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Ofrecer un suministro confiable de combustibles y energía de menor costo, optimizando al mismo tiempo la eficiencia energética.
Para satisfacer las demandas globales, las empresas de energía están recurriendo a un enfoque definido por software que es necesario para explorar, producir, transportar y entregar energía de menor costo mientras persiguen objetivos de emisiones netas cero. Están aprovechando la IA y la computación de alto rendimiento (HPC) para reducir el impacto ambiental de las operaciones subterráneas, automatizar operaciones superficiales intensivas manualmente y llevar inteligencia en tiempo real al edge de la red.
Descubra cómo Shell utilizó los sistemas NVIDIA DGX™ para determinar los límites de sal en el modelado de yacimientos, permitir la reconstrucción iterativa de imágenes 4K, probar nuevos diseños para plantas industriales e impulsar avances en nuevos materiales sostenibles.
Siemens Gamesa está optimizando sus parques eólicos marinos para obtener la máxima potencia a un coste mínimo utilizando NVIDIA Omniverse™ y NVIDIA PhysicsNeMo. Descubra cómo la superresolución neuronal acelera los tiempos de simulación de 40 días a 15 minutos.
Acelerar la simulación de yacimientos y el procesamiento sísmico para la producción de combustible.
Descubra cómo la IA está acelerando la simulación de yacimientos y el procesamiento sísmico, mejorando el monitoreo de pipelines y protegiendo la salud y seguridad de los trabajadores, al tiempo que reduce las emisiones y el impacto ambiental.
Construir gemelos digitales industriales y científicos para la sostenibilidad y la seguridad.
Descubra cómo se utiliza la IA para desarrollar gemelos digitales industriales físicamente precisos, escalar la generación de energía renovable, simular el clima y el tiempo, acelerar las cargas de trabajo de dinámica de fluidos computacional (CFD) y optimizar la eficiencia de los sitios industriales.
Mejorar la generación, transmisión y distribución de energía para lograr la resiliencia de la red.
Explore el futuro de las redes inteligentes definidas por software, incluido el mantenimiento predictivo de la infraestructura de la red, la gestión de recursos energéticos distribuidos, la generación de datos sintéticos de los activos de la red, la programación de interrupciones, la optimización del recorrido de los camiones y los asistentes virtuales del centro de contacto de servicios públicos.
Aprenda de los líderes de la industria que utilizan la IA para optimizar procesos, reducir riesgos y recortar costos.
Imagen cortesía de BP.
Vea cómo BP logró acelerar el tiempo de ejecución 35 veces al trasladar su código de migración en tiempo inverso (RTM) de producción a NVIDIA HGX™ A100 y aprovechar la biblioteca cuFFT.
*Se requiere registro.
Image courtesy of BP.
Explore cómo Chevron utilizó NVIDIA IndeX®, un SDK de visualización interactiva volumétrica en 3D, en Microsoft Azure para optimizar el análisis de muestras principales, en volúmenes más grandes y con mayor resolución.
* Se requiere registro.
Stone Ridge Technology comparó su software de simulación de yacimientos ECHELON en la arquitectura de GPU NVIDIA Hopper, incluidos Superchip NVIDIA Grace Hopper, H100-NVL y H100-PCIe. Descubra cómo la empresa logró simulaciones hasta 3,8 veces más rápidas con hasta 25 millones de modelos de celdas.
Descubra cómo empresas energéticas globales como Siemens Energy están construyendo gemelos digitales industriales para respaldar el mantenimiento predictivo de las centrales eléctricas y cómo eso podría ahorrarle a la industria energética aproximadamente 1.700 millones de dólares al año.
Image courtesy of Noteworthy AI.
Eche un vistazo al sistema de cámara inteligente a bordo de FirstEnergy, desarrollado por Noteworthy AI y impulsado por la plataforma de IA en el edge NVIDIA® Jetson™, que monitorea automáticamente millones de postes de servicios públicos y decenas de millones de dispositivos de red para mantenimiento.
Imagen cortesía de Noteworthy AI.
