Comment l'IA dans les énergies renouvelables soutient la durabilité

En tant que société, nous dépendons des combustibles fossiles depuis un certain temps maintenant. L'année dernière, les émissions mondiales de dioxyde de carbone liées à l'énergie ont atteint un nouveau sommet de 34,4 milliards de tonnes métriques. Même si l'Accord de Paris de 2015 vise à maintenir le réchauffement climatique bien en dessous de 2 degrés Celsius en réduisant les émissions de carbone, nous avons encore du mal à atteindre ces objectifs. Compte tenu de ces faits, l'industrie de l'énergie se concentre sur les énergies renouvelables.

L'énergie renouvelable est produite à partir de sources naturelles qui sont continuellement reconstituées et durables à long terme. Contrairement aux combustibles fossiles tels que le charbon, le pétrole et le gaz naturel, qui peuvent mettre des millions d'années à se former et sont épuisés une fois utilisés, les sources d'énergie renouvelables peuvent être constamment reconstituées. Par exemple, la lumière du soleil, le vent et la géothermie sont des sources d'énergie renouvelables.

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Passer aux énergies renouvelables n'est cependant pas chose aisée. Il existe des défis tels que le choix des bons emplacements, l'intégration des systèmes et le maintien de l'efficacité de l'ensemble. L'industrie de l'énergie se tourne vers l'intelligence artificielle (IA) et la vision par ordinateur pour relever ces défis. Le marché mondial de l'IA pour l'énergie propre devrait dépasser les 75,82 milliards de dollars d'ici 2030. Dans cet article, nous verrons comment l'IA et la vision par ordinateur transforment le secteur des énergies renouvelables et soutiennent la durabilité.

IA et énergies renouvelables : rendre l'énergie verte plus intelligente

Les technologies d'IA, telles que la vision par ordinateur, transforment le secteur des énergies renouvelables en analysant et en extrayant des informations précieuses à partir d'images et de vidéos. La vision par ordinateur utilise des algorithmes et des modèles d'apprentissage profond pour aider les machines à interpréter et à comprendre les données visuelles. Ces avancées rendent les opérations liées aux énergies renouvelables plus efficaces, plus fiables et plus rentables.

Voici quelques avantages clés de l'utilisation de la vision par ordinateur dans les énergies renouvelables :

• Inspection automatisée de l'équipement : Inspection automatisée de l'équipement pour détecter les défauts précocement, planifier la maintenance en temps opportun et prévenir les pannes coûteuses.
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• Prédiction de la production d’énergie : Prédiction de la production d’énergie à partir de sources comme le soleil et le vent afin de mieux gérer le réseau électrique.
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• Optimisation et identification : Optimisation de la consommation d'énergie dans les bâtiments, identification des panneaux solaires endommagés, et plus encore.

Cependant, il y a aussi des inconvénients à considérer :

• Coûts initiaux élevés : La mise en œuvre des technologies d'IA et de vision par ordinateur peut nécessiter un investissement initial important à la fois dans le matériel et les logiciels.
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• Dépendance à la qualité des données : L'efficacité des systèmes de vision par ordinateur dépend fortement de la qualité et de la quantité des données sur lesquelles ils sont entraînés, ce qui peut parfois être un facteur limitant.
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• Difficulté d'intégration avec les systèmes existants : Souvent, l'intégration des machines dans un environnement industriel avec l'IA peut s'avérer difficile.

En gardant à l'esprit les avantages et les inconvénients, explorons quelques applications pratiques de la vision par ordinateur dans le secteur des énergies renouvelables.

Gérer les parcs solaires avec l'aide de la vision par ordinateur

Un parc solaire est une grande zone de terrain où plusieurs panneaux solaires sont installés pour produire de l'électricité à partir de la lumière du soleil. Les parcs solaires peuvent être surveillés et gérés à l'aide de la vision par ordinateur tout au long du cycle de vie de 25 ans d'un panneau solaire. Par exemple, pendant la phase de construction, des drones et des satellites peuvent capturer des images haute résolution du site. Ces images peuvent être analysées à l'aide de la vision par ordinateur pour s'assurer que tout est installé correctement. Détecter les erreurs telles que les panneaux mal alignés ou le câblage incorrect dès le début permet d'économiser du temps et de l'argent en évitant des erreurs coûteuses. 

