Energieunternehmen bauen digitale Zwillinge, um industrielle Anlagen, Prozesse und Arbeitsabläufe – wie Kraftwerke, Windparks, solarthermische Netze und mehr – für einen sicheren, autonomen Betrieb präzise zu modellieren. Die Lösung verwendet NVIDIA PhysicsNeMo, ein Framework zur Entwicklung von physikalisch-informierten maschinellen Lernmodellen (Physics-ML), und NVIDIA Omniverse, die Plattform zur Entwicklung von OpenUSD-Anwendungen für die industrielle Digitalisierung und physische KI-Simulation. Mit industriellen digitalen Zwillingen können Versorgungsunternehmen die Sicherheit erhöhen, die Stromerzeugung verbessern und jährlich Milliarden von Dollar bei der Wartung einsparen.
Autonome Oberflächenoperationen in der Energie
Sicherheit und Nachhaltigkeit in der Energieversorgung mit industriellen und wissenschaftlichen digitalen Zwillingen.
KI-fähige digitale Zwillinge optimieren industrielle Abläufe
Energieunternehmen können physikalisch genaue, KI-fähige digitale Zwillinge entwickeln, um Produkte, Anlagen und Prozesse in Echtzeit zu entwerfen, zu simulieren und zu optimieren, bevor sie in Produktion gehen. Mit virtuellen Assets, die perfekt mit ihren realen Gegenstücken synchronisiert sind, maximiert dieser Ansatz die Energieproduktion, reduziert ungeplante Ausfallzeiten und senkt die Kosten für Unternehmen und ihre Kunden.
Anwendungsfälle
Entdecken Sie, wie Oberflächenoperatoren KI einsetzen
Industrielle digitale Zwillinge
Simulation von Kraftwerken, Netzanlagen und verteilten Energieressourcen.
Physikbasierte Simulationen
Vorhersage der Erzeugung erneuerbarer Energie und Beschleunigung der Arbeitsbelastung.
Optimierung der Website
Schutz der Gesundheit und Sicherheit der Mitarbeitenden bei gleichzeitiger Maximierung der Produktivität.
Überwachung der Pipeline
Erkennen von Lecks und Intrusionen mit Edge-KI und Geodatenanalyse.
Gesundheit und Sicherheit der Arbeitnehmenden
Identifizierung potenzieller Gefahren durch industrielle Anlagen und Prozesse.
Erfolgsgeschichten
Sehen Sie die realen Auswirkungen von KI auf autonome Operationen
Erfahren Sie, wie KI industrielle digitale Zwillinge für effizientere industrielle Abläufe im Energiebereich entwickelt.
Siemens Energy beschleunigt die Simulation von Netzanlagen mit NVIDIA PhysicsNeMo
Siemens Energy entwickelte KI-Surrogatmodelle für komplexe technische Systeme mit NVIDIA PhysicsNeMo, einem Open-Source-Framework für die Erstellung, das Training und die Feinabstimmung von Physik-ML-Modellen. Zu den Systemen gehören Buchsen, die in Stromnetzen und gasisolierten Schaltanlagen eingesetzt werden.
AWS-Batch verbessert die Windenergievorhersage mithilfe von NVIDIA Earth-2
AWS Batch und die NVIDIA Earth-2-Plattform ermöglichen Vorhersagen für die Windenergieerzeugung in nahezu Echtzeit. Dabei werden Wettermodelle mit maschinellem Lernen mit physikbasierten Simulationen kombiniert, um schnelle und kosteneffiziente Ergebnisse zu erzielen.
Honeywell beschleunigt industrielle Prozesssimulation mit NVIDIA
Erfahren Sie, wie Honeywell Unisim Design den NVIDIA cuDSS 0.2.0 (Vorschauversion) integriert hat, um eine bis zu 78-fache Leistungssteigerung gegenüber herkömmlichen Sparse-Gleichungslösern für die Prozesssimulation zu erzielen.
Gurobi Optimizer steigert Leistung und Energieeffizienz auf NVIDIA Grace
Gurobi Optimizer, das für mehr als 1.200 Kunden weltweit in verschiedenen Branchen optimale Lösungen für komplexe nicht lineare Probleme ermittelt, erreichte auf der NVIDIA Grace™ CPU eine um 23 % schnellere Laufzeit bei 46 % geringerem Energieverbrauch.
Sygnia revolutioniert die Sicherheit der Betriebstechnologie im Energie- und Industriesektor mit NVIDIA.
Sygnia kündigte eine Zusammenarbeit mit NVIDIA an, um die Cybersicherheit im Energie- und Industriesektor durch KI-gestützte Edge-Lösungen zu verbessern. Dabei werden die Pathfinder-Sensoren von Sygnia und die Velocity XDR-Plattform mit den BlueField-DPUs von NVIDIA und dem KI-Framework NVIDIA Morpheus für die Cybersicherheit kombiniert.
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