這一德國電氣巨頭正在利用 AI 技術(shù)助力發(fā)電廠客戶管理其設(shè)施。

隨著能源市場的快速變化，AI 技術(shù)正在幫助全球各個城市保持燈火通明。

西門子能源公司正在發(fā)揮 NVIDIA Triton 推理服務(wù)器的強大力量，利用 AI 協(xié)助解決全球發(fā)電廠在預(yù)測性服務(wù)管理方面的擔憂。

這家能源巨頭加入了微軟、美國運通、USPS 和許多其他公司的行列，依靠開源軟件 Triton 的深度學(xué)習(xí)能力，通過簡化模型在任何框架以及任何 GPU 或 CPU 上運行所有類型的推理方式，將 AI 用于生產(chǎn)環(huán)境。

西門子能源公司是發(fā)電廠設(shè)備和技術(shù)的領(lǐng)先供應(yīng)商，需要維護大量的機器和現(xiàn)場，而他們的服務(wù)切實幫助全球各地保持燈火通明。其現(xiàn)有客戶群涉及到數(shù)以萬計的西門子燃氣輪機、蒸汽輪機、發(fā)電機、燃氣和柴油發(fā)動機，需要管理的活動部件數(shù)量驚人。

更加復(fù)雜的是，可再生能源越來越多地融入電網(wǎng)，這給世界各地的發(fā)電廠造成了壓力，要求他們在 AI 的幫助下更加靈活和高效地運營。

西門子能源公司產(chǎn)品經(jīng)理 Arik Ott 表示：“如今，為了保持電網(wǎng)穩(wěn)定，需要許多此類的聯(lián)合發(fā)電廠，因此有些電廠會在相當長一段時間內(nèi)停止服務(wù)，然后在需要電網(wǎng)穩(wěn)定性時投入使用?！?/p>

自主發(fā)電廠為了提高能源合作伙伴的效率，西門子能源公司正在利用 NVIDIA Triton，依靠AI 開拓一條通往自主發(fā)電廠的道路，并在此過程中降低成本。

并不是一項容易完成的任務(wù)。如今，數(shù)百種不同類型的檢查需要通過人工方式巡查，并且需要領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)知識。許多發(fā)電廠不再處于持續(xù)運行模式，也不需要始終保證全員到位，這引發(fā)了人們對運營成本的擔憂和遠程管理的需求。

此外，Ott 表示，歐洲的勞動力正在面臨老齡化，預(yù)計未來十年將有許多人退休，而且很難找到擁有合格技能的勞動者補充空缺。

全球發(fā)展中心估計，與 2015 年相比，2050 年的歐洲適齡勞動人口將減少 9500 萬。

Ott 說：“考慮到我們沒法找到全部必要的人才，我們希望技術(shù)能夠彌合專業(yè)技能方面的缺口?！?/p>

西門子能源公司支持基于現(xiàn)場攝像頭拍攝的圖像和其他用于分析的傳感器數(shù)據(jù)運行各類機器學(xué)習(xí)。因此，它需要一個高度可擴展的推理解決方案 – 以處理數(shù)以百萬計的傳感器，并且需要能夠支持多個框架和海量的輸入流。

西門子能源公司之所以選擇 Triton 進行推理，是因為它能夠滿足多框架和多模型的要求。數(shù)據(jù)科學(xué)家現(xiàn)在可以為不同的模型和輸入（如圖像、視頻和聲音）選擇不同的框架（如 PyTorch、TensorFlow、ONNX 等）。

西門子能源公司在AWS上運行NVIDIA Triton， 以實現(xiàn)大規(guī)模和多租戶部署，并計劃在數(shù)據(jù)無法移出發(fā)電廠的邊緣地區(qū)運行。

“高度復(fù)雜的發(fā)電廠通常會配備攝像頭和傳感器，但采用的卻是傳統(tǒng)軟件系統(tǒng)，NVIDIA Triton 推理服務(wù)器出色的靈活性能夠讓這些發(fā)電廠加入當前正在推進的自主工業(yè)革命，”O(jiān)tt 表示。

AI助力提升工業(yè)效率

AI能使任何類型的發(fā)電機組提高業(yè)務(wù)連續(xù)性，它使一切能夠保持正常運轉(zhuǎn)，并且可以降低成本。

這對能源供應(yīng)商來說非常重要，因為可再生能源大量涌入電網(wǎng)意味著，發(fā)電廠不再全天候供電，這造成了人員過剩的問題。如果某個現(xiàn)場不在線，遠程管理和集中派遣服務(wù)人員可以控制成本。

然而，當今的現(xiàn)場人員在對發(fā)電廠進行巡查期間，會進行 360 多項不同的活動。與此同時，勞動力短缺是一個令人擔憂的問題，對于人口下降和勞動力老齡化的地區(qū)來說，勞動力短缺問題會更加嚴重，影響到這些關(guān)鍵任務(wù)的運營。此外，新冠肺炎也揭示出，發(fā)電廠需要為此類黑天鵝事件造成的勞動力短缺做好準備。

這種情況非常適合利用 AI 傳感器，以全天候遠程監(jiān)控的方式填補物理檢查的空缺，或者對物理檢查進行加強。此外，所提供的分析實現(xiàn)了自動化的實時監(jiān)控，還使發(fā)電廠支持不同級別的 AI自動化現(xiàn)場控制。

西門子股份公司自動視覺檢測解決方案架構(gòu)師 Sanjukta Ghosh 表示：“我們需要一種解決方案，在不改變托管解決方案的情況下，為不同類型的分析模型提供擴展能力?！?/p>

借助 AI 減少問題

發(fā)電廠目前需要對效率和安全性進行廣泛的監(jiān)控。液體、蒸汽或石油一旦泄漏并且未被注意，就可能會造成災(zāi)難性的后果，并造成數(shù)百萬美元的損失。

西門子能源公司為使用數(shù)千張不同場景的圖像進行模型訓(xùn)練。不同的位置和不同的照明條件僅需小規(guī)模的遷移學(xué)習(xí)即可保證模型正常工作。

此外還可以對噪音進行監(jiān)控。西門子能源公司正在著手開發(fā)處理音頻數(shù)據(jù)的模型。

Triton 的模型ensemble還允許對圖像進行額外的預(yù)處理，例如人員匿名化。

Triton 推理服務(wù)器的靈活性

Triton 提供了處理這些場景以及許多其他場景的靈活性。例如，它允許使用適用于多種不同情景的多個模型。

據(jù)該公司稱，一個針對室內(nèi)照片訓(xùn)練的蒸汽泄漏模型可以直接發(fā)揮作用，而另一個模型則針對室外蒸汽泄漏圖像進行了適配。

Triton 使得在云端或邊緣部署輕而易舉。在無法將數(shù)據(jù)移出發(fā)電廠而需要內(nèi)部部署或邊緣分析時，這非常有幫助。

原文標題：GTC21 | AI 電氣化：西門子能源利用 NVIDIA Triton 推理服務(wù)器實現(xiàn)發(fā)電廠自主化檢查

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