Las empresas de energía están desarrollando gemelos digitales para modelar con precisión equipos, procesos y workflows industriales, como plantas de energía, parques eólicos y redes solares, a fin de lograr operaciones seguras y autónomas. La solución usa NVIDIA PhysicsNeMo, un framework para el desarrollo de modelos de machine learning informados por física (physics-ML), y NVIDIA Omniverse, la plataforma para el desarrollo de aplicaciones de OpenUSD para digitalización industrial y simulación de IA física. Mediante el uso de gemelos digitales industriales, los servicios públicos pueden mejorar la seguridad, la generación de energía y ahorrar miles de millones de dólares al año en mantenimiento.
Operaciones de Superficies Autónomas en el Sector Energético
Impulso de la seguridad y la sostenibilidad en el sector energético con gemelos digitales industriales y científicos.
Gemelos Digitales Habilitados por IA Optimizan las Operaciones Industriales
Las empresas de energía pueden desarrollar gemelos digitales físicamente precisos y habilitados para IA para diseñar, simular y optimizar productos, equipos y procesos en tiempo real antes de pasar a producción. Con activos virtuales perfectamente sincronizados con sus contrapartes del mundo real, este enfoque maximiza la producción de energía, reduce el tiempo de inactividad no planificado y reduce los costos tanto para las empresas como para sus clientes.
Casos de Uso
Descubra Cómo los Operadores de Superficie Están Usando la IA
Gemelos Digitales Industriales
Simulación de data centers, plantas de energía, activos de redes y recursos de energía distribuidos.
Simulaciones Basadas en la Física
Predicción de la generación de energía renovable y aceleración de las cargas de trabajo.
Optimización de Activos y Procesos Industriales
Protección de la salud y seguridad de los trabajadores mientras se maximiza la productividad.
Historias de Éxito
Vea el Impacto Real de la IA en Operaciones Autónomas
Descubra cómo la IA está desarrollando gemelos digitales industriales para lograr operaciones industriales más eficientes en el área de la energía.
SPP para Acelerar la Confiabilidad y Flexibilidad de la Red con Hitachi y NVIDIA
Hitachi y Southwest Power Pool (SPP) están colaborando para modernizar la infraestructura de las redes de Estados Unidos mediante IA. La colaboración tiene como objetivo reducir los tiempos de análisis de interconexión de generadores en un 80% mediante algoritmos de IA, simulación, diseño y servicios de ingeniería.
Schneider Electric Destaca los Data Centers Listos para la IA
Schneider Electric detalla sus diseños integrales de data centers listos para la IA en arquitecturas de referencia de NVIDIA, motores de alto rendimiento y soluciones de refrigeración necesarias para admitir cargas de IA.
AVEVA Destaca Operaciones Autónomas Impulsadas por IA para el Sector Energético
AVEVA y NVIDIA están avanzando en el control autónomo de plantas en condiciones complejas y transitorias mediante AVEVA Dynamic Simulation y NVIDIA Raptor, un agente de deep learning por refuerzo (DRL). Los agentes de DRL le ayudan a la tecnología de control de procesos a llevar a cabo operaciones confiables y repetibles.
AVEVA
NVIDIA, Alphabet y Google Colaboran en IA Física y Basada en Agentes
Tapestry, el proyecto de X para la red eléctrica, y NVIDIA están explorando métodos impulsados por IA para aumentar la velocidad y la exactitud de las simulaciones de redes eléctricas. Este esfuerzo conjunto se centrará en la integración de nuevas fuentes de energía y en la expansión de la capacidad de la red para satisfacer las demandas de los data centers y la IA.
Siemens Energy Acelera la Simulación de Activos de Red Mediante NVIDIA PhysicsNeMo
Siemens Energy desarrolló modelos de IA sustitutos para sistemas de ingeniería complejos mediante NVIDIA PhysicsNeMo, un framework de código abierto para el desarrollo, el entrenamiento y el ajuste de modelos de physics-ML. Los sistemas incluyen bujes usados en redes y switches aislados por gas.
Siemens Energy
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