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物聯網+人工智慧，或說如何降低公司的能源成本| 商業人工智慧#88

已發表: 2024-03-22
在能源價格不斷上漲和環保意識不斷增強的時代，企業正在尋找有效的方法來優化能源消耗。 物聯網 (IoT) 和人工智慧 (AI) 的結合為尋求減少帳單並促進永續發展的公司帶來了新的機會。 物聯網和人工智慧技術如何促進更有效率的能源管理？ 在本文中，我們討論具體的好處、挑戰和現實世界的物聯網用例。

物聯網 - 目錄

  1. 什麼是物聯網？ （物聯網）？
  2. 物聯網和人工智慧之間有什麼關聯？
  3. 物聯網和人工智慧如何降低公司的能源成本？
  4. 使用物聯網和人工智慧的好處
  5. 物聯網的缺點—人工智慧需要多少能源？

什麼是物聯網？ （物聯網）

物聯網，也稱為 IoT，是一種能夠在連接到互聯網的各種設備之間進行連接和交換資料的技術。 它是一個由實體物件（「事物」）組成的網絡，配備了感測器、軟體和技術，使它們能夠透過互聯網與其他設備和系統交換資料。 但為什麼要將所有設備連接到網路——從印表機、冰箱到空調、卡車和工業機器？

Transforma Insights 進行的研究表明，到 2030 年，新物聯網設備的生產將使全球電力消耗增加 34 太瓦時 (TWh)。同時，訓練和使用 ChatGPT 等大型語言模型可能會導致資料中心製定世界電力需求的21%。

然而，與使用相同類型的無感測器設備相比，物聯網解決方案還將減少超過 1.6 拍瓦時 (PWh) 的電力消耗。 為了說明這一規模，即滿足超過 1.365 億家庭一年的用電量所需的電力。 然而，如果沒有越來越多的新設備，企業就無法蓬勃發展，而人工智慧可以大大幫助進一步減少能源消耗。

IoT

資料來源：Transforma Insights (https://www.6gworld.com/)

物聯網和人工智慧之間有什麼關聯？

人工智慧分析來自物聯網設備的數據，識別節能趨勢和策略。 因此，物聯網和人工智慧為有效管理能源消耗開闢了新的可能性。 例如，人工智慧可以根據以下因素調整暖氣、通風和空調 (HVAC) 系統：

  • 房間使用模式 - 例如，在某一天降低無人房間的溫度，
  • 天氣條件－陰天或大風天減少空調功率，
  • 室內空氣品質－僅在多人會議時提高通風效率。

此外，物聯網支援的人工智慧可以創建數位孿生來優化製造流程，例如預測機器零件消耗或分析導致停機的故障頻率和原因。

物聯網人工智慧技術有利於整個電力供應鏈—消費者、分銷商和發電廠。 物聯網允許各種流程的自動化，例如收集能源數據以進行測量和分析。 硬體功耗限制的應用和AI模型訓練時間的最佳化可以降低約12%至15%的能耗，同時對模型效能的影響最小。

物聯網和人工智慧如何降低公司的能源成本？

建築物中的物聯網感測器發送即時能耗數據進行分析，加快維修速度並減少因設備故障而造成的能源損失。 以下是可安裝在建築物中的感測器範例：

  • 溫度感測器– 監控房間的溫度變化，並允許優化暖氣或冷氣的能耗，
  • 光感測器– 偵測自然光水平並自動調整人造照明的強度，
  • 運動感測器– 僅當有人在房間內時才啟用系統，減少不必要的能源消耗，
  • 智慧電錶－收集能源消耗數據，實現詳細分析與優化，
  • 空氣品質感測器－調節通風系統的運行，以最小的能耗確保適當的空氣品質。

智慧恆溫器和照明系統可以適應房間的使用模式，降低能源成本。 物聯網設備可以透過需求響應計劃和調度來減少高峰時段建築物的電力消耗和成本。 實施基於物聯網和人工智慧的解決方案可以節省高達 40% 的能源。 此外，人工智慧控制的能源儲存解決方案透過管理儲存和分配來優化其使用。

IoT

資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

使用物聯網和人工智慧的好處

引進智慧物聯網和人工智慧技術帶來許多好處。 這不僅是降低帳單的一種方式，而且還可以提高辦公室使用的舒適度，主要是：

  • 由於採用智慧恆溫器，更好的溫度控制和節能，
  • 控制照明亮度，這意味著用電量大幅減少，特別是在秋冬季節，
  • 空氣濕度管理－在儲存文件或敏感的專用設備時尤其重要。

物聯網設備也變得越來越複雜，為了滿足不斷增長的需求，感測器價格正在下降。 Flex2X 就是一個例子，它是英國公司 Grid Edge (https://gridedge.ai/) 創建的解決方案。 該系統將建築物中已安裝的傳感器（例如溫度或濕度探測器）的資訊與天氣狀況等附加數據整合在一起。 然後，它使用人工智慧演算法對其進行分析，不斷優化建築物的能源利用。

IoT

資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

物聯網的缺點—人工智慧需要多少能源？

不幸的是，物聯網和人工智慧的結合也有其缺點。 物聯網和人工智慧的使用主要與大量能源消耗的需求有關。 訓練最強大、最知名的 GPT-4 模型所需的能量的詳細資訊尚未公開披露，該模型用於商業版本的 ChatGPT 和 BingChat。 然而，根據現有數據，我們可以概述這項工作的規模。

GPT-4 模型擁有超過 1750 億個參數，並在超過 45 TB 的資料集上進行訓練。 這需要密集的數據分析和模型參數調整過程，導致對運算能力的巨大需求並導致高能耗。

為了訓練 GPT-4 模型，使用了以高能耗著稱的先進圖形處理單元 (GPU) 和張量處理單元 (TPU)。

IoT

概括

物聯網和人工智慧不僅可以對公司的財務表現產生重大影響，還可以透過提高能源效率對環境產生重大影響。 大型建築平均每年消耗約 23 萬千瓦時的電力，相當於成本約 25,000 美元。 物聯網的實施可有助於減少10%至15%的能源消耗。 物聯網和人工智慧的整合對於充分發揮智慧工廠在永續發展和節省成本方面的潛力也至關重要。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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