7 dakika okuma süresi 29 Oca 2019
Engineer programming robot in robotics research facility

İnsan merkezli yapay zeka, enerji endüstrisini dönüştürmeye nasıl destek olabilir?

7 dakika okuma süresi 29 Oca 2019

Yapay zeka (AI) insan ellerinden çıkmış, ancak teknolojiyle güçlendirilmiş bir oluşum. İnsani kabiliyetleri ve limitleri genişletiyor.

Dünyamızı dönüştürmeyi vaat eden, ezber bozan teknolojilerden biri; Yapay Zeka. Kulağa bilim kurgu gibi geliyor olabilir (ki evet, perde arkasında birçok etkileyici etmen mevcut); ancak gerçek özellikleri nispeten ilkel diyebiliriz. Her ne kadar insanca mümkün olandan daha hızlı ve kesin de olsa; bir eylem başlatmak için kalıpları tanımlıyor ve belirli bir mantık çerçevesinde ilerliyor.

Örnek olarak; sürücüsüz bir aracı ele alalım. Ön panelin arkasına gizlenmiş yapay zeka; yoldaki çizgileri (modelleri) algılar ve manevra yapıp yapmayacağını (eylemi başlatıp başlatmayacağını) belirlemek için mantık yürütür (mantık çerçevesi).

Aynı teoriyi enerji ve altyapı sektörüne uygularsanız, yapay zeka yüklü miktardaki veri içerisinde davranış kalıbını belirlemek için hızla inceleme yapabilir; anormallikleri en iyi şekilde düzeltme yollarını belirlemek için mantık uygular ve uygun eylemi veya çözümü başlatır.

Yapay zeka insan yaratıcılığının yerini almaktansa; veri madenciliğinde tekdüzeliği ortadan kaldırıp değerli bilgilerin peşine düşerek onu tamamlıyor.

Yapay zeka etkin verimlilik

Enerji sektöründe çalışan geleneksel yöntemlerin pek çoğu, gelişmiş teknolojik müdahale için uygun.

Örneğin; çağrı merkezlerindeki sohbet robotlarını güçlendirmek için yapay zekayı kullanabiliriz. Böylece, müşteri iletişiminin ilk birkaç adımı tamamen otomatik olur. Bu, özen gösterilerek yapıldığında; son kullanıcı deneyimini olumsuz etkilemeden, zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilir.

Şebeke varlığı hakkında daha iyi tahminlerde bulunmak için yapay zekanın farklı bilgi katmanlarını analiz eden, yapay bir sinir ağı; 'derin öğrenme' yeteneklerini kullanabiliriz. Böylece, amaçlı müdahale yapmış oluruz. Yapay zekanın '%99 kesinlikle' bir hava hattındaki problemi tanımladığını ve düzeltmek için bir mühendis ekibi çağırdığını hayal edin; ve elbette bu durumun yarattığı verimliliği ve maliyet tasarruflarını da.

Ya da yapay zekayı, müşteri memnuniyetsizliği davranış şekillerini tespit etmek için kullanabiliriz. Belki sesin tonu, enerji kullanımı veya tarife ile ilgili kelime ve soru seçimi; hayal kırıklığını azaltmada gereken müdahaleleri iyileştirebilir.

Gerçek şu ki; ezber bozan inovasyonlar ve diğer yeni dünya kabiliyetleri nedeniyle müşteri beklentileri artıyor. Müşteriler; faturalandırma, ağ bakımı veya hizmetinde standart dışı performansa razı olmayacaklar. Yapay zeka, müşteri memnuniyetini ve kaliteli hizmeti geciktirebilecek engelleri kontrol etme fırsatı sunuyor.

Yapay zeka özellikli enerji geçişi

Enerjinin, ne merkezi olarak yaratıldığı ne de tüketildiği noktaya hızla yaklaşıyoruz. Enerjiyi 'profesyonel tüketenler'; dağıtılmış kaynakları şebekeye bağlayacak, enerjiyi ihtiyaca göre indirip yükleyecek ve fazla arz için muhtemel ödeme yapacaklar.

Tüketiciler cihazlarını ve akıllı aletlerini internete bağlayacaklar. Daha kapsamlı teknoloji kullanımı, şimdikinden daha fazla veri üretimi anlamına gelecek. Yapay zeka; bu verileri hızlı bir şekilde gözden geçirecek, davranış kalıplarını belirleyecek ve enerji talebi hakkında doğru tahminlerde bulunacak. Daha fazla veri; daha akıllı, istikrarlı ve otonom bir sistemin mümkün olduğu, daha derin bir anlayış anlamına geliyor.

