技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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AI (人工知能) という言葉が、新聞、テレビ等に報道されない日がないといってよいほど、AIの存在は、社会に広がりを見せている。機械学習 (Machine Learning) 、深層学習 (Deep Learning) をはじめとした技術が、日々進歩し、現時点では、将棋において、プロの棋士にも勝つAIが登場し、大きな話題をよんでいる。インターネットの世界では、ユーザーの購入履歴、顧客属性等のビッグ・データを、AIが、解析し、最適なマーケティングを行うことも可能となっている。AIは、近い将来には、会計業務、弁護士業務をはじめとした高度な知的職業を、人間に代わって、担うことが期待されている。しかし、AIそのものが、具体的に何であるのか、エネルギーの世界にとって、どのような可能性と事業機会を持っているのかについての理解が深まっているとは必ずしもいえない。AIは、人間の頭脳に代わって知的作業を行うものであり、人間にとって煩雑な業務を代わりに行ってくれる可能性を持っているものの、その具体像は、2018年秋時点においても、発展途上にある。
エネルギーの世界においては、AIの活用例として、様々な研究開発が行われている。AIを利用することによって、発電所の運転効率の向上を実現し、炭酸ガス排出量の削減、燃料消費量の節約が可能となる。さらに、送電系統をAIが制御することにより、火力発電所、再生可能エネルギー、原子力発電所等の多様な電源を組み合わせた供給と、電力を貯める蓄電池、最新の気象状況をもとにした電力の需要動向の予測等によって需要を均衡させ、電力系統システムを安定化させる。企業、家庭における家電製品、エアコン等の利用を総合的にAIが制御し、IoT (Internet of Things:あらゆるものがモノとつながる) により、スマート・フォンとつながって、スイッチのオン・オフを外出先から行い、天候に応じた温度調節によって、省エネルギーを実現することも可能となる。さらに、発電所、製油所の稼動時におけるトラブルのデータを蓄積し、プラントの部品が故障する前に、メンテナンスを行う保守・管理作業をAIが行い、プラントの年間稼動率を上げることができる。油田・天然ガスの開発作業においても、地質解析、掘削作業等に、過去の掘削データを解析し、油田の発見確率を改善する工夫も行われ、シェール・オイルの開発作業の短縮化、生産コストの低減に寄与している。また、自動車の分野においても、燃料噴射制御をAIが行い、インターネットを通じた渋滞予測に基づく最適な運転ルートの指示により、省エネルギーを達成するとともに、車載レーダー、センサーによる自動運転の頭脳ともなる。将来的には、再生可能エネルギー、火力発電所、電気自動車等を総合的に統合したスマート・シティー (エネルギーを有効利用した未来都市) にもAIを利用し、再生可能エネルギー、蓄電池、火力発電所というサプライ・サイドと、気象条件、消費者行動のビッグ・データを解析したエネルギー需要予測を基礎として、デジタルの世界における電力創出・需給調整機能を持つ発電所のようなVPP (バーチャル・パワー・プラント) の構想も行われている。
AIが、エネルギーの世界と、どのようにつながるのか。AIがエネルギー産業にどのような影響をもたらすのか。2030年には市場規模が1兆2,000億円にも達すると見込まれるAIがもたらす新たな事業機会について、資源エネルギーの第一人者が、明確に詳説する。
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2024/6/18 | 機械学習/AIによる特許調査の高度化で実践するスマート特許戦略 | オンライン | |
2024/6/18 | Pythonではじめる機械学習入門講座 | オンライン | |
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2024/7/1 | ISO 13485:2016対応に必須の医療機器プロセスバリデーション (進め方、統計的手法とそのサンプルサイズ) | オンライン | |
2024/7/5 | 金属材料の水素脆性の基礎 | オンライン | |
2024/7/5 | 小規模データに対する機械学習の効果的適用法 | オンライン | |
2024/7/8 | ディープラーニングと機械学習プロジェクトの進め方 | オンライン |
発行年月 | |
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2012/7/13 | '13 一次電池・二次電池業界の実態と将来展望 |
2012/7/1 | 太陽光発電【2012年版】 技術開発実態分析調査報告書 |
2012/7/1 | 太陽光発電【2012年版】 技術開発実態分析調査報告書 (CD-ROM版) |