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Comment l’IA dans les énergies renouvelables soutient la durabilité

Une plongée en profondeur dans la façon dont l'IA et la vision par ordinateur aident le secteur des énergies renouvelables en améliorant l'efficacité, en réduisant les coûts et en promouvant des pratiques durables.

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 record 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. Face à ces faits, l'industrie de l'énergie se concentre sur les énergies renouvelables.

L'énergie renouvelable est générée 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, dont la formation peut prendre des millions d'années et qui 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.

Fig 1. Sources d'énergie renouvelable.

Passer à l'énergie renouvelable n'est cependant pas facile. Il y a des défis à relever, comme choisir les bons emplacements, intégrer les systèmes et faire en sorte que tout fonctionne efficacement. 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 les énergies propres est prêt à dépasser 75,82 milliards de dollars d'ici 2030. Dans cet article, nous verrons comment l'IA et la vision par ordinateur modifient le secteur des énergies renouvelables et soutiennent la durabilité.

L'IA et les 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 des images et des 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 le domaine des énergies renouvelables :

  • Inspection automatisée de l'équipement : Inspection automatisée de l'équipement pour détecter rapidement les défauts, programmer la maintenance en temps voulu et prévenir les pannes coûteuses.
  • Prédiction de la production d'énergie : Prévoir la production d'énergie à partir de sources telles que le soleil et le vent pour mieux gérer le réseau électrique.
  • Optimisation et identification : Optimiser l'utilisation de l'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 d'importants investissements initiaux en matériel et en logiciels.
  • Dépendance à l'égard de 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 formés, ce qui peut parfois être un facteur limitant.
  • Difficulté d'intégration avec les systèmes existants: Souvent, les machines dans un cadre 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.

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

Une ferme solaire est une grande surface 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. La détection précoce d' erreurs telles que 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 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 les fissures, l'accumulation de poussière, la croissance des mauvaises herbes et les risques pour la sécurité. Des rapports détaillés sur les problèmes spécifiques et leur emplacement peuvent être élaborés rapidement par un système d'IA. Cela aide les agents d'entretien à résoudre les problèmes rapidement et avec précision. Les temps d'arrêt sont minimisés et la ferme solaire fonctionne mieux. 

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent également utiliser des images en temps réel pour vérifier la quantité de couverture nuageuse au-dessus d'une ferme solaire. L'IA combine ces données sur les nuages avec d'autres informations, comme la température et l'humidité, pour prédire la quantité d'énergie que produira la ferme solaire. Elle aide à planifier et à gérer l'approvisionnement en énergie pour rendre la ferme solaire plus efficace et plus fiable.

Détecter les défauts des éoliennes

Le vent est une autre grande source d'énergie renouvelable. Les éoliennes exploitent la force du vent et la convertissent en électricité. Ces turbines sont sujettes à l'usure comme n'importe quelle autre machine. La détection des dommages de surface sur les pales des éoliennes permet d'assurer un fonctionnement optimal et d'éviter 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 l'ensemble du processus.

Les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLOv8 peuvent analyser des images et des vidéos de 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'instances et la classification d'images pour identifier différents 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 locales d'oiseaux et s'intégrer à d'autres systèmes pour les repousser, ce qui permet d'éviter d'endommager davantage les pales et de protéger les oiseaux.

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

Les hydroliennes et les écosystèmes marins

Les ondes marémotrices sont également une bonne source d'énergie renouvelable, mais elles s'accompagnent de certains points à garder à l'esprit. Les hydroliennes font des ravages dans 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 perturber la communication de certaines créatures marines. Diverses technologies d'intelligence artificielle peuvent être utilisées pour éviter ces obstacles. 

Nous savons très peu de choses sur ces écosystèmes marins. Il est donc important d'utiliser des technologies de pointe pour rechercher et étudier ces environnements en détail avant d'en extraire de l'énergie. Grâce au financement du Département 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 et des caméras sous-marines de pointe.

Fig 4. Exemple d'utilisation du modèle de vision par ordinateur Ultrlaytics YOLOv8 pour détecter les poissons.

Nous pouvons comprendre les écosystèmes marins grâce à l'IA. Elle 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 formes de vie aquatique dans la région ou savoir s'il y a des espèces en voie de disparition 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 inattendues, des réparations coûteuses et un choix de site inefficace. Les systèmes d'IA peuvent améliorer le fonctionnement des centrales géothermiques en analysant de grandes quantités de données, en repérant des schémas et en prédisant les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Être proactif avec l'aide de l'IA permet à l'usine de fonctionner en douceur et d'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 en ce qui concerne les centrales géothermiques entre en scène lorsque nous essayons d'identifier l'endroit 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 de chaleur et les températures de surface afin d'identifier les sites les plus prometteurs pour l'extraction de l'énergie. L'idéal est de construire une nouvelle usine pour exploiter le maximum d'énergie géothermique. De plus, l'IA peut aider à évaluer l'impact sur l'environnement, l'accès aux infrastructures et les risques potentiels, ce qui rend le processus de sélection du site plus complet et plus précis.

Des startups qui utilisent 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, issus des secteurs public et privé, reconnaissent la valeur des analyses avancées et de l'IA dans la lutte contre le changement climatique. De plus, 67 % des dirigeants du secteur privé pensent 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 autonomiser 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 en utilisant 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 de la météo, du terrain et des données de l'usine, 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 hydroliennes 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 horaires de nettoyage et améliorant l'efficacité pour réduire l'empreinte carbone de la production d'énergie solaire.

Pour conclure

Les technologies de l'IA redéfinissent le secteur des énergies renouvelables en prédisant les besoins de maintenance, en repérant les problèmes à temps, en surveillant les conditions environnementales et en trouvant les meilleurs sites pour les nouveaux parcs solaires et les nouvelles 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 permettra probablement de produire davantage d'énergie propre et de contribuer à une planète plus saine.

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