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स्मार्ट ग्रिड: नवीकरणीय ऊर्जा के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता


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प्रकाशन तिथि: 10 सितंबर, 2020 / अद्यतन तिथि: 21 जून, 2023 – लेखक: Konrad Wolfenstein

नवीकरणीय ऊर्जा के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

नवीकरणीय ऊर्जा के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता – @shutterstock | monicaodo

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के नवोदित क्षेत्र से मेरा परिचय हुए 33 वर्ष हो चुके हैं। मैंने एआई प्रोग्रामिंग भाषाओं LISP और Prolog पर काम किया। विश्वविद्यालय के नेटवर्क के माध्यम से मेरा इंटरनेट से भी संपर्क हुआ। उसी समय, सैटेलाइट टेलीविजन का बाजार तेजी से बढ़ रहा था। वहीं से मैंने लॉजिस्टिक्स के क्षेत्र में अपने कौशल को निखारा और अंततः फोटोवोल्टिक्स में अपने वर्तमान पद तक पहुंचा।.

एफएडब्ल्यू उल्म (अनुप्रयोग-उन्मुख ज्ञान प्रसंस्करण अनुसंधान संस्थान) की स्थापना 1987 में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए पहले स्वतंत्र संस्थान के रूप में हुई थी। डेमलरक्राइस्लर एजी, जेनॉप्टिक एजी, हेवलेट-पैकार्ड जीएमबीएच, रॉबर्ट बॉश जीएमबीएच और कई अन्य कंपनियां इसमें शामिल थीं। मैंने स्वयं 1988 से 1990 तक वहां अनुसंधान सहायक के रूप में काम किया।

इसी बीच, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ने चिकित्सा, कानून, विपणन या कंप्यूटर गेम जैसे कई क्षेत्रों में अपनी जगह बना ली है। उदाहरण के लिए, गूगल ट्रांसलेट या डीपएल जैसे मशीन अनुवाद इसके सबसे प्रसिद्ध अनुप्रयोगों में से हैं। एआई का उपयोग शेयर की कीमतों में उतार-चढ़ाव के विश्लेषण और पूर्वानुमान में तथा सर्च इंजनों में सूचनाओं के अंबार को प्रबंधित करने में भी किया जाता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंप्यूटर विज्ञान की एक उप-शाखा है जो व्यवहारिक पैटर्न के स्वचालन से संबंधित है, जिससे निर्णय लेने में सहायता प्राप्त की जा सकती है और आदर्श रूप से स्वतंत्र, स्वायत्त प्रक्रियाओं का विकास हो सकता है। इसका उपयोग अक्सर तब किया जाता है जब अत्यधिक विशाल या असंरचित, फिर भी अनियंत्रित मात्रा में डेटा को प्रबंधित और समन्वित करने की आवश्यकता होती है।.

यह हमेशा सफल नहीं होता। उदाहरण के लिए, अमेज़न को आवेदकों के मूल्यांकन के लिए अपनी एआई को निष्क्रिय करना पड़ा क्योंकि स्वचालित रेटिंग प्रणाली महिलाओं के लिए नुकसानदायक थी।

और यहां तक ​​कि मशीन अनुवादों में भी अक्सर कुछ ऐसी भद्दी गलतियां होती हैं, जिन्हें करीब से देखने पर लोग भौंहें चढ़ाते हैं या मुस्कुराते हैं।.

तो, कृत्रिम बुद्धिमत्ता वास्तव में इतनी सरल नहीं है। समस्या डेटा की मात्रा नहीं, बल्कि उसकी सही व्याख्या है। चूंकि अमेज़न ने मुख्य रूप से पुरुषों को ही नियुक्त किया था, इसलिए एआई ने यह निष्कर्ष निकाला कि महिलाओं में प्रदर्शन की कमी है। हालांकि, इसने इस बात पर ध्यान नहीं दिया कि पुरुष-प्रधान व्यवसायों में महिलाओं का कम प्रतिशत सामाजिक कारणों से भी होता है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता की मूल समस्या यह है कि एल्गोरिदम और स्रोत डेटा की प्रोग्रामिंग उतनी ही अच्छी होती है जितनी कि उन्हें बनाने और उपलब्ध कराने वाले डेवलपर्स का व्यक्तिपरक कार्य। व्यक्तिगत भावनाओं और इरादों के कारण वस्तुनिष्ठता में कमी, साथ ही डेवलपर्स द्वारा व्याख्या और धारणा में होने वाली त्रुटियों को कृत्रिम बुद्धिमत्ता अपना लेती है; वह इनसे सीखती है और अपनी क्षमताओं को और विकसित करती है। यदि इसमें चीजों और प्रक्रियाओं के बीच अंतर्संबंधों (प्रमुख कौशल) के ज्ञान की कमी को भी जोड़ दिया जाए, तो यह चक्र पूरा हो जाता है।.

