26 DE OUT DE 2019

IoT em utilitários

Os clientes de serviços públicos esperam que a televisão ligue, a água limpa jorre da torneira e que a energia elétrica esteja disponível em suas casas.

Essas demandas incessantes por serviços confiáveis, no entanto, poderiam impedir a indústria de utilidades de inovar para o futuro..

"Manter a energia fluindo não é uma responsabilidade trivial", disse Neil Strother, analista principal de pesquisa da Navigant. “Os serviços públicos não são voltados para a velocidade de uma startup ou do Vale do Silício. Eles se comprometeram a manter milhões de luzes acesas. ”

Matt Schnugg, diretor sênior de dados e análises, ML / AI da GE Power Digital, concordou, acrescentando que políticas de investimento conservadoras e estruturas de governança difíceis também podem prejudicar a inovação.

Como resultado, as empresas de serviços públicos "podem não ter evoluído tão rapidamente quanto a tecnologia inovou ou o modelo de negócios evoluiu", disse ele.

Juntamente com instituições financeiras e governamentais, as concessionárias estão entre as indústrias mais lentas para migrar para a nuvem, dizem alguns analistas. A montagem de ataques cibernéticos exige protocolos de segurança vigilantes e há uma forte tendência a querer manter e calcular os dados em sistemas convencionais.

A adoção em larga escala da nuvem por empresas de serviços públicos é improvável, pelo menos em um futuro próximo, afirmou Schnugg. "Sempre há problemas de latência com o processamento e a necessidade de análise em tempo real; portanto, esses servidores geralmente estão localizados no local para uso na sala de controle".

Enquanto isso, o equilíbrio da computação provavelmente mudará para o limite, dada a proliferação de dispositivos conectados e o potencial de compartilhamento de inteligência totalmente automatizado.

As soluções de plataforma baseadas na nuvem, no entanto, que ingerem dados de vários nós e de terceiros podem fornecer informações vitais.

Por exemplo, você pode analisar dados de centenas de usuários de serviços públicos em uma área para medir o consumo médio, identificar anomalias no uso devido a vazamentos e sugerir oportunidades para programas de conservação ou demanda de consumo para eliminar a tensão na rede. Assim os departamentos de Água e Energia podem eliminar o desperdício real.

O boletim de infraestrutura mais recente da Sociedade Americana de Engenheiros Civis indica que 6 bilhões de galões de água tratada são desperdiçados todos os dias por causa de vazamentos de canos, um problema que sensores e análises podem ajudar a reduzir significativamente.

Além disso, bilhões de dólares em investimentos ainda são necessários na infraestrutura de utilidade antiga e "não inteligente" durante pelo menos a próxima década, em parte para coletar dados que abastecerão a IA e o aprendizado de máquina, de acordo com os engenheiros.

Implicações geracionais

Um valor tremendo pode ser liberado dos dados para planejar investimentos em infraestrutura ou conjuntos de habilidades necessárias, informações que são amplamente informadas pelo que aconteceu no passado.

Por um longo tempo, nossas empresas de serviços públicos fizeram um ótimo trabalho ao gerenciar isso, dada a profundidade da experiência dos indivíduos na força de trabalho, mas com o passar do tempo, com ascenção das tecnologias (IoT e IA) por exemplo que podem ajudar a codificar essa experiência em software.

Existe também desafios da força de trabalho com a IoT nos utilitários e a tendência para a digitalização. As pessoas que estudam IA e aprendizado de máquina não estão correndo para aplicar suas habilidades nos serviços públicos, esses profissionais atuam em empresas privadas, como o Google, o Facebook, a Amazon e robótica.

Mais dados, mais erros

Paradoxalmente, como os utilitários geram mais e mais informações, algoritmos e analitycs podem ajudar a reduzir a incerteza nos dados da rede, de tal modo que o objetivo seja chegar a um ponto em que as pessoas não precisem verificar os dados por conta própria, registrar um ticket para análise ou literalmente sair para ver se um sensor está em uma linha de energia específica.

Em algum momento no futuro, todo utilitário poderá recriar qualquer evento em sua grade de diferentes perspectivas, porque os dados foram armazenados e modelados adequadamente, podem ser recuperados com eficiência e a análise pode ser imediatamente conectada à operação, além de poderem prever resultados futuros com base em dados.

Um desafio é o crescimento de fontes renováveis e o fluxo bidirecional resultante, necessário quando clientes com energia solar fotovoltaica e eólica devolvem energia à rede. O modelo de negócios e a economia estão mudando, está ficando mais complexo. O desafio é como descobrir tudo isso e sermos bons administradores do meio ambiente.

Análise cooperativa

Para lidar com essa complexidade, no futuro breve podemos ter um maior envolvimento entre empresas de serviços públicos, pesquisadores nacionais de energia e grupos de reflexão. Exemplo disso é uma parceria de pesquisa e desenvolvimento da GE com os Laboratórios Nacionais do Noroeste do Pacífico. O laboratório, no Departamento de Energia, estuda, entre outras coisas, redes inteligentes que permitem transações bidirecionais de energia, ferramentas de aprendizado de máquina, análise e o compartilhamento de informações sobre ameaças cibernéticas entre os serviços públicos.

Os dados continuarão a convergir. Teremos que tomar muito cuidado, porque ao mesmo tempo que criaremos conjuntos de dados mais interessantes, também será mais interessante cyber criminosos.

À medida que as ameaças cibernéticas entre os Estados Unidos, a Rússia e o Irã aparecem cada vez mais nas notícias, o PNNL e seus parceiros no Programa de compartilhamento de informações sobre riscos em segurança cibernética estão usando "computação de alto desempenho e aprendizado de máquina para identificar problemas no vasto mar de dados gerados pelos dispositivos de IoT e sensores", de acordo com o laboratório. "Ao identificar rapidamente tendências e relacionamentos que podem revelar uma ameaça em potencial, os operadores da rede e os sistemas de proteção automatizados podem tomar medidas rapidamente para proteger a rede".

Os utilitários estão abertos ao compartilhamento de dados que podem levar a economia de custos, seja para os consumidores ou para as concessionárias. Essa aceitação está crescendo, mas atualmente é mais popular nos países da Europa Ocidental que são mais progressistas em seus pensamentos e têm consórcios para monitorar grandes áreas da rede, eles reconhecem que mais dados geralmente são melhores.

Há pouco tempo, as concessionárias tinham poucos incentivos para estar na vanguarda da inovação. Eles avaliavam o tempo de atividade, a segurança e a proteção como deveriam, disseram os analistas, e não houve concorrência em grande parte.

Agora, a inovação precisa acontecer rapidamente. Os modelos de negócios estão mudando. Há mais energia descentralizada e é necessário adotar novas tecnologias para impulsioná-lo.

Ainda não se sabe se a IoT e a análise produzem informações úteis e acionáveis ou atendem à necessidade de novas fontes de energia. A resposta é complicada, mas certamente sim, disse Chris Moyer, diretor sênior de conteúdo e pesquisa da Zpryme, um pesquisador focado em energia, com sede em Austin, Texas.

O poder da IA (inteligência artificial) e do ML (machine learning) pode acelerar o poder do cálculo e teste de dados de tecnologia relacionada a energia solar fotovoltaica, armazenamento e potencialmente até fissão.

Fonte: LinkedIn