再生可能エネルギーのAIが持続可能性を支える

アビラミ・ヴィナ

6分で読める

2024年6月28日

AIとコンピュータ・ビジョンが、効率向上、コスト削減、持続可能な実践の促進によって、再生可能エネルギー分野をどのように支援しているかを深く掘り下げる。

社会全体が化石燃料に依存して久しい。 昨年、世界のエネルギー関連の二酸化炭素排出量は344億トンと過去最高を記録した。2015年のパリ協定では、二酸化炭素排出量を削減することで地球温暖化を2度以下に抑えることを目標としているが、この目標を達成するのはまだ難しい。こうした事実を踏まえ、エネルギー業界は再生可能エネルギーに注目している。

再生可能エネルギーは、継続的に補充され、長期にわたって持続可能な自然資源から生み出される。石炭、石油、天然ガスなどの化石燃料は、生成に何百万年もかかり、一度使用されると枯渇してしまうが、再生可能エネルギー源は常に補充することができる。例えば、太陽光、風力、地熱は再生可能エネルギー源である。

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図1.再生可能エネルギーの供給源

しかし、再生可能エネルギーへの切り替えは容易ではない。適切な場所を選び、システムを統合し、すべてを効率的に稼働させ続けるといった課題がある。エネルギー業界は、こうした課題に取り組むため、人工知能(AI)とコンピューター・ビジョンに注目している。クリーン・エネルギーに関する世界のAI市場は、2030年までに758億2000万ドルを超えると言われている。この記事では、AIとコンピューター・ビジョンが再生可能エネルギー分野をどのように変え、持続可能性を支えているのかを見ていこう。

AIと再生可能エネルギー:グリーンエネルギーをよりスマートに

コンピュータ・ビジョンなどのAI技術は、画像や映像から価値ある情報を分析・抽出することで、再生可能エネルギー分野に変革をもたらしつつある。コンピュータ・ビジョンは、アルゴリズムとディープ・ラーニング・モデルを使用して、機械が視覚データを解釈し理解するのを助けます。このような進歩により、再生可能エネルギーの運用はより効率的で信頼性が高く、費用対効果が高くなる。

再生可能エネルギーにコンピューター・ビジョンを活用する主な利点をいくつか紹介しよう:

  • 設備の自動検査機器の自動検査により、故障を早期に発見し、タイムリーなメンテナンスを計画し、費用のかかる故障を防止する。
  • エネルギー発電予測:
    ‍ 太陽や風などのエネルギー源からの発電量を予測し、送電網をより適切に管理する。
  • 最適化と識別:建物のエネルギー使用の最適化、破損したソーラーパネルの特定など。

しかし、考慮すべき欠点もある:

  • 高い初期費用:AIやコンピュータ・ビジョン技術の導入には、ハードウェアとソフトウェアの両面で多額の先行投資が必要になる場合がある。
  • データの質への依存:コンピュータ・ビジョン・システムの有効性は、学習されるデータの質と量に大きく依存し、これが時として制限要因となることがある。
  • レガシーシステムとの統合の難しさ:産業環境における機械は、AIとの統合が困難な場合が多い。

利点と欠点を念頭に置きながら、再生可能エネルギー分野におけるコンピューター・ビジョンの実用的な応用例をいくつか探ってみよう。

コンピューター・ビジョンによる太陽光発電所の管理

ソーラーファームとは、太陽光で発電するために複数のソーラーパネルが設置された広大な土地のこと。ソーラーファームは、ソーラーパネルの25年間のライフサイクル全体を通して、コンピュータービジョンを使って監視・管理することができる。例えば、建設段階では、ドローンや衛星が現場の高解像度画像を撮影することができる。これらの画像をコンピューター・ビジョンで解析することで、すべてが正しく設置されていることを確認できる。ずれたパネルや誤った配線などのミスを早期に発見することで、コストのかかるミスを防ぎ、時間とコストを節約することができる。 

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図2.コンピュータ・ビジョンによるソーラー・パネルの設置状況の監視と設計図との比較。

太陽光発電所が稼働すれば、その効率を維持するためにコンピューター・ビジョンが重要な役割を果たす。高解像度カメラでソーラーパネルのひび割れ、埃の堆積、雑草の繁殖、安全上の危険などの問題を監視することができる。具体的な問題とその場所に関する詳細なレポートは、AIシステムによって迅速にまとめられる。メンテナンス作業員が迅速かつ正確に問題に対処できるようになる。ダウンタイムは最小限に抑えられ、太陽光発電所はよりスムーズに稼働する。 

コンピューター・ビジョン・システムは、リアルタイムの画像を使って太陽光発電所上空の雲の量をチェックすることもできる。AIは、この雲のデータを温度や湿度などの他の情報と組み合わせて、太陽光発電所の発電量を予測する。ソーラーファームをより効率的で信頼性の高いものにするため、エネルギー供給の計画と管理に役立つ。

風力タービンの故障検出

再生可能エネルギーのもうひとつの大きな源は風力である。風力タービンは風力を利用し、電気に変換する。風力タービンは他の機械と同様、摩耗や損傷を受けやすいものです。風力タービンのブレード表面の損傷を検出することで、最適な性能を確保し、コストのかかるダウンタイムを防ぐことができます。従来の検査方法では、タワーの上に人を上げて手作業で検査することが多く、非常に危険で時間もコストもかかります。AIはすべてのプロセスを簡素化します。