इस बारे में और अधिक जानकारी: कृत्रिम बुद्धिमत्ता को सरल बनाया गया

इसलिए, कुशल प्रणाली के उभरने से पहले एआई को विकास के लिए काफी समय और असफलताओं का सामना करने का साहस चाहिए।.

“ऊर्जा परिवर्तन के चालक के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)” या “कृत्रिम बुद्धिमत्ता से रसद को कैसे लाभ होता है” जैसी सुर्खियाँ मीडिया में सनसनी पैदा करती हैं, लेकिन ये आवश्यक विकास और प्रयासों को पूरी तरह से प्रतिबिंबित भी नहीं करती हैं, और यह कि वित्तीय लाभप्रदता स्पष्ट होने से पहले लागत ही प्राथमिक चिंता का विषय है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग अब तक ऊर्जा उद्योग में मुख्य रूप से निगरानी या पूर्वानुमान कार्यों के लिए किया जाता रहा है।.

 

स्मार्ट ग्रिड – बुद्धिमान बिजली

हालांकि, नवीकरणीय ऊर्जा से बिजली की बढ़ती हिस्सेदारी के साथ, यह स्पष्ट होता जा रहा है कि भविष्य में एआई बड़े पैमाने पर ऊर्जा प्रणाली की प्रक्रियाओं को भी नियंत्रित करेगा।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) – स्मार्ट ग्रिड – बुद्धिमान विद्युत ग्रिड - @shuterstock | monicaodo

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) – स्मार्ट ग्रिड – बुद्धिमान विद्युत ग्रिड – @shutterstock | monicaodo

अब तक विद्युत ग्रिडों में केंद्रीकृत विद्युत उत्पादन का वर्चस्व रहा है, लेकिन अब विकेंद्रीकृत उत्पादन संयंत्रों की ओर रुझान बढ़ रहा है। यह विशेष रूप से नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों जैसे फोटोवोल्टिक सिस्टम, सौर तापीय विद्युत संयंत्र, पवन टरबाइन और बायोगैस संयंत्रों के लिए सत्य है। इससे ग्रिड की संरचना काफी अधिक जटिल हो जाती है, मुख्यतः लोड नियंत्रण, वितरण नेटवर्क में वोल्टेज विनियमन और ग्रिड स्थिरता बनाए रखने के क्षेत्रों में। मध्यम से बड़े विद्युत संयंत्रों के विपरीत, छोटे, विकेंद्रीकृत उत्पादन संयंत्र सीधे निम्न वोल्टेज स्तरों जैसे निम्न-वोल्टेज या मध्यम-वोल्टेज नेटवर्क में बिजली की आपूर्ति करते हैं।.

 

स्मार्ट ग्रिड का विकास

एक बुद्धिमान विद्युत ग्रिड उत्पादन, भंडारण, ग्रिड प्रबंधन और खपत के परस्पर तालमेल के माध्यम से सभी हितधारकों को एक व्यापक प्रणाली में एकीकृत करता है। विद्युत संयंत्रों (भंडारण सुविधाओं सहित) को पहले से ही इस तरह नियंत्रित किया जाता है कि उत्पादित विद्युत ऊर्जा की मात्रा हमेशा खपत की गई मात्रा के बराबर हो। बुद्धिमान विद्युत ग्रिड इस नियंत्रण प्रक्रिया में उपभोक्ताओं के साथ-साथ विकेन्द्रीकृत लघु ऊर्जा आपूर्तिकर्ताओं और भंडारण सुविधाओं को भी शामिल करता है। इसके परिणामस्वरूप समय और स्थान के अनुसार एक संतुलित खपत पैटर्न (स्मार्ट पावर/बुद्धिमान विद्युत खपत) बनता है और गैर-प्रसारणीय उत्पादन सुविधाओं (जैसे पवन टरबाइन और फोटोवोल्टिक सिस्टम) और उपभोक्ताओं (जैसे प्रकाश व्यवस्था) का बेहतर एकीकरण संभव होता है।.

