Comment l’IA dans les énergies renouvelables favorise la durabilité

En tant que société, nous dépendons des combustibles fossiles depuis déjà un certain temps. L’année dernière, les émissions mondiales de dioxyde de carbone liées à l’énergie ont atteint un nouveau record de 34,4 milliards de tonnes métriques. Bien que l’Accord de Paris de 2015 vise à maintenir le réchauffement climatique nettement en dessous de 2 degrés Celsius en réduisant les émissions de carbone, nous avons encore du mal à atteindre ces objectifs. Face à ces constats, le secteur de l’énergie se concentre sur les énergies renouvelables.

L’énergie renouvelable est produite à partir de sources naturelles qui se renouvellent continuellement et sont 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 s’épuisent une fois utilisés, les sources d’énergie renouvelable peuvent être constamment reconstituées. La lumière du soleil, le vent et la géothermie sont par exemple des sources d’énergie renouvelable.

Fig. 1 Sources d’énergie renouvelable.

Passer aux énergies renouvelables n’est toutefois pas facile. Il faut relever des défis comme le choix des bons emplacements, l’intégration des systèmes et le maintien d’un fonctionnement efficace. Le secteur de l’énergie se tourne vers l’intelligence artificielle (AI) et la vision par ordinateur pour relever ces défis. Le marché mondial de l’IA pour les énergies propres devrait dépasser 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 favorisent la durabilité.

IA et énergies renouvelables : rendre l’énergie verte plus intelligente#

Les technologies d’IA, comme 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 des équipements : inspection automatisée des équipements pour détecter rapidement les défaillances, planifier la maintenance à temps et éviter les pannes coûteuses.
• Prévision de la production d’énergie : prévision de la production d’énergie à partir de sources comme le soleil et le vent afin de mieux gérer le réseau électrique.
• Optimisation et identification : optimisation de la consommation d’énergie dans les bâtiments, identification des panneaux solaires endommagés, et bien plus encore.

Cependant, certains inconvénients doivent également être pris en compte :

• 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 dans les logiciels.
• 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 constituer un facteur limitant.
• Difficulté d’intégration aux systèmes existants : dans de nombreux cas, l’intégration des machines d’un environnement industriel avec l’IA peut s’avérer difficile.

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

Gérer les fermes solaires à l’aide de la vision par ordinateur#

Une ferme solaire est une vaste étendue de terrain où plusieurs panneaux solaires sont installés pour produire de l’électricité à partir de la lumière du soleil. Les fermes solaires peuvent être surveillées et gérées par vision par ordinateur pendant toute la durée 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 par vision par ordinateur afin de vérifier que tout est correctement installé. La détection précoce d’erreurs comme des panneaux mal alignés ou un câblage incorrect permet d’économiser du temps et de l’argent en évitant des erreurs coûteuses.

Fig. 2 Surveillance de l’installation de panneaux solaires et comparaison avec les plans de conception à l’aide de la vision par ordinateur.

Une fois la ferme solaire opérationnelle, 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 comme les fissures, l’accumulation de poussière, la croissance de mauvaises herbes et les risques pour la sécurité. Un système d’IA peut rapidement établir des rapports détaillés sur les problèmes précis et leur emplacement. Il aide les techniciens de maintenance à résoudre les problèmes rapidement et avec précision. Les temps d’arrêt sont réduits et la ferme solaire fonctionne plus efficacement.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent également utiliser des images en temps réel pour vérifier la couverture nuageuse au-dessus d’une ferme solaire. L’IA combine ces données météorologiques avec d’autres informations, comme la température et l’humidité, afin de prévoir la quantité d’énergie que la ferme solaire produira. Cela facilite la planification et la gestion de l’approvisionnement énergétique, rendant la ferme solaire plus efficace et plus fiable.

Détecter les défaillances des éoliennes#

Le vent est une autre excellente source d’énergie renouvelable. Les éoliennes exploitent l’énergie du vent et la convertissent en électricité. Comme toute autre machine, ces turbines sont sujettes à l’usure. La détection des dommages de surface sur les pales d’éoliennes garantit des performances optimales et évite des temps d’arrêt coûteux. Les méthodes d’inspection traditionnelles consistent souvent à envoyer quelqu’un en haut de la tour pour effectuer une inspection manuelle, ce qui peut être très dangereux, chronophage et coûteux. L’IA simplifie l’ensemble du processus.

Les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 peuvent analyser des images et des vidéos de pales d’éoliennes capturées par des drones ou des caméras haute définition installées au sol. Ces modèles d’IA utilisent des tâches comme la détection d’objets, la segmentation d’instances et la classification d’images pour identifier différents types de dommages et de défaillances sur les pales, comme l’érosion du bord d’attaque, les fissures, les dommages causés par la foudre, le délaminage et les taches de surface. En outre, les systèmes d’IA peuvent surveiller les populations locales d’oiseaux et s’intégrer à d’autres systèmes pour les éloigner, évitant ainsi d’autres dommages aux pales et protégeant les oiseaux.