Shell trabaja actualmente con NVIDIA: modelos de yacimientos 3D más realistas (por ejemplo, depósitos de inmersión) para el almacenamiento de CO2, geología en capas con heterogeneidad horizontal y vertical, redes computacionalmente eficientes basadas en operadores neuronales de Fourier (FNO) que manejan conjuntos de datos de entrada más grandes y proporcionan predicciones aceptables. durante períodos de tiempo más largos (cientos de años) y la capacidad de construir modelos gemelos digitales de próxima generación de la Tierra profunda para aplicaciones de escenarios de cambio climático (CAC) en tiempo real con evaluación de incertidumbre.
— Pandu Devarakota, Experto Científico Principal, Shell
Podemos examinar la contribución de la IA al sector energético desde tres dimensiones: pronóstico de energía, captura de carbono y mantenimiento predictivo. Los algoritmos de IA se están utilizando para el pronóstico de energía, para predecir la demanda de energía y para optimizar el valor económico. IA se puede utilizar para reducir las emisiones de carbono mediante el análisis de datos de múltiples fuentes sobre el clima, el suelo y el rendimiento de los cultivos. Para optimizar la logística de nuestra cadena de suministro y reducir nuestra huella de carbono. La IA también puede ayudar a las empresas de energía a monitorear el rendimiento de sus activos Y equipamiento.
— Nayef Otaibi, Vicepresidente y Director Digital, Saudi Aramco
Continuaremos recopilando datos, no solo sobre cómo funcionan nuestras turbinas eólicas, sino también para el pronóstico del tiempo, la planificación del sitio y otras áreas para optimizar los sitios de las turbinas eólicas. Estamos explorando la realidad aumentada y la realidad extendida, ya que las turbinas eólicas son máquinas complicadas con muchos tipos de modos de falla. Es imperativo asegurarse de que las turbinas eólicas funcionen de manera segura y que los técnicos de servicio sepan cómo realizar las reparaciones de la manera correcta.
— Lasse Lundberg Nowack, Vicepresidente, Soluciones Energéticas de Desarrollo de Ingeniería, Vestas
Al utilizar la generación de datos sintéticos en NVIDIA Omniverse, nuestro objetivo era crear automáticamente miles de ejemplos fotorrealistas etiquetados de diversos defectos en los activos de la red. Estamos en el proceso de utilizar imágenes reales y estas imágenes sintéticas para entrenar modelos de inspección.
— Ankush Agarwal, Director de Análisis Avanzado, Exelon
En Oregón, estamos experimentando los impactos del cambio climático de primera mano y reconocemos la necesidad urgente de innovación en el edge de la red a medida que hacemos la transición hacia un futuro de energía limpia. Invertir en nuevas tecnologías para la red es una estrategia clave para que PGE alcance sus objetivos climáticos y proporcione a sus clientes energía limpia, asequible y resiliente.
— Ananth Sundaram, Director Sénior de Integrated Grid, Portland General Electric (PGE)
Los sistemas impulsados por las GPU NVIDIA A100 80GB Tensor Core demuestran excelentes mejoras de rendimiento en comparación con el rendimiento de la CPU que ejecuta el simulador de yacimientos de alta resolución INTERSECT de SLB.
Descubra cómo Shearwater logró una aceleración 10 veces mayor de los algoritmos de migración en tiempo inverso (RTM) y Kirchhoff, impulsados por GPU NVIDIA, para reducir el consumo total de energía para cargas de trabajo subterráneas con uso intensivo de computación, mejorar la eficiencia energética y reducir los costos operativos para las empresas de petróleo y gas.
Aclara será la primera empresa en integrar la plataforma de IA distribuida de Utilidata, Karman, en un contador inteligente para permitir una red conectada que suministre energía limpia y fiable. Basado en un módulo personalizado de NVIDIA que aprovecha la IA, Karman captura datos sólidos y de alta calidad para mejorar las operaciones de la red y administrar los recursos energéticos distribuidos.
Utilidata announced that Portland General Electric will pilot Utilidata’s smart grid chip, a first-of-its-kind distributed AI platform powered by NVIDIA Jetson, in Oregon to support decarbonization goals.
NVIDIA Project DIGITS lleva el poder de Grace Blackwell a las computadoras de escritorio de los desarrolladores. El superchip GB10, combinado con 128 GB de memoria de sistema unificado, permite a los investigadores de IA, científicos de datos y estudiantes trabajar con modelos de IA localmente con hasta 200 mil millones de parámetros.
Conozca las soluciones de hardware, software y redes de IA y HPC para empresas de energía.