नवीकरणीय ऊर्जा की बढ़ती हिस्सेदारी के साथ, ऊर्जा उत्पादन में होने वाले उतार-चढ़ाव को ऊर्जा खपत में होने वाले उतार-चढ़ाव के अनुरूप ढालना और भी महत्वपूर्ण होता जा रहा है। ऊर्जा भंडारण प्रणालियों या पंप-स्टोरेज पावर प्लांटों का उपयोग करके विद्युत ऊर्जा को संग्रहित करने की संभावना के अलावा, मांग-आधारित बिजली उत्पादन (जैसे, जलविद्युत संयंत्रों या जैव ऊर्जा के माध्यम से), और बड़े क्षेत्रों में तीव्र वितरण के लिए बिजली ग्रिडों के विस्तार के साथ-साथ, बिजली की आपूर्ति के अनुरूप बिजली की खपत को समायोजित करने का विकल्प भी मौजूद है।.

फ्रौनहोफर आईईई के निदेशक प्रोफेसर डॉ. क्लेमेंस हॉफमैन बताते हैं, “सौर और पवन ऊर्जा संयंत्रों से बिजली उत्पादन, पारंपरिक बिजली संयंत्रों के संचालन की तुलना में आपूर्ति प्रणाली को कहीं अधिक खंडित और मौसम पर निर्भर बना देता है। इसके अलावा, खपत को बिजली आपूर्ति के साथ अधिक निकटता से संरेखित करना आवश्यक है। मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ आवश्यक लचीलापन अभी तक प्रबंधित नहीं किया जा सकता है। एक विकेन्द्रीकृत प्रणाली केवल वास्तविक समय की डिजिटल प्रक्रियाओं और स्वचालित निर्णयों के माध्यम से ही कार्य कर सकती है।” हॉफमैन डिजिटलीकरण को ऊर्जा परिवर्तन के अगले चरणों की नींव मानते हैं: “विकेन्द्रीकृत नवीकरणीय ऊर्जा आपूर्ति की समन्वय और निर्णय लेने की प्रक्रियाएँ अत्यंत जटिल हैं। केवल कृत्रिम बुद्धिमत्ता ही स्वचालित निर्णयों के माध्यम से बिजली और ताप आपूर्ति के साथ-साथ गतिशीलता जैसी विभिन्न प्रणालियों को बड़े पैमाने पर जोड़ना संभव बना सकती है। संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणालियों के लिए एक पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करके, हम ऊर्जा क्षेत्र में एआई के अनुप्रयोगों को आगे बढ़ा रहे हैं।”

 

एक विकेंद्रीकृत ऊर्जा प्रणाली को एआई की आवश्यकता है

ऊर्जा क्षेत्र के विभिन्न क्षेत्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की पहले से ही ठोस आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, स्वचालित ऊर्जा व्यापार में, उन प्रणालियों पर ध्यान केंद्रित किया जा रहा है जो स्वतंत्र रूप से व्यापार रणनीतियों की पहचान करती हैं और खरीद या बिक्री के आदेश जारी करती हैं। सौर और पवन ऊर्जा संयंत्र, साथ ही चार्जिंग स्टेशन और इलेक्ट्रोलाइज़र, एआई का उपयोग करके अपने संचालन को अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे रखरखाव कम होता है और उनका जीवनकाल बढ़ता है। ग्रिड क्षेत्र में, इस तकनीक का उपयोग व्यापक स्तर की जानकारी का विश्लेषण करने, गंभीर स्थितियों की पहचान करने और उनके समाधान में सहायता करने के लिए किया जाता है।.

फ्रौनहोफर आईईई पिछले 15 वर्षों से सौर, पवन और जैव ऊर्जा से मौसम पर निर्भर बिजली उत्पादन की भविष्यवाणी करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर काम कर रही है। कैसल में ईपीईएक्स स्पॉट पावर एक्सचेंज के लिए एक स्वचालित व्यापार प्रणाली भी विकसित की जा रही है।.

