高性能、高度な機能安全、セキュリティを提供する産業向けエッジ AI プラットフォームである NVIDIA IGX が、インテリジェント マシン開発を加速します。
持続可能な未来への移行を加速
大手エネルギー企業は、NVIDIA のテクノロジを使用して業界を変革し、世界中で生活の質を向上しています。再生可能エネルギー源を追求し、よりスマートで回復力の高いグリッド運用を構築し、エネルギー探査と生産を促進し、労働者と地域社会の安全な状況を確保することで、より明るく持続可能な未来に向けて前進するための一助となっています。
データから価値を抽出
毎日の上流操業、パイプライン、精製所センサー、保守管理プロセスからのデータを NVIDIA AI ツールを利用して実用的な分析情報に変えます。
計算処理にパワーを与える
データ センターでもクラウドでも、ハイパフォーマンス コンピューティングで地球物理学アプリケーションや工学アプリケーションを高速化します。
健康と環境を守る
AI を使用して設備を観察し、障害を予測、検出し、生命を守ることで、適切な個人用防護具 (PPE) の手続きが守られていること、安全上の問題が特定されていることを確認します。
業界のセグメント プロセスを合理化
上流 (掘削や開発)
中流 (輸送や貯蔵)
下流 (精製や販売)
ユーティリティ
探査と生産
GPU で高速化する NVIDIA のコンピューティング プラットフォームが Eni の探査活動を支えています。高度な地震探査画像処理タスクを今までより短い時間かつ高い精度で実行します。
地震探査データ処理
リバース タイム マイグレーション (RTM)、キルヒホッフ、フルウェーブフォーム インバージョン (FWI) アルゴリズムのいずれを使用していても、NVIDIA GPU なら CPU だけの場合よりも最大 5 倍の速さで地震探査データを処理し、石油採掘までの時間を短縮できます。NVIDIA GPU を利用することで、地震探査を実施する地球物理学者は高度なフィルターを適用し、極めて複雑なデータセットに関する結果を解釈することができます。
地球科学のビジュアライゼーション
ローカル ワークステーションを試用している場合でも、仮想デスクトップを使用していてる場合でも、NVIDIA プロフェッショナル ビジュアライゼーション ソリューションにより、ビジュアライゼーションや負荷の高いコンピューティングのスループットを向上させることができます。
ハイパフォーマンス コンピューティング (HPC) と AI を研究者が導入すれば、3D 地震トレース属性の計算と堆積盆の視覚分析を改善できます。
貯蔵シミュレーション
最も洗練されたモデリングとシミュレーション技術で、貯留層のパフォーマンスを最大化します。CUDA® ソフトウェアで実行される NVIDIA GPU はモデル処理をスピードアップし、周期回数を減らします。研究者は少ない時間で最大の価値を引き出すことができます。
高性能 AI で未来のエネルギーを前進させる方法に関するウェビナーを見る >
Stone Ridge Technology と Eni が NVIDIA GPU で世界最速の貯蔵シミュレーションを開発しました。その手法をご覧ください。>
健康、安全性、環境
社員、請負業者、そして環境を守ることは、現代のエネルギー企業にとって最も重要な任務です。 企業は NVIDIA Metropolis を活用することで、油田の安全向上やスマート化をはかることができます。社員の安全、運送管理、資源最適化などのアプリケーションで、ディープラーニングをビデオ ストリームに応用します。
パイプラインの最適化
ビッグ データと AI システムを活用し、パイプラインの運用、腐食の検出による漏出の防止、超音波流量計の自動化を最適化して、スループットを向上させましょう。このようなテクノロジは、輸送場所の監視やその安全確認にも利用できます。
他にも、需要予測による生産物の取引と出荷の最適化や、パイプライン容量の最適化などが可能です。
石油/ガス会社はディープラーニングと機械学習のアルゴリズムを利用することで、状況の変化に応じて操業を最善の状態に維持する最良の方法を決定できます。
— 「NVIDIA と BHGE が AI を石油/ガス産業に持ち込む」 NVIDIA ブログ
予知保全
機械の不具合をリアルタイムで特定し、機材の残りの耐用年数を予測することで、機能停止、非稼働時間、不要な保守管理コストの発生を回避します。NVIDIA® DGX™ A100 など、GPU ベースのディープラーニング サーバーを利用することで、操作員はポンプの圧力、流量、温度など、大量の生産/センサー データを可視化し、分析できます。
また、エネルギーの世界的大企業 Siemens Energy は NVIDIA Omniverse™ と NVIDIA PhysicsNeMo を活用し、排熱回収ボイラの予知保全で毎年 17 億ドル節約できるデジタル ツインを開発しています。
