Zastosowanie deep learning w energetyce
Transformacja sektora energetycznego przyspiesza, a jednym z jej najważniejszych motorów stał się deep learning w energetyce. Głęboka sztuczna inteligencja nie jest już wyłącznie obszarem badań akademickich – zasila systemy zarządzania siecią, prognozowania produkcji OZE, optymalizacji pracy elektrowni i magazynów energii, a nawet personalizacji taryf dla odbiorców końcowych. Wraz z rozwojem fotowoltaiki, wiatru i elektromobilności rośnie złożoność systemu elektroenergetycznego, co tworzy ogromne zapotrzebowanie na AI w energetyce, zdolną do przetwarzania danych w czasie…
