这也是为什么能源公司采用AI

大型能源公司的石油和天然气公司，以事业有很大的问题。

他们需要更多更好的数据，更清洁，高效地运行他们businessess，以及应对增加的洪水，森林火灾和极端热量的推杆压力，他们的基础设施。但他们不是一般的速度最快的球员拥抱数字技术或创新。

这是问题的一个机会能源项目在硅谷的加速器即插即用。该组织将全球大型能源公司——从日本公用事业公司东京天然气公司到美国石油巨头埃克森美孚公司——与正在开发技术的初创公司联系起来，能源行业可以利用这些技术来节省资金、脱碳或建立更多的分布式能源系统。

上周，即插即用举行的春季峰会，具有舞台上15个企业家斗创业点子的能源管理人员和投资者在房间里。人工智能（AI）和机器学习，这并不奇怪，是在功能超过那些球场的一半。其他的，如SparkCharge，这是制造移动EV充电器，都集中在运输的电气化。betway必威娱乐

许多公司都在使用人工智能来做一些事情，比如削减建筑物的能源使用，监控输电线和管道，以及预测能源设备何时可能失效。能够帮助能源公司更好地预测其能源基础设施运行状况或何时需要维护的技术是一个重要主题。

“AI和机器学习是可以普遍适用的工具”，为能源行业，韦德比塔拉夫，即插即用的创始人和领导者和播放的能源的做法表示。该小组将查找可以使用的工具，如人工智能和机器学习有帮助的能源资产管理者和经营者做出更明智的决策，并降低维护资产的成本和风险创业公司，比塔拉夫解释。

人工智能和机器学习是可以在能源领域广泛应用的工具。

即插即用计划在休斯顿公开赛练习 - 许多石油和天然气公司的家 - 和比塔拉夫和他的团队已经在寻找能源初创企业的下一组。毫无疑问，AI和机器学习技术将继续成为一大主题，当谈到选择公司的下一组功能。

以下是“即插即用加速器”的初创企业利用人工智能和机器学习试图改变能源行业的三种方式:

1.野火电力线和齿轮监测：当这些初创公司周三结束他们的推介活动时，Twitter上一片沸腾报告称，发现即PG＆E的齿轮确实是负责致命的篝火的最后一年。让人惊讶。公用事业是绝望的技术，可以帮助他们避免类似事件。

例如，一个叫做通过总部设在马萨诸塞Somerville，创造了一个基于blockchain的应用程序，它说可以帮助公用事业更好地预测时变压器可能出现灾难性风险。该应用程序可以更好地利用能源的数据源，不管是从智能电表或设备的检查数据。

一家韩国初创公司Alchera使用热感相机和标准相机结合基于人工智能的图像识别来实时监控电线和变电站。人工智能经过训练，可以监视基础设施以应对任何异常事件，如烟雾、倒下的树木或入侵者。该公司表示，韩国电力公司KEPCO已经在使用这项技术。

2.当能量硬件需要维修预测：能源企业集体失去每年$ 27日十亿由于反应行动，说：乐团能源首席执行官兼创始人桑迪普·古普塔。这家位于加州帕洛阿尔托的公司结合了多种数据源和机器学习来预测资产(比如风力涡轮机的齿轮箱)何时需要维护或可能出现故障。古普塔说，Ensemble Energy的人工智能可以用于任何类型的能源资产，如太阳能系统或水电站。

另一家硅谷创业公司叫PreNav配备激光雷达和相机开发利用无人机超精细的三维模型的基础设施，如发电厂或大坝。这些3D模型（也称为数字双）可以被用于检查有无裂纹，腐蚀或随着时间的推移的其他变化。

石油和天然气管道的监测也是AI的另一个热点区域。坦帕，佛罗里达州为基础启动时调用mIQroTech建立可每5英里放置在管道和收集各种数据，可以帮助预测是否会有泄漏感应装置。该公司说，它的型号可以用96％的准确预测是否会有一个管道泄漏。

3.切插头负载功率建筑：没有人真的好像讲究能量在办公室和校园各个插口被使用。但费城一家名为Sapient公司产业已开发出通过真实AI集中管理，所以既可以自动减少能源浪费，并提供深入了解如何构建装置能使用智能插件系统。Sapient的工业联合创始人萨姆·帕克斯插件之前，他的音调和播放期间观众说，AI控制的智能插件设备可削减20％的建筑能耗。

降低建筑物的能耗一直是人工智能感兴趣的领域。五年前，谷歌收购了Nest的人工智能学习恒温器，去年，西门子收购了基于人工智能的应用程序Comfy。