထောက်လှမ်းခြင်းအထိ၊ အသုံးဝင်မှုလုပ်ငန်းသည် လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်ကပင် လွန်ခဲ့သည့်နှစ်အနည်းငယ်ကထက် ပိုမိုတောက်ပသောလမ်းကြောင်းပေါ်တွင် ရှိနေပါသည်။ အထူးသဖြင့် T&D စစ်ဆေးရေးလုပ်ပိုင်ခွင့်များကို 2030 တွင် နှစ်ဆသတ်မှတ်ထားသောကြောင့် ဤဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ အစိုးရက စွမ်းအင်အခြေခံအဆောက်အအုံ ထိန်းသိမ်းရေးနှင့် ကာကွယ်ရေးကို ကြေညာခဲ့သည်။ အမျိုးသားလုံခြုံရေး ဦးစားပေးအဖြစ်။

ရှေ့ဆက်လုပ်ဆောင်ရမယ့် အလုပ်တွေ အများကြီးရှိပေမယ့် တစ်နေ့မှာတော့ ဒီအချိန်ကို ရေဝေရေလဲခေတ်အဖြစ် ပြန်ကြည့်ရမှာဖြစ်ပြီး၊ စက်မှုလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်တွေက ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ စွမ်းအင်လိုင်းရဲ့ အနာဂတ်မှာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံပြီး ခေတ်မီတဲ့ အသုံးအဆောင်တွေကို ယူဆောင်လာပေးမယ့် အခိုက်အတန့်ပါပဲ။