ENEA၊ Bari Polytechnic နှင့် Roma Tre University တို့မှ သုတေသီအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့သည် အပူလှိုင်းကြောင့် လျှပ်စစ်မီးပြတ်တောက်ခြင်းများကို ကာကွယ်ရန် ဥာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုသည့် ဆန်းသစ်သော ပရောဂျက်တစ်ခုဖြစ်သည့် RAFAEL ကို တီထွင်ခဲ့သည်။
ခေတ်မီစက်သင်ယူမှုနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းပညာများကြောင့်၊ ပရောဂျက်၏ပန်းတိုင်သည် မြို့ကြီးများတွင် ၀ယ်လိုအားများသောကာလတွင် တည်ငြိမ်ပြီး စဉ်ဆက်မပြတ်စွမ်းအင်ရရှိရေးသေချာစေရန်ဖြစ်သည်။
ထို့ကြောင့် RAFAEL သည် အပူချိန် 40°C အထက် အပူချိန်များကဲ့သို့ ပြင်းထန်သော ရာသီဥတုဖြစ်စဉ်များမှ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်းအား ကာကွယ်ရန် ရည်မှန်းထားပြီး ဂရစ်၏ခံနိုင်ရည်အား မြှင့်တင်ရန်နှင့် ပြိုကွဲမှုများကို ကာကွယ်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
RAFAEL တွင် မည်သည့်အရာပါဝင်ကြောင်းနှင့် ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏နေထိုင်မှုပုံစံကို AI က မည်ကဲ့သို့ တော်လှန်နိုင်သည်ဟူသော သရုပ်ပြမှုကို ပိုမိုအသေးစိတ်ကြည့်ကြပါစို့။
AI သည် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်းနှင့် အပူလှိုင်းများကို ဆန့်ကျင်သည့် ဝန်ဆောင်မှုဖြစ်သည်။
ကြီးမားသောမြို့ပြဒေသများတွင် စွမ်းအင်ဖြန့်ဖြူးရေးအခြေခံအဆောက်အအုံသည် အထူးထိခိုက်လွယ်သည်။ ပြင်းထန်သောရာသီဥတုဖြစ်ရပ်များ နှင့် ai သဘာဝဘေးအန္တရာယ်များ. အပူလှိုင်းများအတွင်း လျှပ်စစ်ဓာတ်အား လိုင်းတစ်ခုအား ချထားပါ။ စွမ်းအင်ဝယ်လိုအား တိုးလာခြင်းကြောင့် ပြင်းထန်သော ဖိအားကြိုးအဆစ်များတွင် ပျက်ကွက်မှုများ တိုးလာသဖြင့်၊ RAFAEL ပရောဂျက်သည် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်း၏ ခံနိုင်ရည်အား မြှင့်တင်ရန်နှင့် ပစ်မှတ်ထားသော ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် AI အသုံးပြုမှုမှတစ်ဆင့် ပျက်ကွက်မှုများကို ကာကွယ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။
RAFAEL ပရောဂျက်သည် များစွာသော ဗျူဟာများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ် အခြေခံသည်-
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ: သမိုင်းဝင်အမှားဒေတာနှင့် စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ပုံစံများအပါအဝင် ဇယားကွက်ဒေတာကို စုဆောင်းပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါသည်။ ပျမ်းမျှအလင်းရောင်သုံးစွဲမှု. ဤခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ကွန်ရက်အားနည်းချက်များနှင့် ဟော့စပေါ့များကို နက်ရှိုင်းစွာ ထိုးထွင်းသိမြင်စေသည်။
- AI ကိုအသုံးပြုခြင်း။: Artificial Intelligence ကို ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် မကြာမီ အန္တရာယ်ကျရောက်နိုင်သည့် အခြေအနေများကို ညွှန်ပြနိုင်သည့် ပုံစံများနှင့် ဆက်နွယ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် အသုံးပြုပါသည်။ ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသော ကျရှုံးမှုများကို ခန့်မှန်းရန် ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသော မော်ဒယ်များကို တီထွင်ထားပါသည်။
- ပျက်ကွက်ခန့်မှန်းစနစ်: ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သော မော်ဒယ်များ၏ ကျေးဇူးကြောင့်၊ ပျက်ကွက်မှု ခန့်မှန်းမှုစနစ်ကို အကောင်အထည် ဖော်ထားသည်။ ဤစနစ်သည် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်းအား အဆက်မပြတ် စောင့်ကြည့်နေပြီး မကြာမီ ကြုံတွေ့လာနိုင်သည့် အရေးကြီးသော အခြေအနေများအတွက် ဂရစ်မန်နေဂျာအား ချက်ခြင်းသတိပေးပါသည်။
- အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ပြုပြင်ဆောင်ရွက်ပေးခြင်း။: ကွန်ရက်မန်နေဂျာသည် ပျက်ကွက်မှုကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခွင့်ရရှိခြင်းဖြင့် နိုင်ငံသားများနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အခြေခံအဆောက်အအုံများ ပျက်စီးခြင်းနှင့် အဆင်မပြေမှုများကို တားဆီးရန် အချိန်မီ မှန်ကန်သောအစီအမံများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဝန်ပိုလွန်ကဲမှုကို ရှောင်ရှားရန် ကြိုတင်ကာကွယ်မှု ထိန်းသိမ်းခြင်း သို့မဟုတ် စွမ်းအင်ဖြန့်ဖြူးမှုကို ပြန်လည်ဖြန့်ဝေပေးနိုင်သည်။
RAFAEL ပရောဂျက်ကို အကောင်အထည်ဖော်ခြင်းအားဖြင့်၊ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်း၏ ခံနိုင်ရည်အား မြှင့်တင်ပေးသည်။ နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရသော စွမ်းအင်ဖြန့်ဖြူးမှုကို သေချာပါစေ။ နွေရာသီ အပူလှိုင်းများကဲ့သို့ အရေးကြီးသော ကာလများတွင်ပင်။
ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲပစ္စည်းများ ပိုမိုထိရောက်စေရန်အတွက် ဉာဏ်ရည်တု