El Superchip NVIDIA Grace Hopper™ es una innovadora CPU acelerada diseñada desde cero para aplicaciones de IA y HPC a escala gigante. El superchip ofrecerá un rendimiento hasta 10 veces mayor para aplicaciones que ejecutan terabytes de datos, lo que permitirá a los científicos e investigadores alcanzar soluciones sin precedentes para los problemas más complejos del mundo.
La última versión de los sistemas NVIDIA DGX™ y la base de NVIDIA DGX SuperPOD™, DGX H100 es la potencia de la IA acelerada por el rendimiento innovador de la GPU NVIDIA H100 Tensor Core.
NVIDIA DGX Cloud es una solución de entrenamiento de IA como servicio de múltiples nodos optimizada para las demandas únicas de la IA empresarial. Es una solución combinada de software e infraestructura para la capacitación en inteligencia artificial que incluye una suite completa para desarrolladores, infraestructura de liderazgo y soporte de conserjería, lo que permite a las empresas comenzar de inmediato con precios predecibles y todo en uno.
Con NVIDIA AI Enterprise, las empresas de energía pueden acelerar el desarrollo de aplicaciones de casos de uso, como simulación de yacimientos, procesamiento sísmico y mantenimiento predictivo. Descubra cómo obtener acceso gratuito a corto plazo a NVIDIA AI Enterprise en laboratorios seleccionados a través de NVIDIA LaunchPad.
El SDK de HPC de NVIDIA incluye compiladores, bibliotecas y herramientas de software probados y esenciales para maximizar la productividad de los desarrolladores y el rendimiento y la portabilidad de las aplicaciones de simulación y modelado HPC.
NVIDIA PhysicsNeMo es un framework de código abierto para crear, entrenar y ajustar modelos de machine learning basados en la física (physics-ML) con una sencilla interfaz Python. Con PhysicsNeMo, puede crear modelos para aplicaciones de gemelos digitales a escala empresarial en múltiples dominios de la física, desde CFD hasta análisis estructural, electromagnetismo y ciencia climática.
NVIDIA Omniverse es una plataforma abierta y extensible creada para la colaboración virtual en 3D y la simulación físicamente precisa en tiempo real. Omniverse combinado con NVIDIA PhysicsNeMo, un framework para desarrollar modelos de redes neuronales de machine learning de física, permite gemelos digitales para parques eólicos, plantas de energía, redes eléctricas y, algún día, la propia Tierra.
NVIDIA Jetson lleva el rendimiento acelerado de la IA al límite en un formato compacto y de bajo consumo. Junto con el SDK NVIDIA JetPack™ y el software NVIDIA Isaac™ para el sistema operativo robótico, estos módulos Jetson, incluido NVIDIA Jetson Orin Nano™, admiten una gama completa de aplicaciones de robótica e IA de vanguardia.
NVIDIA NeMo™, parte de la plataforma de IA de NVIDIA, es un framework empresarial nativo de la nube de extremo a extremo para crear, personalizar e implementar modelos de IA generativa con miles de millones de parámetros. El framework NeMo proporciona un workflow acelerado para la capacitación con técnicas de paralelismo 3D, varias técnicas de personalización e inferencia optimizada a escala de modelos a gran escala para aplicaciones de lenguaje e imágenes.
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Para gestionar la energía renovable a escala, NVIDIA y su ecosistema de socios están utilizando la IA para optimizar los parques solares y eólicos, simular el clima y el tiempo, mantener las redes eléctricas, avanzar en la captura de carbono y lograr avances en la fusión de energía.
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Obtenga una comprensión de los diversos componentes básicos de NVIDIA PhysicsNeMo, los conceptos básicos del deep basado en la física y cómo el framework se integra con la plataforma Omniverse.
Aprenda a utilizar la plataforma NVIDIA Base Command™ para acelerar sus cargas de trabajo de capacitación de IA en contenedores, descubra las herramientas necesarias para construir un centro de excelencia de IA y obtenga los conceptos básicos para trabajar, modificar y ejecutar contenedores Docker desde NVIDIA NGC™.
Aprenda a utilizar los cuadernos Jupyter iPython en un Kit de Desarrollador de Jetson Nano para crear un proyecto de clasificación de deep learning con modelos de visión por computadora. Esta poderosa computadora fácil de usar ejecuta múltiples redes neuronales en paralelo.
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