Comment l'IA dans les énergies renouvelables favorise le développement durable

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. 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 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.

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Toutefois, il n'est pas facile de passer aux énergies renouvelables. Il faut choisir les bons emplacements, intégrer les systèmes et veiller à ce que tout fonctionne efficacement. 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 les énergies propres devrait dépasser 75,82 milliards de dollars d'ici à 2030. Dans cet article, nous verrons comment l'IA et la vision par ordinateur modifient le secteur des énergies renouvelables et soutiennent le développement durable.

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 des équipements : Inspection automatisée de l'équipement pour détecter les défauts à un stade précoce, programmer la maintenance en temps utile et prévenir les pannes coûteuses.
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• Prévision de la production d'énergie : Prévoir la production d'énergie à partir de sources telles que le soleil et le vent afin de mieux gérer le réseau électrique.
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• Optimisation et identification : Optimisation de l'utilisation de l'énergie dans les bâtiments, identification des panneaux solaires endommagés, etc.

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.
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• 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 entraînés, ce qui peut parfois constituer un facteur limitant.
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• Difficulté d'intégration avec les systèmes existants: Il est souvent difficile d'intégrer l'IA aux machines dans un environnement industriel.

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 artificielle

Une ferme solaire est un vaste terrain sur lequel sont installés plusieurs panneaux solaires qui produisent 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, 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. 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. 

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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 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 localisation peuvent être élaborés rapidement par un système d'IA. Cela permet aux agents de maintenance de traiter les problèmes rapidement et avec précision. Les temps d'arrêt sont minimisés et le parc solaire fonctionne mieux. 

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 sur les nuages avec d'autres informations, telles que la température et l'humidité, pour prédire la quantité d'énergie que le parc solaire produira. Elle aide à planifier et à gérer l'approvisionnement en énergie afin de rendre le parc solaire plus efficace et plus fiable.

Détection des 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. Comme toute autre machine, ces éoliennes sont sujettes à l'usure. La détection des dommages superficiels sur les pales d'éoliennes permet de garantir des performances optimales et d'éviter des temps d'arrêt coûteux. Les méthodes d'inspection traditionnelles impliquent souvent l'envoi d'une personne 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 superficielles. 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.

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Turbines marémotrices et écosystèmes marins

Les ondes marémotrices constituent également une bonne source d'énergie renouvelable, mais il convient de garder certains points à l'esprit. Les turbines marémotrices nuisent à l'écosystème marin environnant. Elles interfèrent avec les mouvements des créatures marines et peuvent même les piéger dans leurs pales. Le bruit sous-marin produit par ces turbines 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 ministère américain de l'énergie, des entreprises comme Plainsight et MarineSitu collaborent à la création de 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.

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L'IA permet de comprendre les écosystèmes marins. Elle aide également les chercheurs à répondre à des 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 menacées dans la région. Même après la sélection et la construction du site, 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

Les centrales géothermiques constituent une autre source d'énergie renouvelable. 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 une sélection inefficace des sites. Les systèmes d'IA peuvent améliorer le fonctionnement des centrales géothermiques en analysant de grandes quantités de données, en repérant des modèles et en prédisant les problèmes avant qu'ils ne surviennent. Le fait d'être proactif avec l'aide de l'IA permet de maintenir le bon fonctionnement de la centrale et d'éviter des réparations coûteuses.

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L'une des applications les plus intéressantes de l'IA dans le domaine des centrales géothermiques intervient lorsqu'il s'agit de déterminer où construire une centrale. La sélection des 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 différents 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. Idéalement, une nouvelle centrale devrait être construite pour exploiter au maximum l'énergie géothermique. L'IA peut également aider à évaluer l'impact sur l'environnement, l'accès aux infrastructures et les risques potentiels, ce qui rend le processus de sélection des sites plus complet et plus précis.

Des start-ups utilisent l'IA pour réduire l'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 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. En outre, 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.

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 défaillances 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 des conditions météorologiques, 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 turbines marémotrices et accélérer la commercialisation de l'énergie marémotrice, offrant ainsi une alternative à faible teneur en 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 afin de réduire l'empreinte carbone de la production d'énergie solaire.

Conclusion

Les technologies de l'IA redéfinissent le secteur des énergies renouvelables en prévoyant les besoins de maintenance, en repérant rapidement les problèmes, en surveillant les conditions environnementales et en trouvant les meilleurs sites pour les nouveaux parcs solaires et les nouvelles éoliennes. Les applications de pointe de l'IA 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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