Fig. 3 : Exemple de détection de dommages de surface sur des éoliennes par vision par ordinateur (Source : labellerr.com).

Les turbines marémotrices et les écosystèmes marins#

Les marées constituent également une bonne source d’énergie renouvelable, mais elles présentent certains aspects à prendre en compte. Les turbines marémotrices ont un impact sur l’écosystème marin environnant. Elles perturbent les déplacements des animaux marins et peuvent aussi les piéger dans leurs pales. Le bruit sous-marin produit par ces turbines peut également perturber la communication de certains animaux marins. Différentes technologies d’IA peuvent être utilisées pour éviter ces difficultés.

Nous savons très peu de choses sur ces écosystèmes marins. Il est donc important d’utiliser des technologies avancées pour étudier et analyser ces environnements en détail avant d’y extraire de l’énergie. Grâce à un financement du ministère de l’Énergie des États-Unis, des entreprises comme Plainsight et MarineSitu collaborent à la création de systèmes de surveillance environnementale 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.

Fig. 4. Exemple d’utilisation du modèle de vision par ordinateur Ultralytics YOLOv8 pour détecter des poissons.

L’IA nous permet de mieux comprendre les écosystèmes marins. Elle aide également les chercheurs à répondre à leurs questions lorsqu’ils recherchent un site pour construire des turbines. Par exemple, un chercheur peut vouloir connaître la population de poissons et les autres formes de vie aquatique présentes dans la zone, ou savoir si des espèces menacées y vivent. Même après la sélection du site et la construction, ces systèmes peuvent être utilisés pour surveiller l’environnement ainsi que les turbines.

Sélectionner les sites de centrales géothermiques à l’aide de l’IA#

Les centrales géothermiques constituent une autre source d’énergie renouvelable. Elles utilisent la chaleur naturelle de la Terre pour produire de l’électricité. Traditionnellement, ces centrales sont confrontées à des problèmes comme les pannes imprévues des équipements, les réparations coûteuses et le choix inefficace des sites. Les systèmes d’IA peuvent améliorer le fonctionnement des centrales géothermiques en analysant de grandes quantités de données, en repérant des tendances et en prédisant les problèmes avant qu’ils ne surviennent. Une approche proactive avec l’aide de l’IA permet à la centrale de fonctionner sans heurts et contribue à éviter les réparations coûteuses.

Fig. 5. Une centrale géothermique. Source de l’image : Envato Elements.

L’une des applications les plus intéressantes de l’IA pour les centrales géothermiques intervient lorsqu’il faut déterminer où construire une centrale. La sélection des sites de centrales géothermiques à l’aide de l’IA consiste à utiliser des images satellite et des données géographiques pour trouver l’emplacement idéal. L’IA peut analyser différents facteurs, comme les caractéristiques géologiques, le flux thermique et les températures de surface, afin d’identifier les sites les plus prometteurs pour l’extraction d’énergie. Idéalement, une nouvelle centrale devrait être construite de manière à exploiter la quantité maximale d’énergie géothermique. L’IA peut également contribuer à évaluer l’impact environnemental, l’accès aux infrastructures et les risques potentiels, rendant le processus de sélection du site plus complet et plus précis.

Les startups qui utilisent l’IA pour réduire leur empreinte carbone#

L’importance de l’IA pour relever les défis environnementaux devient de plus en plus évidente. Une enquête menée par le Boston Consulting Group (BCG) a révélé que 87 % des responsables mondiaux du climat et de l’IA, issus des secteurs public et privé, reconnaissent la valeur de l’analytique avancée et de l’IA dans la lutte contre le changement climatique. Par ailleurs, 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 un développement durable :

• SmartHelio : une startup suisse qui diagnostique à distance les problèmes des fermes solaires, prédit les défaillances et fournit des solutions en temps réel grâce à l’IA afin d’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 centrales, réduisant ainsi le gaspillage énergétique 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, en proposant une alternative bas carbone.

• Solavio : une startup indienne qui fournit des solutions autonomes de nettoyage des panneaux solaires pilotées par l’IA, optimise les calendriers de nettoyage et améliore l’efficacité afin de réduire l’empreinte carbone de la production d’énergie solaire.

Pour conclure#

Les technologies d’IA redéfinissent le secteur des énergies renouvelables en prédisant les besoins de maintenance, en détectant rapidement les problèmes, en surveillant les conditions environnementales et en identifiant les meilleurs sites pour de nouvelles fermes solaires et éoliennes. Les applications de pointe de l’IA rendent les énergies renouvelables plus efficaces, plus fiables et plus durables. À mesure que le secteur progresse, l’IA devrait probablement favoriser davantage d’énergie propre et contribuer à une planète en meilleure santé.

Tu veux en savoir plus sur l’IA ? Rejoins notre communauté ! Explore notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur la manière dont nous utilisons l’IA afin de créer des solutions innovantes dans divers secteurs comme la santé et l’agriculture. Collabore, innove et apprends avec nous ! 🚀