Le società del settore energetico stanno creando gemelli digitali per modellare con precisione attrezzature, processi e flussi di lavoro industriali, come centrali elettriche, parchi eolici, reti solari e altro ancora, per operazioni sicure e autonome. La soluzione utilizza NVIDIA PhysicsNeMo, un framework per lo sviluppo di modelli di machine learning basato sulla fisica (ML fisico) e NVIDIA Omniverse, la piattaforma per lo sviluppo di applicazioni OpenUSD per la digitalizzazione industriale e la simulazione fisica dell'IA. Utilizzando gemelli digitali industriali, le aziende di utenze possono potenziare la sicurezza, migliorare la produzione di energia e risparmiare miliardi di dollari in manutenzione all'anno.
Operazioni di superficie autonome nel settore energetico
Potenziare la sicurezza e la sostenibilità del settore energetico con digital twin industriali e scientifici.
I digital twin abilitati all'IA ottimizzano le operazioni industriali
Le società del settore energetico possono sviluppare digital twin abilitati all'IA e fisicamente accurati per progettare, simulare e ottimizzare prodotti, apparecchiature e processi in tempo reale prima di andare in produzione. Con risorse virtuali perfettamente sincronizzate con le loro controparti del mondo reale, questo approccio massimizza la produzione di energia, riduce i tempi di inattività non pianificati e diminuisce i costi sia per le imprese che per i clienti.
Scenari di utilizzo
Scopri come gli operatori di superficie usano l'IA
Digital twin industriali
Simulazione di centrali elettriche, risorse nella rete e risorse energetiche distribuite.
Simulazioni basate sulla fisica
Prevedere la produzione di energia rinnovabile e accelerare i carichi di lavoro.
Ottimizzazione del sito
Proteggere la salute e la sicurezza dei lavoratori massimizzando la produttività.
Monitoraggio delle condutture
Rilevamento di perdite e intrusioni grazie all'edge IA e all'analisi dei dati geospaziali.
Salute e sicurezza dei lavoratori
Identificare i potenziali pericoli derivanti da apparecchiature e processi industriali.
Storie di successo
Scopri l'impatto reale dell'IA nelle operazioni autonome
Scopri come l'IA crea i digital twin per operazioni industriali più efficienti nel settore dell'energia.
Siemens Energy accelera la simulazione delle risorse nella rete grazie a NVIDIA PhysicsNeMo
Siemens Energy ha sviluppato modelli surrogati di IA per sistemi di ingegneria complessi utilizzando NVIDIA PhysicsNeMo, un framework open source per la costruzione, l'addestramento e l'ottimizzazione di modelli di ML fisico. I sistemi includono boccole utilizzate nelle reti elettriche e quadri isolati a gas.
AWS Batch migliora le previsioni dell'energia eolica grazie a NVIDIA Earth-2
AWS Batch e la piattaforma NVIDIA Earth-2 rendono possibili previsioni quasi in tempo reale per la produzione di energia eolica, combinando modelli di apprendimento automatico sul meteo con simulazioni basate sulla fisica per risultati rapidi e a costi contenuti.
Honeywell accelera la simulazione dei processi industriali con NVIDIA
Scopri come Honeywell Unisim Design ha integrato NVIDIA cuDSS 0.2.0 (Anteprima) per ottenere prestazioni fino a 78 volte superiori rispetto ai tradizionali solutori di equazioni lineari sparse per la simulazione di processi.
Gurobi Optimizer migliora le prestazioni e l'efficienza energetica su NVIDIA Grace
Gurobi Optimizer, che identifica soluzioni ottimali per problemi non lineari complessi per oltre 1.200 clienti globali in tutti i settori, ha ottenuto un runtime più veloce del 23% utilizzando il 46% di energia in meno sulla CPU NVIDIA Grace™.
Sygnia rivoluziona la sicurezza della tecnologia operativa nel settore energetico e nell'industria con NVIDIA
Sygnia ha annunciato una collaborazione con NVIDIA per trasformare la sicurezza informatica nell’energia e nell’industria con soluzioni edge basate sull’IA, combinando i sensori Pathfinder di Sygnia e la piattaforma Velocity XDR con le DPU NVIDIA BlueField e il framework IA di sicurezza informatica NVIDIA Morpheus.
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Risorse
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