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Une fois le parc solaire opérationnel, la vision par ordinateur peut jouer un rôle essentiel dans le maintien de son efficacité. Des caméras haute définition peuvent surveiller les panneaux solaires pour détecter des problèmes tels que les fissures, l'accumulation de poussière, la prolifération de mauvaises herbes et les risques pour la sécurité. Des rapports détaillés sur les problèmes spécifiques et leur emplacement peuvent être rapidement élaborés par un système d'IA. Cela aide les agents de maintenance à résoudre les problèmes rapidement et avec précision. Les temps d'arrêt sont minimisés et le parc solaire fonctionne plus facilement. 

Les systèmes de vision artificielle peuvent également utiliser des images en temps réel pour vérifier le niveau de couverture nuageuse au-dessus d'un parc solaire. L'IA combine ces données sur les nuages avec d'autres informations, telles que la température et l'humidité, afin de prédire la quantité d'énergie que le parc solaire produira. Elle aide à la planification et à la gestion de l'approvisionnement en énergie afin de rendre le parc solaire plus efficace et plus fiable.

Détection des défauts des éoliennes

Une autre source importante d'énergie renouvelable est le vent. Les éoliennes exploitent l'énergie éolienne et la convertissent en électricité. Ces turbines sont sujettes à l'usure comme toute autre machine. La détection des dommages de surface sur les pales des éoliennes assure une performance optimale et prévient les temps d'arrêt coûteux. Les méthodes d'inspection traditionnelles consistent souvent à envoyer quelqu'un en haut de la tour pour une inspection manuelle, ce qui peut être très dangereux, long et coûteux. L'IA simplifie l'ensemble du processus.

Les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLOv8 peuvent analyser les images et les vidéos des pales d'éoliennes capturées à l'aide de drones ou de caméras terrestres haute définition. Ces modèles d'IA utilisent des tâches telles que la détection d'objets, la segmentation d'instance et la classification d'images pour identifier divers types de dommages et de défauts sur les pales, tels que l'érosion du bord d'attaque, les fissures, les dommages causés par la foudre, la délamination et les taches de surface. En outre, les systèmes d'IA peuvent surveiller les populations d'oiseaux locales et s'intégrer à d'autres systèmes pour les repousser, évitant ainsi d'autres dommages aux pales et protégeant les oiseaux.

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Turbines marémotrices et écosystèmes marins

Les vagues de marée sont également une bonne source d'énergie renouvelable, mais il y a quelques points à garder à l'esprit. Les turbines marémotrices ont un impact sur l'écosystème marin environnant. Elles interfèrent avec le mouvement des créatures marines et peuvent également les piéger dans leurs pales. Le bruit sous-marin que produisent ces turbines peut également perturber la communication de certaines créatures marines. Diverses technologies d'IA peuvent être utilisées pour éviter ces obstacles. 

Nous en savons très peu sur ces écosystèmes marins. Il est donc important d'utiliser une technologie de pointe pour rechercher et étudier ces environnements en détail avant d'en extraire de l'énergie. Grâce au financement du ministère de l'Énergie des États-Unis, des entreprises comme Plainsight et MarineSitu collaborent pour créer des systèmes de surveillance de l'environnement basés sur l'IA pour les turbines marémotrices et les convertisseurs d'énergie houlomotrice. Ces systèmes utilisent des modèles de vision de pointe et des caméras sous-marines.

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Nous pouvons comprendre les écosystèmes marins en utilisant l'IA. Cela aide également les chercheurs à répondre aux questions lorsqu'ils recherchent un site pour construire des turbines. Par exemple, un chercheur peut vouloir connaître la population de poissons et d'autres formes de vie aquatique dans la région ou s'il y a des espèces menacées dans la région. Même après la sélection du site et la construction, ces systèmes peuvent être utilisés pour surveiller l'environnement ainsi que les turbines.

