Comment l'IA dans les énergies renouvelables soutient la durabilité

En tant que société, nous dépendons des combustibles fossiles depuis un certain temps déjà. 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. Bien que 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 toujours du mal à atteindre ces objectifs. Compte tenu de ces faits, le secteur de l'énergie se concentre sur les énergies renouvelables.

L'énergie renouvelable est produite à partir de sources naturelles qui sont continuellement renouvelées et durables à long terme. Contrairement aux combustibles fossiles comme 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 renouvelables peuvent être constamment reconstituées. Par exemple, la lumière du soleil, le vent et la géothermie sont des sources d'énergie renouvelables.

Fig 1. Sources d'énergie renouvelable.

Passer aux énergies renouvelables n'est cependant pas facile. Il existe 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 (IA) et la vision par ordinateur pour relever ces défis. Le marché mondial de l'IA pour l'énergie propre 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 soutiennent la durabilité.

Link to this sectionIA et énergie renouvelable : 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, fiables et 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 les pannes tôt, planifier une maintenance opportune et éviter des pannes coûteuses.
• Prédiction de la production d'énergie : Prédire la production d'énergie à partir de sources comme le soleil et le vent pour mieux gérer le réseau électrique.
• Optimisation et identification : Optimiser la consommation d'énergie dans les bâtiments, identifier les panneaux solaires endommagés, et plus encore.

Cependant, il y a aussi des inconvénients à prendre en compte :

• Coûts initiaux élevés : La mise en œuvre des technologies d'IA et de vision par ordinateur peut nécessiter un investissement initial important en matériel et en 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 être un facteur limitant.
• Difficulté d'intégration avec les anciens systèmes : Souvent, les machines dans un environnement industriel peuvent s'avérer difficiles à intégrer à l'IA.

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.

Link to this sectionGérer 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 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, les drones et les 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 des erreurs telles que des panneaux mal alignés ou un câblage incorrect très tôt permet d'économiser du temps et de l'argent en évitant des erreurs coûteuses.

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

Une fois que la ferme solaire est 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 tels que des fissures, l'accumulation de poussière, la prolifération de mauvaises herbes et les risques liés à la sécurité. Des rapports détaillés sur les problèmes spécifiques et leur emplacement peuvent être rapidement générés par un système d'IA. Cela aide les agents de maintenance à résoudre les problèmes rapidement et précisément. Les temps d'arrêt sont minimisés et la ferme solaire fonctionne de manière plus fluide.

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 nuageuses avec d'autres informations, comme la température et l'humidité, pour prédire la quantité d'énergie que la ferme solaire produira. Cela aide à la planification et à la gestion de l'approvisionnement en énergie pour rendre la ferme solaire plus efficace et fiable.

Link to this sectionDétecter les pannes des éoliennes#

Une autre excellente source 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. Détecter les dommages de surface sur les pales des éoliennes garantit une performance optimale et évite des temps d'arrêt coûteux. Les méthodes d'inspection traditionnelles impliquent souvent d'envoyer quelqu'un en haut de la tour pour une inspection manuelle, ce qui peut être très dangereux, long et coûteux. L'IA simplifie tout le processus.

Les modèles de vision par ordinateur tels qu'Ultralytics YOLOv8 peuvent analyser les images et les vidéos des pales de turbine capturées à l'aide de drones ou de caméras haute définition basées 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 divers types de dommages et de pannes 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 éloigner, évitant ainsi d'autres dommages aux pales et protégeant les oiseaux.

Fig 3. Exemple de détection des dommages de surface sur les éoliennes à l'aide de la vision par ordinateur.

Link to this sectionTurbines marémotrices et écosystèmes marins#

Les vagues sont aussi une bonne source d'énergie renouvelable, mais cela comporte certains points à garder à l'esprit. Les turbines marémotrices nuisent à 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 ces turbines produisent peut également interférer avec 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 avancée pour rechercher et étudier ces environnements en détail avant d'en extraire de l'énergie. Avec le financement du Département de l'Énergie des États-Unis, des entreprises comme Plainsight et MarineSitu collaborent pour créer des 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.

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

Link to this sectionSélectionner des 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 font face à des défis comme des pannes d'équipement inattendues, des réparations coûteuses et une sélection de site inefficace. Les systèmes d'IA peuvent améliorer les opérations des centrales géothermiques en analysant de grandes quantités de données, en repérant des modèles et en prédisant les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Être proactif avec l'aide de l'IA maintient la centrale en bon état de fonctionnement et aide à éviter des réparations coûteuses.

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

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 satellites et de données géographiques pour trouver l'emplacement idéal. L'IA peut analyser divers facteurs tels que les caractéristiques géologiques, le flux thermique 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, rendant le processus de sélection du site plus complet et précis.

Link to this sectionStartups utilisant l'IA pour réduire l'empreinte carbone#

L'importance de l'IA dans la résolution des défis environnementaux devient 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, issus 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 leaders du secteur privé estiment que les gouvernements devraient prendre des mesures plus proactives pour soutenir l'intégration de l'IA dans les initiatives environnementales.

Jetons un coup d'œil à 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 fermes solaires, prédit les pannes et fournit des solutions en temps réel à l'aide de l'IA pour améliorer la performance 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 de la centrale, 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 une alternative à faible teneur en carbone.

• Solavio : Une startup indienne fournissant des solutions de nettoyage autonomes basées sur l'IA pour les panneaux solaires, optimisant les calendriers de nettoyage et améliorant l'efficacité pour réduire l'empreinte carbone de la production d'énergie solaire.

Link to this sectionConclusion#

Les technologies d'IA redéfinissent le secteur des énergies renouvelables en prédisant les besoins de maintenance, en repérant les problèmes tôt, 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 l'énergie renouvelable plus efficace, fiable et durable. À mesure que l'industrie progresse, l'IA contribuera probablement à stimuler davantage l'énergie propre et à contribuer à une planète plus saine.

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