 

ऊर्जा क्षेत्र में एआई के लिए अनुसंधान

“ऊर्जा परिवर्तन के आगे विकास के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक महत्वपूर्ण तकनीक है: जीवाश्म ईंधन पर आधारित केंद्रीय रूप से संगठित बिजली संयंत्र उद्योग से नवीकरणीय स्रोतों पर आधारित ऊर्जा प्रणाली की ओर बदलाव एक अत्यंत जटिल प्रक्रिया है जिसे केवल बुद्धिमान नियंत्रण के माध्यम से ही प्रबंधित किया जा सकता है,” हेस्से की विज्ञान मंत्री एंजेला डोर्न ने कहा। “संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणाली दक्षता केंद्र वैज्ञानिकों को ऊर्जा क्षेत्र में नवाचारों के लिए नए विचारों और अनुसंधान दृष्टिकोणों के लिए स्थान प्रदान करता है। मुझे खुशी है कि हम इसकी स्थापना का समर्थन कर रहे हैं। अब शोधकर्ताओं की विशेषज्ञता को उद्योग के मजबूत भागीदारों के साथ जोड़ना महत्वपूर्ण है।”

इसलिए, कैसल में संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणालियों के लिए एक नया विशेषज्ञता केंद्र स्थापित किया जा रहा है। ऊर्जा प्रणाली में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर शोध परियोजना शिक्षा जगत और उद्योग से साझेदारों की तलाश कर रही है और इस क्षेत्र में वैश्विक नवाचार नेतृत्व हासिल करने के लिए जर्मनी को एक व्यापारिक और अनुसंधान केंद्र के रूप में उत्कृष्ट अवसर प्रदान करती है। इसी कारण से, हेस्से राज्य इस नए विशेषज्ञता केंद्र की स्थापना में सहयोग कर रहा है, जिसका संचालन फ्रौनहोफर इंस्टीट्यूट फॉर एनर्जी इकोनॉमिक्स एंड एनर्जी सिस्टम टेक्नोलॉजी (IEE) द्वारा किया जा रहा है।.

कैसल में संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणालियों के लिए नए सक्षमता केंद्र द्वारा एआई के इन अनुप्रयोग क्षेत्रों पर शोध किया जा रहा है, जिसकी स्थापना के लिए हेसियन राज्य सरकार द्वारा 2020 और 2022 के बीच कुल 5.8 मिलियन यूरो का वित्त पोषण किया जा रहा है।.

 

के-ईएस

संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणालियों के लिए दक्षता केंद्र (के-ईएस) का विकास फ्रौनहोफर आईईई द्वारा मध्य-2020 से संज्ञानात्मक ऊर्जा अर्थशास्त्र, संज्ञानात्मक ऊर्जा नेटवर्क और संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणाली प्रौद्योगिकी पर शोध करने के लिए किया जा रहा है। इस विकास प्रक्रिया को दस वर्षों तक चलने की योजना है। के-ईएस का लक्ष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुसंधान और शिक्षण के लिए एक राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय केंद्र बनना है।.

संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणाली दक्षता केंद्र (के-ईएस) कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिप्रेक्ष्य से ऊर्जा प्रणाली कार्यों का अध्ययन करता है और उन्हें तीन क्षेत्रों में विकसित करता है: संज्ञानात्मक ऊर्जा अर्थशास्त्र, संज्ञानात्मक ऊर्जा नेटवर्क और संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणाली प्रौद्योगिकी। आईईई परियोजना प्रबंधक आंद्रे बायर बताते हैं, “एक संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणाली उपलब्ध जानकारी के आधार पर स्वतंत्र रूप से अपनी स्थिति निर्धारित करती है और पूर्वनिर्धारित लक्ष्यों को प्राप्त करना सीखती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता मानव बुद्धि के विपरीत नहीं है, बल्कि उसके साथ निरंतर आदान-प्रदान करती है और उसका समर्थन करती है। प्रौद्योगिकी के आगे विकास के साथ, दोनों पक्ष बदलेंगे।”.

ऊर्जा क्षेत्र अन्य उद्योगों से प्राप्त जानकारियों का लाभ उठा सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पहले से ही ऑटोमोटिव उद्योग, खुदरा क्षेत्र और बीमा एवं वित्तीय क्षेत्रों में मौलिक परिवर्तन ला रही है। नवीकरणीय ऊर्जा और क्षेत्रीय समन्वय के साथ ऊर्जा परिवर्तन के लिए, डिजिटलीकरण के सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्र स्मार्ट उत्पादक और उपभोक्ता, आभासी बिजली संयंत्र, स्मार्ट ग्रिड प्रौद्योगिकी और वास्तविक समय ऊर्जा प्रबंधन हैं।.

