В ноябре 2022 года Великобритания присоединилась к инициативе «Net Zero Government», взяв на себя обязательство достичь нулевых выбросов к 2050 году.
С тех пор Комитет по изменению климата выразил озабоченность по поводу способности Великобритании выполнить данное обещание. Текущая правящая партия сократила свой план инвестиций в зеленую экономику на 28 миллиардов фунтов в начале этого года, еще находясь в оппозиции. Эти изменения породили сомнения относительно реальной возможности достижения поставленной цели во временные рамки.
Чтобы нулевые выбросы остались достижимой целью, энергетическим компаниям следует исследовать возможности использования новых технологий для повышения эффективности. Один из таких инструментов — это Retrieval-Augmented Generation, или RAG.
Что такое RAG?
По своей сути, RAG — это инструмент, который объединяет извлечение релевантной информации с генерацией полезных ответов. Представьте себе умного ассистента, способного анализировать огромные объемы данных, выделяя важные моменты, а затем предоставлять рекомендации или создавать отчеты на основе этих данных. Именно этим и занимается RAG, действуя как закулисный герой.
Реализация RAG в энергетическом секторе
Энергетический сектор сталкивается с многочисленными барьерами для широкомасштабного внедрения инноваций из-за неопределенности и непредсказуемости. Однако RAG позволяет энергетическим компаниям лучше использовать имеющиеся данные, создавая более четкую картину вероятных исходов и помогая перейти от реактивного к проактивному подходу.
Ниже перечислены области, где применение RAG может улучшить результаты.
Предиктивное обслуживание
Энергетический сектор требует значительных капиталовложений: эффективное управление ресурсами может стать ключом к успеху. Предсказать сбои оборудования бывает сложно, но RAG способен анализировать исторические данные и рекомендовать профилактическое обслуживание до возникновения дорогостоящих поломок. Это сокращает перебои в работе и повышает доверие к стабильности энергоснабжения.
Улучшение эффективности ветряных электростанций
RAG может оптимизировать работу ветряных электростанций. AI, управляющий этой технологией, анализирует спутниковые снимки, погодные условия и исторические данные о производительности турбин, предлагая лучшие места для установки турбин и расписания их обслуживания. Это значительно повышает общий выход энергии, увеличивает эффективность и снижает затраты на незапланированные ремонты.
Автоматизация соблюдения нормативных требований
Энергетический сектор строго регулируется, и нормы часто меняются. RAG может отслеживать последние изменения в законодательстве и правилах, обеспечивая компании соблюдение всех требований, избегая штрафов и поддерживая безопасную и законную работу.
Прогнозирование генерации солнечной энергии
RAG может разрабатывать стратегии энергосбережения на основе анализа большого объема данных о потреблении, помогая компаниям сокращать потери, экономить средства и двигаться к более устойчивой работе. Аналогичная технология может использоваться для прогнозирования солнечной генерации, соотнесенной с историческими данными потребления клиентов, прогнозами погоды и реальными данными о солнечном излучении.
RAG ведет вперед
Такие инновации, как RAG, достигли уровня зрелости, достаточного для масштабного внедрения. RAG может анализировать бесконечные отчеты, исторические данные рынка и прогнозные модели, помогая компаниям лучше понять будущее цен на энергоносители. Эта информация может быть использована для более взвешенных решений при покупке и продаже, потенциально экономя миллионы на рынке.
Компании, внедрившие эту технологию и признавшие ее мгновенную окупаемость, смогут расширить свои горизонты, исследуя другие инновации для создания интеллектуальных и интуитивно понятных операций. Это может привести к значительному использованию AI-алгоритмов в деятельности энергетических компаний, обеспечивая прогнозы, создавая прогнозы и предлагая действенные рекомендации.
RAG в крупных языковых моделях
RAG также может играть важную роль в интеграции крупных языковых моделей (LLMs) в различные бизнес-процессы операторов энергетического сектора. Хотя LLM, такие как ChatGPT от OpenAI, показывают отличные результаты, каждая компания имеет свои особенности и документы.
RAG может дополнить LLM отсутствующим контекстом, характерным для конкретного бизнеса, предоставляя релевантные бизнес-ценности, которые могут быть использованы энергетическими компаниями. Таким образом, RAG может стать преобразующим инструментом в реализации LLM.
Достижение нулевых выбросов с поддержкой технологий
Цели по достижению нулевых выбросов зависят от множества факторов, и ни один из них не будет единственной основой успешных результатов. Однако подход компаний к новым технологиям и их готовность к экспериментам с последними инновациями, безусловно, будут значительным вкладом в создание более чистого мира. RAG обещает сыграть важную роль в этом переходе.
Источник: TechRadar