Ultralytics YOLOv8のようなコンピュータビジョンモデルは、ドローンや高解像度の地上カメラを使用して撮影されたタービンブレードの画像やビデオを分析することができます。これらのAIモデルは、物体検出インスタンス分割画像分類などの タスクを使用して、ブレードのさまざまな種類の損傷や欠陥(先端部の浸食、亀裂、落雷による損傷、剥離、表面の汚れなど)を特定する。この他にも、AIシステムは地域の鳥の個体数を監視し、他のシステムと統合して鳥を撃退することで、ブレードのさらなる損傷を防ぎ、鳥を保護することができる。

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図3.コンピュータ・ビジョンを用いた風力タービンの表面損傷検出の例。

潮流タービンと海洋生態系

潮流も再生可能エネルギーの良い供給源だが、留意すべき点がいくつかある。潮流タービンは周囲の海洋生態系に負担をかける。潮流タービンは海の生き物の動きを妨げ、羽根の中に閉じ込めてしまうこともある。また、タービンが発生させる水中騒音は、一部の海洋生物のコミュニケーションを妨害する可能性もある。こうした障害を回避するために、さまざまなAI技術を利用することができる。 

これらの海洋生態系について、私たちはほとんど何も知らない。そのため、エネルギーを取り出す前に、高度なテクノロジーを使ってこれらの環境を詳細に調査・研究することが重要なのだ。米国エネルギー省からの資金援助を受けて、Plainsight社やMarineSitu社などの企業は、潮力タービンや波力エネルギー・コンバーター用のAIベースの環境モニタリング・システムを共同で開発している。これらのシステムは、最先端のビジョンモデルと水中カメラを使用している。

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図4.Ultrlaytics YOLOv8コンピュータービジョンモデルを使った魚の検出例。

私たちはAIを使って海洋生態系を理解することができる。また、タービンを建設する場所を探す際に、研究者が質問に答えるのにも役立ちます。例えば、研究者はその地域の魚や その他の水生生物の個体 数や、絶滅危惧種がいるかどうかを知りたいと思うかもしれない。用地の選定や建設が終わった後も、これらのシステムはタービンだけでなく環境のモニタリングにも利用できる。

AIによる地熱発電所の立地選定

再生可能エネルギーのもうひとつの供給源は、地熱発電所である。これは地球の自然熱を利用して発電するものだ。従来、地熱発電所は予期せぬ機器の故障や高額な修理費、非効率的な立地選定といった課題に直面していた。AIシステムは、大量のデータを分析し、パターンを発見し、問題が発生する前に予測することで、地熱発電所の運営を改善することができる。AIの支援によりプロアクティブになることで、プラントのスムーズな稼働が維持され、高額な修理を回避することができる。

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図5.地熱発電所。画像ソース:Envato Elements。

地熱発電所に関するAIの最も興味深い応用例のひとつは、発電所を建設する場所を特定しようとするときに登場する。AIを使った地熱発電所の立地選定では、衛星画像や地理データを使って理想的な場所を探す。AIは、地質の特徴、熱の流れ、地表の温度などさまざまな要因を分析し、エネルギー採掘に最も有望な場所を特定することができる。理想的には、最大限の地熱エネルギーを利用するために新しいプラントを建設すべきである。また、AIは環境への影響、インフラへのアクセス、潜在的なリスクの評価にも役立ち、立地選定プロセスをより包括的で正確なものにする。

AIを活用してカーボンフットプリントを削減するスタートアップ企業

環境問題への取り組みにおけるAIの重要性は、ますます明らかになりつつある。ボストン・コンサルティング・グループ(BCG)が実施した調査によると、官民双方の世界の気候・AIリーダーの87%が、気候変動対策における高度なアナリティクスとAIの価値を認識していることが明らかになった。また、民間セクターのリーダーの67%は、政府が環境イニシアチブにおけるAIの統合を支援するため、より積極的な対策を講じるべきだと考えている。

再生可能エネルギー分野を変革し、持続可能な開発に力を与えるために、AIとコンピューター・ビジョンを使っている新興企業をいくつか見てみよう:

  • SmartHelio太陽光発電所の問題を遠隔診断し、不具合を予測し、ソーラーシステムの性能と寿命を向上させるためにAIを使ってリアルタイムでソリューションを提供するスイスの新興企業。
  • エンフォー: このデンマークのスタートアップは、AIを使って天候、地形、工場データに基づいて再生可能エネルギーの生産と消費を予測・最適化し、エネルギーの無駄遣いと二酸化炭素排出量を削減する。
  • ノヴァ・イノベーション欧州のコンソーシアムを率いるノヴァ・イノベーションは、AIを活用して潮力タービンの性能を向上させ、潮力エネルギーの商業化を加速させ、低炭素な代替エネルギーを提供する。
  • Solavio:インドの新興企業で、ソーラーパネル向けにAIを活用した自律的なクリーニング・ソリューションを提供している。

まとめ

AI技術は、メンテナンスの必要性を予測し、問題を早期に発見し、環境条件を監視し、新しい太陽光発電所や風力タービンに最適な場所を見つけることで、再生可能エネルギー分野を再定義している。最先端のAIアプリケーションは、再生可能エネルギーをより効率的で信頼性が高く、持続可能なものにする。産業が進歩するにつれ、AIはよりクリーンなエネルギーを推進し、より健全な地球に貢献するだろう。

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