 

अर्थव्यवस्था के लिए अवधारणाएँ और अनुप्रयोग

ऊर्जा प्रणालियों के लिए दक्षता केंद्र (के-ईएस) की स्थापना की अवधारणा फ्राउनहोफर आईईई द्वारा विकसित की गई थी। यह पहल हेसियन राज्य सरकार के गठबंधन समझौते से उपजी है। विकास चरण अब शुरू हो चुका है। इसका प्राथमिक लक्ष्य नवाचार के लिए एक पारिस्थितिकी तंत्र बनाना और विशेषज्ञों का एक समुदाय विकसित करना है। यह नया दक्षता केंद्र कैसल में निर्माणाधीन फ्राउनहोफर आईईई परिसर का हिस्सा होगा और ऊर्जा प्रणालियों के परिवर्तन के लिए अनुसंधान पोर्टफोलियो को पूरा करेगा।.

पहले चरण में परिसर और क्लाउड सिस्टम सहित आईटी बुनियादी ढांचे की स्थापना शामिल है। इसके बाद, उद्योग और अनुसंधान क्षेत्र के भागीदारों के बीच आदान-प्रदान को सुगम बनाने के लिए एक डिजिटल प्लेटफॉर्म बनाया जाएगा। प्रारंभिक चरण में वैज्ञानिकों की भर्ती और विशेषज्ञता विकसित करने पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा। बायर कहते हैं, "हमारा उद्देश्य उन वैज्ञानिकों को आपस में जोड़ना है जिनका लक्ष्य एक समान है, चाहे वे दुनिया के किसी भी हिस्से में स्थित हों।".

क्षमता केंद्र की योजनाबद्ध आधिकारिक स्थापना तक, मुख्य ध्यान साझेदारों को जोड़ने और उद्योग से अनुप्रयोग परियोजनाओं को प्राप्त करने पर रहेगा। ऊर्जा क्षेत्र के साथ घनिष्ठ संबंध इस अवधारणा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है: ऊर्जा कंपनियों के लिए K-ES की सेवाएं परामर्श और अवधारणा अध्ययन से लेकर प्रोटोटाइप और टर्नकी सिस्टम तक फैली हुई हैं। हॉफमैन ने जोर देते हुए कहा, "हम शोधकर्ताओं और कंपनियों दोनों के आवेदनों का स्वागत करते हैं, क्योंकि ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र सिद्धांत और व्यवहार के बीच नेटवर्किंग पर फलता-फूलता है।".

 

लक्ष्य: जर्मनी में अंतरराष्ट्रीय ख्याति प्राप्त समुदाय की स्थापना करना।

अगले दस वर्षों में, K-ES में डेटा साइंस, मशीन लर्निंग में प्रगति, रिकमेंडर सिस्टम और डिजिटल इनोवेशन मैनेजमेंट के क्षेत्रों में लगभग 100 विशेषज्ञ कार्यरत होने की उम्मीद है। वर्तमान में, फ्राउनहोफर आईईई में 15 कर्मचारी इन क्षेत्रों में काम कर रहे हैं। इस नए संस्थान का लक्ष्य जर्मनी में ऊर्जा क्षेत्र के अग्रणी एआई समुदायों में से एक बनना है।.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) अनुसंधान में अंतरराष्ट्रीय स्तर पर व्याप्त भागीदारी को दर्शाते हुए, यह दक्षता केंद्र दुनिया भर के वैज्ञानिकों को भी इसमें भाग लेने का अवसर प्रदान करता है। के-ईएस के वैज्ञानिक निदेशक क्रिस्टोफ शॉल्ज़ उपलब्ध संभावनाओं के बारे में बताते हुए कहते हैं, "विशेष प्रशिक्षण अवसंरचना, उपयुक्त हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर, और एक व्यापक मॉडल और डेटा भंडार की बदौलत, हम ऊर्जा प्रणाली के लिए कुशल और अंतर-स्थानिक एआई अनुसंधान कर सकते हैं।".

वैश्विक स्तर पर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास पर गहन कार्य चल रहा है। जर्मनी ने अब तक इस शोध पर अपने प्रतिद्वंद्वियों, अमेरिका और चीन की तुलना में काफी कम खर्च किया है। जर्मन सरकार के कोरोना-संबंधित आर्थिक प्रोत्साहन पैकेज के तहत, 2025 तक एआई में 5 अरब यूरो का निवेश किया जाना है। हॉफमैन ने कहा, "ऊर्जा प्रणाली में एआई के संबंध में, जर्मनी एक व्यापारिक और अनुसंधान केंद्र के रूप में वैश्विक नवाचार नेतृत्व हासिल करने के लिए अच्छी स्थिति में है। इसके लिए, यह महत्वपूर्ण है कि सभी हितधारक इस विषय को आगे बढ़ाने के लिए मिलकर काम करें।".