また、容量の最適化、経済予測、油田監視などの分野にも力を入れています。
パフォーマンスの最適化
パフォーマンス低下の原因を特定し、オペレーションやアセットの変更を仮想テストし、提案された変更の予期せぬリスクを最小限に抑えることで、精製アセットの信頼性とパフォーマンスを向上させます。
電気の生産と送電
需要を予測し、発電し、エネルギー資源を管理できるスマートで回復力のある送電網なら、持続可能性に優れた未来への移行を加速できます。
炭化水素
新しいエネルギー埋蔵地を踏査し、地震波処理で炭化水素埋蔵を発見します。NVIDIA GPU では、地表下を短時間で精確にモデル化できます。
再生可能
AI を利用することで、再生可能エネルギーの生産を最適化し、風力発電機の検査や保守管理など、操業費を削減できます。
電力小売
NVIDIA GPU で実行される機械学習モデルで AMI (Advanced Metering Infrastructure/高度な計測インフラストラクチャ) データを利用し、将来の給電需要を予測します。
エネルギー業界向け GPU 対応アプリケーション
NVIDIA パートナー
エネルギー業界のための NVIDIA ソリューション
エッジ コンピューティング
ネットワーク末端のデータを収集、分析することで、企業は石油ポンプなどの機械の不具合を簡単に予測できます。現代の産業エッジ コンピューティングでは、工場の産業検査とロボティクスと現場の機材の予防保守管理に、GPU をパワーとする計算処理能力が必要になります。NVIDIA EGX プラットフォームからは、業界をリードするエッジ AI アプリケーションとフレームワークのために、統一された基盤が 1 つ与えられます。
データ センターのコンピューティング
高性能なコンピューティング、データ処理、データ管理で効率化を生み出し、業界の重要なセグメントとプロセス固有の要件に対応します。NVIDIA GPU で高速化するソリューションは、ディープラーニングと機械学習のモデルを劇的にスピードアップし、以前は不可能であった分析情報を届けます。エッジからデータ センターまで、NVIDIA GPU は、コンピューター システムとサーバーのあらゆる主要なメーカーから入手できます。これは DGX ソフトウェア スタックに付属する NVIDIA DGX™ Systems でも利用できます。短期間での配備が可能になり、ディープラーニングおよび機械学習の開発者の需要を満たします。
クラウドでデータ センターを普及
サプライヤーから消費者に、クラウド コンピューティングを利用してエネルギーを節約し、コストを減らし、信頼性を高めるためのパワーを提供します。NVIDIA GPU は世界中のあらゆる主要なクラウド プラットフォームで、オンデマンドで利用できます。NGC カタログでは、TensorFlow、PyTorch、MXNet などのディープラーニング フレームワークを含む、GPU 対応コンテナーを提供し、デプロイメントを簡単にします。スマート シティのためのアプリケーション フレームワークである NVIDIA Metropolis は、Azure IoT Edge と完全統合され、近日中に AWS IoT Greengrass とも統合されます。
ソフトウェアでワークフローを加速
NVIDIA のソフトウェア ライブラリと SDK は、お客様が推論と AI をクラウド、自社サーバー、エッジに展開可能な拡張性のあるソリューションを生み出します。このソフトウェアへの投資は、顧客のデプロイメント時間を短縮し、開発コスト全体を削減することを目的としています。NVIDIA ソフトウェアと SDK リソースには、組み込みアプリケーションのための NVIDIA JetPack™、インテリジェント ビデオ解析 (IVA) のための DeepStream、推論のための NVIDIA Isaac™ と NVIDIA TensorRT™、ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) を調整するための TAO Toolkit、コンテナーと AI ソフトウェアのための NGC カタログなどがあります。
NVIDIA DGX Spark のご紹介
DGX Spark は、NVIDIA Grace Blackwell™ のパワーを開発者のデスクトップにもたらします。 GB10 Superchip と128 GB の統合システム メモリを組み合わせることで、AI 研究者、データ サイエンティスト、学生が、最大 2,000 億のパラメーターを持つ AI モデルをローカルで利用できるようになります。
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