Örneğin, 2025'te hafta içi bir akşam; milyonlarca elektrikli araç sürücüsünün eve gelip araçlarını şarj ettiği davranış kalıbı, yapay zeka algoritmaları tarafından fark edilecek. Arabalarını gece boyunca kullanan sürücüler ile; arabalarını ertesi sabaha kadar şarja bırakan sürücüler arasında ayrım yapacak. Akıllı şebeke sisteme aynı anda yüklenmeden, sürücünün bir sonraki yolculuğu için akülerin yeterince şarj edilmesini sağlayacak.

Yapay zeka, bir big data (büyük veri) oyunu. Güvenilir yapay zeka programlarını desteklemek için; veri sahipliğini ve verileri paylaşma ve birleştirme yollarını daha iyi anlayarak, anlamlı algoritmalar geliştirilebilir.

Yeni gelir akışlarına erişim

Yapay zeka, yeni iş modellerine ve gelir akışlarına erişmek isteyen enerji ve altyapı şirketlerinin, enerji dönüşümünün ötesinde yararlı ve güncel kalmalarına destek olabilir.

Örneğin; enerji ekosistemi içinde hareket eden kapsamlı veri alanlarını sıkıştırmak, analiz etmek ve bunları paraya çevirmek için yapay zekayı kullanabilirler. Veya bina içi şebeke ve bina bağlantısını geliştirmek için, uygulamalar ve yeniliklerle teknolojiye liderlik eden start-up'ların açtığı yolu takip edebilirler.

Yapay zeka, bir big data oyunu. EY'da biz; veri mimarisi, veri yönetimi ve veri yönetişimini tanımlamayan kuruluşlarla birlikte çalışıyoruz. Güvenilir yapay zeka programlarını desteklemek için; veri sahipliğini ve verileri paylaşma ve birleştirme yollarını daha iyi anlayarak, anlamlı algoritmalar geliştirilebilir.

Yapay zeka zorlukları, ne de olsa insan temellidir

Yapay zeka insan kabiliyetlerini yapay olarak geliştirse de, limitlerinin çoğu insani kabiliyet eksiklerinin bir sonucu karşımıza gelmektedir.

Örneğin; derin öğrenme yapay zeka algoritmaları, büyük miktarda veriyi inceleleyerek kendisini eğitir. Bu inceleme ile, istisnai durumları belirlemeyi ve güvenilir tahminler yapmayı öğrenirler. Altyapı hizmetleri; verileri yapay zekanın eline bırakmadan önce temizlemez ve düzenlemezse, analiz ve sonuçlar kötüleşir.

Bunun ardından, programlama gücüyle (ya da daha doğrusu; programlama gücünün eksikliğiyle) ilgili sorunlar baş gösterir. Bazı altyapı şirketleri; veri gizliliği ve maliyetlerle ilgili endişeler nedeniyle, bulut bilişim çözümlerine geçiş konusunda isteksizler. Ancak; kapsamlı depolama ve işleme ihtiyaçları göz önüne alındığında, bunlar yapay zeka için birer gereklilik. Programlama gücüne yatırım yapılmayışı, hizmet kuruluşlarının yapay zekadan alabileceği veri-tabanlı öngörüleri etkiler.

Altyapı şirketleri, veri gizliliğiyle de ilgilenmeye başlamak zorunda. Yapay zekanın potansiyel gücünü optimize edip, ilgili mevzuata uyacaklarsa; verilere kimin sahip olduğunu, hangi verilerin gizlilik içerdiğini ve açık verileri kullanma ve depolama şeklini anlamaya mecburlar.

Bununla birlikte, bazı altyapı şirketleri; derin öğrenme ağını çalıştırmanın, hem BT işlevinden hem de işletmenin kendisinden bilgi aldığını fark ediyor. Mühendisler, atölye çalışanları, varlık yöneticileri ve program yöneticilerinin yapay zeka kabiliyetleri üzerinde gittikçe daha fazla işbirliği yaptığını görüyoruz. Tüm veri havuzunu boşaltmak yerine, sistemi ilgili verilerle doldurarak; bir kullanım senaryosunu birlikte tanımlıyor ve test ediyorlar. Veri madenciliği yapabilir ve öngörülerin özünü çıkarabilir hale gelmek için, doğru algoritma alıştırmasını birlikte yapıyorlar.

İşbirliği ve ortaklık, her altyapı hizmeti için birer gereklilik. Aksi takdirde, daha çevik start-upların kolayca eriştiği teknoloji gelişmişliği ve uzmanlık düzeyiyle boğuşmak durumda kalabilirler.

Rakiplere karşı yarışmak mı; yoksa onlarla birlik olmak mı?

