エネルギー、資源、産業（ER&I）分野の多くのリーダーたちは、規模と複雑性のジレンマに直面している。エネルギー需要が高まる中、より高い効率性、持続可能性、レジリエンスへの要求も相まって、エネルギーシステムはそのペースに追いつくことを求められている。同時に、AI（人工知能）は世界経済全体で変革的なツールとして台頭しており、自動化、高度な分析、迅速な意思決定を可能にしている。ただし、データセンターからの電力需要という点で、いくつかの新たな課題も導入している。
しかし、AIはコストをはるかに上回る利点を提供する可能性がある。AI for energy systems: Unlocking sustainable AI for a resilient energy transformationで詳述されているように、AIによって実現される年間エネルギー削減量は、2030年までに最大3,700テラワット時に達する可能性があり、これは予測されるAIのエネルギー使用量の3倍に相当する。再生可能エネルギーと既存のエネルギー源の統合、広範な電化、セクター間のより大きな相互接続性によって推進される現代のエネルギーシステムの複雑性の増大は、最適化、管理、制御に対するより洗練されたアプローチを必要とする可能性がある。大量のデータを迅速に処理し、パターンを検出し、予測を生成するAIの能力は、これらのニーズに対処するための重要な機会を提供できる。
エネルギーシステムにおけるAIの主要な応用
同報告書によると、エネルギーシステムにおけるAIの応用は3つのカテゴリーに分類できる。それぞれを詳しく見ることで、現在の進捗状況のスナップショットと、今後期待される集合的な利点が明らかになる。
- システムの最適化と制御。AIは、エネルギーネットワーク全体の数百万のセンサーからのライブデータの膨大なストリームを継続的に処理することで、リアルタイムの運用と柔軟性をサポートできる。これにより、異常の迅速な検出、システムの不均衡の予測と緩和が可能になる。グリッド運用者は既に、リアルタイムの予測と不均衡への迅速な対応にAIを活用しており、計画組織は負荷がいつどこに現れるかを予測するためにAIを使用している。例えば、DARE（Decarbonization Analytics & Roadmap Explorer）は、エネルギー転換の経済的影響、資本配分への潜在的な影響、エネルギー価格と手頃な価格が時間とともにどのように影響を受けるかをモデル化する一方、ElectrifiedGrid™は、新興の電気技術負荷がインフラに与える影響を評価するのに役立つデジタルツインベースのシステム計画モデルである。グリッドを超えて、石油・ガス企業はAI搭載の光学ガスイメージング（OGI）システムを使用して、メタン漏れを検出し緩和している。AIはまた、採掘産業における探査と生産活動の自動化を支援するためにも使用されている。鉱物探査では、機械学習が地質学的および地球物理学的データを分析することで、ターゲットの特定を加速できる。石油・ガスおよび地熱事業では、AI駆動の自動化が掘削精度を向上させ、損失を最小限に抑えることができる。
- 資産ライフサイクル管理。AIは、資産のライフサイクルの各段階で潜在的に価値を提供できる。例えば、複雑なエネルギーシナリオをモデル化し、長期的なインフラニーズを評価し、大規模で異質なデータセット内のパターンを特定することで、戦略的計画と投資意思決定を促進できる。特に、デジタルツイン、すなわち物理的資産、システム、またはプロセスの仮想レプリカを通じて実現される。デジタルツインは、実際の状態とパフォーマンスを反映するためにリアルタイムデータで継続的に更新される。幅広いシナリオをシミュレートすることで、デジタルツインは実世界の運用を中断することなく、堅牢な意思決定と将来の計画をサポートできる。AI対応プラットフォームは、さらに産業運用の最適化を支援できる。例えば、AIはプロセスとマニュアルを迅速に分析し、主要な制約を特定し、エネルギー資産の運用と保守に対する迅速なサポートを提供できる。これは、シンプルなチャットボットやアシスタントの形をとることもあれば、計画外の停止を削減し、資産の寿命を延ばし、保守コストを削減できる予測保守システムなどの高度なツールの形をとることもある。AIはさらに、研究開発を再構築するのに役立つ。例えば、太陽電池、バッテリー、炭素回収吸着剤と膜の材料発見を加速する。
- エンドユーザーの効率と管理。AIは、企業、家庭、産業顧客などのエンドユーザーが、より高い精度と柔軟性でエネルギー消費を最適化できるようにする。例えば、AI対応のスマートビルディングシステムは、高度な暖房、換気、空調（HVAC）、適応照明、予測制御、リアルタイムの負荷シフトと削減を通じて、エネルギー管理を再定義することに貢献している。一方、輸送分野のAIは、交通フローの最適化、ルート計画とリアルタイムロジスティクスの強化、自律移動のサポート、バッテリー寿命とパフォーマンスの延長を支援できる。AIはまた、産業サイト全体で運用の合理化、エネルギー使用の削減、廃棄物の最小化を支援するために積極的に使用されている。
複合効果
システムの最適化と制御、資産ライフサイクル管理、エンドユーザーの効率と管理は、実際にはしばしば重複し、相互に強化し合うことを認識することが重要である。多くの成功したAIアプリケーションは、異なるドメイン間で機能を統合し、強力なフィードバックループを作成している。例えば、需要予測はグリッドの最適化をサポートするだけでなく、ビル管理と投資意思決定にも情報を提供できる。
主にこの複合効果により、エネルギーシステムに対するAIの潜在的な影響は広大である。2030年までに、AIを戦略的に活用することで、技術のエネルギー消費をはるかに上回るエネルギー削減を可能にし、年間最大2400億ドルのコスト削減を実現し、年間最大6億6000万トンの二酸化炭素換算の排出削減を支援できる。これらの相互関連する利点を実現するには、エネルギーエコシステム全体での相応の協力が必要となる可能性があり、エネルギー企業と産業メーカー、テクノロジー企業、金融サービスプロバイダー、政策立案者がそれぞれ重要な役割を果たす。さらに、AIが重要なエネルギーインフラにますます組み込まれるにつれて、リーダーたちが透明性と説明責任の原則を維持するために取り組むことが重要である。地域の能力、ガバナンス、倫理的なAI実践を育成することは、AIがエネルギーシステム内外でその変革的な可能性を実現するために必要な基盤を築くのに役立つ。