Sélection de sites pour les centrales géothermiques à l'aide de l'IA

Une autre source d'énergie renouvelable peut être trouvée dans les centrales géothermiques. Celles-ci utilisent la chaleur naturelle de la Terre pour produire de l'électricité. Traditionnellement, ces centrales sont confrontées à des défis tels que des pannes d'équipement imprévues, des réparations coûteuses et une sélection de site inefficace. Les systèmes d'IA peuvent améliorer le fonctionnement des centrales géothermiques en analysant de grandes quantités de données, en repérant les tendances et en prédisant les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Être proactif avec l'aide de l'IA permet à la centrale de fonctionner sans problème et d'éviter des réparations coûteuses.

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L'une des applications les plus intéressantes de l'IA en ce qui concerne les centrales géothermiques entre en jeu lorsque nous essayons d'identifier où construire une centrale. La sélection de sites pour les centrales géothermiques à l'aide de l'IA implique l'utilisation d'images satellite et de données géographiques pour trouver l'emplacement idéal. L'IA peut analyser divers facteurs tels que les caractéristiques géologiques, le flux de chaleur et les températures de surface pour identifier les sites les plus prometteurs pour l'extraction d'énergie. Idéalement, une nouvelle centrale devrait être construite pour exploiter le maximum d'énergie géothermique. De plus, l'IA peut aider à évaluer l'impact environnemental, l'accès à l'infrastructure et les risques potentiels, ce qui rend le processus de sélection de site plus complet et précis.

Startups utilisant l'IA pour réduire l'empreinte carbone

L'importance de l'IA pour relever les défis environnementaux est de plus en plus évidente. Une enquête menée par le Boston Consulting Group (BCG) a révélé que 87 % des leaders mondiaux du climat et de l'IA des secteurs public et privé reconnaissent la valeur de l'analyse avancée et de l'IA dans la lutte contre le changement climatique. De plus, 67 % des dirigeants du secteur privé estiment que les gouvernements devraient prendre des mesures plus proactives pour soutenir l'intégration de l'IA dans les initiatives environnementales.

Examinons quelques startups qui utilisent l'IA et la vision par ordinateur pour transformer le secteur des énergies renouvelables et favoriser le développement durable :

• SmartHelio : Une startup suisse qui diagnostique à distance les problèmes des parcs solaires, prédit les défauts et fournit des solutions en temps réel grâce à l'IA pour améliorer les performances et la durée de vie des systèmes solaires.

• Enfor : Cette startup danoise utilise l'IA pour prévoir et optimiser la production et la consommation d'énergie renouvelable en fonction des données météorologiques, du terrain et des données des installations, réduisant ainsi le gaspillage d'énergie et l'empreinte carbone.

• Nova Innovation : À la tête d'un consortium européen, Nova Innovation utilise l'IA pour améliorer les performances des turbines marémotrices et accélérer la commercialisation de l'énergie marémotrice, offrant ainsi une alternative à faible émission de carbone.
• Solavio : Une startup indienne qui fournit des solutions de nettoyage autonomes pilotées par l'IA pour les panneaux solaires, optimisant les calendriers de nettoyage et améliorant l'efficacité afin de réduire l'empreinte carbone de la production d'énergie solaire.

Conclusion

Les technologies d'IA redéfinissent le secteur des énergies renouvelables en prédisant les besoins de maintenance, en détectant les problèmes à un stade précoce, en surveillant les conditions environnementales et en trouvant les meilleurs sites pour de nouvelles fermes solaires et éoliennes. Les applications d'IA de pointe rendent les énergies renouvelables plus efficaces, plus fiables et plus durables. Au fur et à mesure que l'industrie progresse, l'IA est susceptible de stimuler davantage l'énergie propre et de contribuer à une planète plus saine.

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