 

संज्ञानात्मक प्रणालियाँ

संज्ञानात्मक प्रणाली एक ऐसी डिजिटल प्रणाली है जिसमें डिजिटल दुनिया और परिवेश के बीच इंटरफेस होते हैं, जो चीजों को समझने, निष्कर्ष निकालने और सीखने में सक्षम होती है। संज्ञानात्मक प्रणालियाँ मानव समस्याओं के समाधान स्वतंत्र रूप से विकसित करने में सक्षम होती हैं। वे अन्य डिजिटल प्रणालियों के साथ परस्पर क्रिया और सहयोग कर सकती हैं, संदर्भों की व्याख्या कर सकती हैं और अनुकूलनीय होती हैं।.

संज्ञानात्मक प्रणालियों का उपयोग कई क्षेत्रों में तेजी से बढ़ रहा है और उदाहरण के लिए, ये स्व-चालित वाहनों, बुद्धिमान व्यक्तिगत सहायकों, उद्योग 4.0 और इंटरनेट ऑफ थिंग्स के लिए मूलभूत तकनीक का प्रतिनिधित्व करती हैं। ऐसी प्रणालियों की एक विशिष्ट विशेषता कम समय में बड़ी मात्रा में डेटा संसाधित करने की उनकी क्षमता और उच्च-स्तरीय प्रणाली (प्रणालियों की प्रणाली) में उनका एकीकरण है। 2020 तक, इस तकनीक में विश्व स्तर पर अरबों यूरो का निवेश किया जा चुका था।.

© फ्राउनहोफर आईईई - अनुप्रयोग - संज्ञानात्मक प्रणालियाँ

© फ्राउनहोफर आईईई – अनुप्रयोग – संज्ञानात्मक प्रणालियाँ

एक संज्ञानात्मक प्रणाली उपलब्ध जानकारी के आधार पर अपनी और अपनी संपत्तियों की स्थिति को स्वतंत्र रूप से निर्धारित कर सकती है और अनुकूलन क्षमता के माध्यम से पूर्वनिर्धारित लक्ष्यों को स्वायत्त रूप से प्राप्त करना सीख सकती है। संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणालियाँ ऊर्जा परिवर्तन के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक हैं। विद्युत क्षेत्र में इसके अनुप्रयोग ग्रिड प्रबंधन और उत्पादन एवं उपभोग प्रबंधन में देखे जा सकते हैं।.

© फ्राउनहोफर आईईई - एनर्जी अवतार - कॉग्निटिव सिस्टम्स

© फ्राउनहोफर आईईई – एनर्जी अवतार – कॉग्निटिव सिस्टम्स

संज्ञानात्मक ऊर्जा प्रणालियों के पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर, विभिन्न बाज़ार भूमिकाओं के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) की पहुँच को सुगम बनाया जा रहा है। संयंत्र संचालकों, मीटरिंग पॉइंट संचालकों, बैलेंसिंग ग्रुप प्रबंधकों और प्रत्यक्ष विपणनकर्ताओं के कार्यों को इस हद तक स्वचालित किया जा रहा है कि वे स्वतः संपन्न हो सकें। "एनर्जी अवतार" मॉडल (ऊपर देखें) दर्शाता है कि कैसे सौर ऊर्जा प्रणाली वाले गृहस्वामी सभी प्रक्रियाओं के स्वचालित होने पर ऊर्जा बाज़ार में आसानी से भाग ले सकते हैं। एनर्जी अवतार को वर्तमान में फ्राउनहोफर इंस्टीट्यूट आईईई और आईओएसबी-एएसटी के सहयोग से विकसित किया जा रहा है।.

© फ्राउनहोफर आईईई - इकोसिस्टम - कॉग्निटिव सिस्टम्स

© फ्राउनहोफर आईईई – इकोसिस्टम – कॉग्निटिव सिस्टम्स

ऊर्जा क्षेत्र से घनिष्ठ संबंध इस अवधारणा का अभिन्न अंग है: ऊर्जा कंपनियों के लिए K-ES की सेवाओं में परामर्श और अवधारणा अध्ययन से लेकर प्रोटोटाइप और टर्नकी सिस्टम तक शामिल हैं। यह इकोसिस्टम सिद्धांत और व्यवहार के बीच नेटवर्किंग पर फलता-फूलता है।.

स्वचालन और स्वायत्तता। इसके बारे में और अधिक जानकारी यहाँ पढ़ें: “CO2 तटस्थता – अमेज़न से सीख”

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