加强发电、输电和配电,以实现电网现代化并降低成本。
软件定义的智能电网可增强极端天气下的恢复能力,通过实时优化电力流提高电力的可负担性和可靠性,集成太阳能和风能等分布式能源资源,并加速脱碳。借助 AI,公用事业可以实现传统电网基础设施的现代化,扩展可再生能源,并为家庭和企业提供成本更低的电力。
了解 AI 和边缘计算如何帮助公用事业预测能源需求、动态管理能源供应、识别实时停机风险,以及改善联络中心的客户体验。
在此点播会议中,了解 Utilidata 的智能电网芯片(由 NVIDIA® Jetson™ 提供支持的分布式 AI 平台),以及 Portland General Electric 计划如何进行试点,以支持脱碳目标。
了解 AI 如何改善发电、降低能源成本并推动科学突破。
美国最大的受监管电力公司 Exelon 正在使用 NVIDIA Omniverse 为实时无人机检查模型自动创建数千个网格资产缺陷示例,从而提高电网可靠性和弹性。
Minerva CQ,NVIDIA 初创加速计划让客服人员和客户能够更快、更高效地拨打客户服务电话。了解初创公司如何使用 NVIDIA Riva 实时对话建议、情感分析和优化旅程流。
Image courtesy of Open Climate Fix.
Open Climate Fix,NVIDIA 初创加速计划构建了基于 Transformer 的 AI 模型,这些模型基于 TB 的卫星数据进行训练,可将太阳能发电预测提高 3 倍。了解该非营利组织如何帮助英国电网脱碳。
图片来源:Open Climate Fix
早在几年前,我们就与 NVIDIA 合作购买了 NVIDIA DGX™ -1 系统 … … 我们使用 NVIDIA Omniverse 生成横臂的不同缺陷,从而生成用于训练检查模型的标记数据。
— Exelon 首席定量工程师 Vladyslav Anderson
通过在 NVIDIA Omniverse 中使用合成数据生成,我们的目标是自动创建网格资产中各种缺陷的数千个带标记的逼真示例。我们正在使用真实图像和这些合成图像来训练检测模型。
— Justo Ankush Agarwal,Exelon 高级分析总监
在俄勒冈州,我们正在亲身体验气候变化的影响,并意识到在向清洁能源未来过渡的过程中,电网边缘急需创新。投资电网新技术是 PGE 实现其气候目标并为客户提供清洁、经济实惠和弹性能源的关键策略。
— 波特兰通用电气 (PGE) 集成电网高级经理 Ananth Sundaram
随着分布式能源资源(尤其是电池、太阳能和电动汽车)的增加,这些技术可能会给公用事业带来管理问题或机遇。我们正在与 NVIDIA 合作,将中央计算转移到电网边缘,以便我们可以实时管理这些资源,并将其集成到从变电站到线路终端的实时电力流动力学中。
— Marissa Hummon,Utilidata 首席技术官
施耐德电气宣布与 NVIDIA 合作开发新的参考设计,以优化数据中心基础设施以实现性能、可扩展性和能效,从而为 AI 和数字孪生的突破性进展铺平道路。
图片由 Crystal Group 提供
Aclara 将成为率先在智能电表中嵌入 Utilidata 分布式 AI 平台 Karman 的公司,从而实现互联电网,提供清洁、可靠的能源。Karman 基于利用 AI 的定制 NVIDIA 模组构建,能够捕获可靠且高质量的数据,从而改善电网运营并管理分布式能源。
图片由 Utilidata 提供
Utilidata 宣布,波特兰通用电气公司将在俄勒冈州试用 Utilidata 的智能电网芯片,这是一个由 NVIDIA Jetson 提供支持的分布式 AI 平台,以支持脱碳目标。
Inception 计划会员 Minerva CQ 正在帮助客服人员和客户更快、更高效地拨打客服电话。该初创公司正在使用 NVIDIA Riva 提供实时对话建议、情感分析和优化旅程流程。
了解适用于公用事业的 AI 和 HPC 硬件、软件和网络解决方案。
NVIDIA Jetson 外形小巧,节能高效,可为边缘提供加速 AI 性能。与 NVIDIA JetPack™ SDK 和 NVIDIA Isaac™ 软件这些 Jetson 模组,包括新的 NVIDIA Jetson Orin Nano™ 支持各种边缘 AI 和机器人开发应用。
借助 NVIDIA AI Enterprise,能源公司可以加快用例应用程序的开发,例如油藏模拟、地震处理、需求预测、预测性维护和电网管理。了解如何通过精心策划的免费实验室访问 NVIDIA AI 以开始测试。
NVIDIA DGX Cloud 是一款多节点 AI 训练即服务解决方案,针对企业 AI 的独特需求进行了优化。访问 NVIDIA DGX Cloud,体验用于 AI 训练的软件和基础设施组合解决方案,其中包括全栈 AI 开发者套件、顶级基础设施和礼宾级支持。
NVIDIA Fleet Command™ 是一个用于容器编排的托管平台,可简化边缘系统和 AI 应用程序的调配和部署。它凭借云的规模和弹性简化了分布式计算环境的管理。
NVIDIA cuOpt™ 是一种优化 API,可利用 AI 帮助开发者创建复杂的实时车队路线规划。这些 API 可用于解决具有多种约束条件的复杂路线规划问题,并提供新功能(如动态重新规划路线、作业调度和机器人模拟),且求解器响应时间为亚秒。
NVIDIA Riva 是一款 GPU 加速的语音 AI SDK,用于构建和部署完全可定制的实时 AI 工作流,可在所有云端、本地、边缘和嵌入式设备上提供出色的准确性。
NVIDIA Morpheus 是一个框架,可让网络安全开发者创建经过优化的 AI 工作流,对大量实时数据进行过滤、处理和分类。Morpheus 将数据中心、云和边缘的安全性提升到新的水平,使用 AI 识别以前无法识别的威胁和异常,并采取行动。
NVIDIA Metropolis 配备 GPU 加速的 SDK 和开发者工具,可帮助开发者从边缘到云端以最佳方式构建、部署和扩展支持 AI 的视频分析和物联网 (IoT) 应用。
NVIDIA Omniverse 是一个可扩展的开放平台,专为 3D 虚拟协作和物理级准确的实时模拟而构建。Omniverse 结合了 NVIDIA Modulus 这是一个用于开发基于物理信息的机器学习 (Physics-ML) 模型的框架,可为风电场、发电厂、电网以及未来的地球本身实现数字孪生。
视频
在线研讨会
在 Jetson Nano 开发者套件上使用 Jupyter iPython Notebooks,使用计算机视觉模型构建深度学习分类项目。这款易于使用、功能强大的计算机并行运行多个神经网络。
了解 NVIDIA Modulus 的各种构建块、基于物理信息的深度学习的基础知识,以及该框架如何与 Omniverse 平台。
了解如何针对交付或内部物流对混合车队车辆路线规划问题进行建模,并使用简单的 API 应用多个路线规划限制,如容量、时间窗口、混合优先级或技能。
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