အဆိုပါဥာဏ်ရည်တု (AI) စွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲလေနှင့် photovoltaics ကဲ့သို့သော၊ ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို ကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရာတွင် AI အသုံးပြုမှုနှင့်ပတ်သက်သည့် အဓိကအချက်အချို့ကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်-
- ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ: AI သည် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲ အရင်းအမြစ်များမှ မိုးလေဝသအချက်အလက်၊ စွမ်းအင်သုံးစွဲမှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုတို့ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေသည်။ ဤအသေးစိတ်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာချက်သည် သင့်အား စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ပြောင်းလဲမှုများကို နားလည်စေပြီး စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုတို့ကို ချိန်ညှိပေးသည်။
- စွမ်းအင်သိုလှောင်မှုအစီအစဉ်: AI ၏ကျေးဇူးကြောင့် သိုလှောင်မှုကို အချိန်ဇယားဆွဲရန် ဖြစ်နိုင်သည်။အင်အား ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲ အရင်းအမြစ်များမှ အကောင်းဆုံးထုတ်လုပ်သည်။ ဆိုလိုသည်မှာ စွမ်းအင်စနစ်၏ အလုံးစုံစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းဖြင့် လိုအပ်ချက် အမြင့်ဆုံးအချိန်တွင် အသုံးပြုရန် ပိုလျှံနေသော စွမ်းအင်ကို သိမ်းဆည်းထားခြင်းဖြစ်သည်။
- ဝယ်လိုအားပြောင်းလဲမှုများအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိမှု: AI သည် စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်ပြောင်းလဲမှုများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ စောင့်ကြည့်နိုင်စေသည်။ ဤအချက်အလက်ကိုအခြေခံ၍ AI သည် လိုအပ်ချက်ကို ထိရောက်စွာဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ရန် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ဖြန့်ဖြူးမှုကို ချိန်ညှိနိုင်သည်။
- ရုပ်ကြွင်းလောင်စာများအပေါ် မှီခိုမှု လျှော့ချရေး: ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်အသုံးပြုမှု ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ဆောင်ရွက်ခြင်းIA ရုပ်ကြွင်းလောင်စာများအပေါ် မှီခိုမှုကို လျှော့ချရန် ကူညီပေးသည်။ ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲ အရင်းအမြစ်များကို အများဆုံးအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ရေရှည်မတည်တံ့နိုင်သော အရင်းအမြစ်များမှ ထွက်ရှိသော စွမ်းအင်ကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်မှု လျော့နည်းသွားပါသည်။
- ကြီးမားသောဘက်ထရီနှင့် AI ပေါင်းစပ်မှု: အသုံးပြုမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသော ကြီးမားသော ဘက်ထရီများကို စွမ်းအင်ဆိုင်ရာ အခြေခံအဆောက်အအုံများထဲသို့ ပေါင်းစည်းခြင်း။ AI ၏ခံနိုင်ရည်ရှိပြီး သန့်ရှင်းသော လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်းဆီသို့ အရေးကြီးသော ခြေလှမ်းတစ်ရပ်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ ဘက်ထရီများသည် လိုအပ်သည့်အခါတွင် ပိုလျှံနေသော စွမ်းအင်ကို သိုလှောင်ပြီး ထုတ်လွှတ်နိုင်စေပြီး AI သည် ၀ယ်လိုအားပြောင်းလဲမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ဤစွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပေးပါသည်။
နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်
AI သည် ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ထိရောက်မှု နှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှု အစရှိတဲ့ သတင်းရင်းမြစ်တွေရဲ့Aeolian နှင့် PV.
ထို့ကြောင့် RAFAEL ပရောဂျက်သည် ၎င်းကို အသုံးချသည်။လျှပ်စစ်မီးပျက်ခြင်းကို ကာကွယ်ရန် ဥာဏ်ရည်တု အပူလှိုင်းများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ဓာတ်အား ခံနိုင်ရည်အား မြှင့်တင်ပေးပြီး မြို့ကြီးများတွင် တည်ငြိမ်သော စွမ်းအင်ထောက်ပံ့မှု ရရှိစေပါသည်။ L'AI ကိုအသုံးပြုခြင်း။ တိုးချဲ့နိုင်သည်။ ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲစွမ်းအင်အသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လည်း ဆောင်ရွက်ပါသည်။လေနှင့် photovoltaics ကဲ့သို့သော အရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုထိရောက်ပြီး ရေရှည်တည်တံ့စေပါသည်။ ဤတိုးတက်မှုများသည် အနာဂတ်အတွက် အရေးကြီးသောမေးခွန်းများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်- ဉာဏ်ရည်တုသည် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားလိုင်းများ၏ ခံနိုင်ရည်အား မည်ကဲ့သို့ ပံ့ပိုးပေးနိုင်မည်နည်း။ စွမ်းအင်အရင်းအမြစ်များနှင့်ပတ်သက်သောစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် AI အသုံးချမှုမှ အခြားကဏ္ဍများမှ မည်သည့်အကျိုးကျေးဇူးများရရှိမည်နည်း။
မူကြမ်းရေးဆွဲ BlogInnovazione.it: PrestoEnergia
ဇွန်လ ၁၄ ရက် ၂၀၂၂ ခုနှစ် ည ၉း၃၃ နာရီ