Yapay zeka, kesinlikle tek başına çaba harcanacak bir girişim değildir. İşbirliği ve ortaklık, herhangi bir altyapı hizmeti için gereklilik. Aksi takdirde, daha çevik start-upların kolayca eriştiği teknoloji gelişmişliği ve uzmanlık düzeyiyle boğuşmak durumda kalabilirler.

Bazı altyapı şirketleri, yapay zeka çözümlerini tek başına tasarlıyor; diğerleri ise, teknoloji becerisinden yararlanmak için özellikle start-up'lar ile işbirliği yapıyor.

Uzmanlık kabiliyetlerinden yararlanmak için pek çoğu; Almanya, İngiltere, ABD ve Orta Doğu'daki start-up'larla işbirliği yapıyor ve çok kanallı, akıllı müşteri destek uygulamaları ile çalışıyorlar. Bu uygulamalar, temel olarak; müşteri konuşmalarını anlayan ve tekrarlanan süreçleri otomatikleştiren, kaynak gereksinimi ve maliyetleri azaltan yapay zeka destekli sohbet çözümleri.

Hatta bazı start-up'lar enerji depolaması, tüketimi ve satışı için platform mimarileri sunarken; diğerleri tahmini bakım çözümleri sunmak için altyapı şirketleriyle çalışıyor. Gereksiz sistem müdahalesi miktarını azaltarak ve ihtiyaç durumunda erken iyileştirici eylem sağlayarak,maliyet ve kaynakları doğru yerlere yönlendiriyorlar.

Yapay Zeka ne kadar ileriye gidebilir?

Açıkçası bazı altyapı şirketleri yavaş kalırken; diğerleri çeşitli derecelerde yapay zeka olgunluğu gösteriyor.

Şu anda altyapı şirketlerinin büyük miktarlarda yatırım yapmasına ihtiyaç duyulmasa da; akıllı ve müşterilerin beğendiği yapay zeka özellikli çözümleri önceliklendirmeye başlayan start-up'lara karşı dikkatli olmaları gerekiyor. Bu hızlı firmalar, altyapı şirketlerinin geleneksel iş modellerini sarsabilir.

Geleceğe baktığımızda, dağıtılmış enerji kaynaklarının bağlanabileceği sanal bir ortam sunan; Nesnelerin İnterneti ve merkezi bir otoritenin müdahalesi olmadan, yurt içinde üretilen elektronların alıcıları ve satıcıları arasında güvenilir işlemleri kolaylaştıran; blockchain, enerji dağıtımı ve ticaretini yeniden icat edecekler.

Henüz uzakta olmasına rağmen çok fazla yatırım çekmeyi başaran kuantum programlama, çığır açan bir yapay zeka çözümü olabilir. Bu programlama şekli, şimdikinden daha büyük veri yığınlarını depolarken; aynı zamanda derin öğrenme ağlarını daha hızlı ve güçlü kılarak, en çetin zorlukları çözebilecek hale getirecek.

Tüm teknolojik gelişmelere rağmen birçok altyapı şirketi, mevcut inovasyon dalgasından yararlanmıyor. Dolayısıyla, işlerinin bir kısmını veya tamamını rakiplerine kaptırma riskiyle karşı karşıyalar. Yapay zeka ile ilerlemeye devam etmek için:

  • Yapay zeka stratejisini tanımlamak
  • Yapay zeka dönüşümünün başarısı için, işi kanalize etmek
  • Start-up'lar, şirket içi inovasyon laboratuvarları veya hızlandırıcı programlarla erken deneyleme yapmak
  • Yapay zekanın ne olduğunu ve işletme için yapabileceklerini anlamak için, deneme ve test senaryoları uygulamak

Yapay zeka; insan zekasının yerini almaktansa onu tamamlar. Enerjinin geleceğiyle ilgili tüm cevaplara sahip değildir; daha ziyade, cevapların ortaya çıkabilmesi için aracı görevi görür. Özellikle; tekrarlayan veya emek yoğun işlerin akıllıca ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesini sağlayan, maliyetlerini düşüren ve verimliliğini artıran bir teknolojidir. Yapay zeka teknolojisini adapte etmeye ve test etmeye başlayan işletmeler, şu anda enerji ve altyapı endüstrisini sarsan yenilikçi start-up'lara ayak uydurma veya onlarla çalışma konusunda daha iyi bir şansa sahipler.

Özet

Enerji ve altyapı sektörü, yapay zekadan yararlanarak; çok sayıda müşteri verisini daha güvenli ve istikrarlı bir enerji geleceğine katkıda bulunacak, anlamlı iç görülere dönüştürebilecektir.