Yapay Zekayı Modern Enerji Denklemiyle Sorunsuz Bir Şekilde Birleştirmek İçin Üç Strateji

Enerji üretimi ve dağıtımının karlılığını artırırken riskleri azaltma yönündeki devam eden çabada, şirketler daha güçlü ve etkili analizler yapmak için yapay zekayı (AI) bünyelerine katıyorlar. Bu teknolojik sıçrama, endüstrinin değişen talepleri karşılaması, yeni kaynakları benimsemesi ve daha fazla verimlilik, güvenilirlik ve sürdürülebilirlik için çabalaması nedeniyle kritik öneme sahip. Ancak bazı enerji şirketleri ilk AI girişimlerine başladıklarında tökezliyorlar, çünkü veri temelleri AI uygulamalarına ihtiyaç duydukları eyleme geçirilebilir sonuçları sağlamaya hazır değil. Burada, veri temelinizi "AI'ya hazır" hale getirmek için üç önemli stratejiyi ele alacağım.

Strateji 1: Şeffaflığı Etkinleştirin: Yapay zeka, petabaytlarca veriyi tarayarak güçlü içgörüler çıkarma yeteneğine sahiptir; bunların çoğu, doğru oldukları varsayıldığında etkileyici gelecektir. Ancak, birinin "Bunun doğru olduğunu nasıl kanıtlayabiliriz? Yapay zeka bu içgörüyü elde etmek için hangi verileri kullanıyor?" diye sorması doğaldır. Bu soru bir yönetici toplantısında sorulabilir veya analiz için yapay zekayı kullanan herhangi bir ekip üyesi tarafından sorulabilir. Her şeye rağmen, her zaman hazır bir cevabı olması gereken bir sorudur ve doğru strateji uygulandığında, bu büyük ölçüde kolaylaştırılabilir.

YORUM

Bu strateji, tüm veri merkezli AI iddialarının (ve bu tür iddiaların neredeyse tamamı veriye dayanmaktadır) kökenini orijinal girdi veri kaynaklarına kadar izleme yeteneğini içerir. Veri yönetiminde, bir veri gölü evi gibi konsolide edilmiş bir veri kaynağıyla çalışıldığında bu nispeten basit bir işlemdir. Ancak, kuruluşlar AI'yı genellikle gerçek zamanlı olarak, şirket içi sistemler veya çeşitli bulut sistemleri gibi birincil bir veri gölü evine ek olarak birden fazla başka kaynağa karşı kullandığında çok daha karmaşık hale gelir. Bu strateji, tam şeffaflık ve AI'nın cevabını nasıl bulduğuna dair anında istihbarat sağlamak için bu farklı sistemlere kuşbakışı bir görünüm elde etme yeteneği gerektirir. Bu yetenekle, kuruluşlar kaynak verilerinin nereden geldiğini doğrulayarak AI sonuçlarına güven oluşturmada uzun bir yol kat edebilirler.

Strateji 2: Daha Fazla Uygulamadan Daha İyi Verilere Öncelik Verin: AI sonuçlarını doğrulayabilmek kritik öneme sahiptir, ancak AI sonuçları o kadar zayıfsa ki analizi haklı çıkarmaz? Bu noktada suçu kim üstlenir? Programlamada bir sorun olabilir, ancak genellikle sorun verilerin kalitesinde yatar. Bir AI verilen bir istemi yanıtlamak için veriye sahip değilse veya yanlış veri verilirse, "halüsinasyon" görür veya yanlış bir yanıt verir.

Veri kalitesini koruma konusunda karşılaşılan kalıcı zorluklardan biri, çoğu zaman her bir bireysel uygulamanın kendi silolanmış veri kaynağına sahip olmasıdır. Bu nedenle, uygulamalar ne kadar çok çoğalırsa, o kadar çok veri "bir köşede saklanabilir" ve asla bir AI analizine giremez veya daha kötüsü, farklı veri kümelerinin çakışan sürümlerini oluşturabilirler.

Bu strateji, daha fazla uygulama biriktirmekten ziyade verilerin kalitesine ve erişilebilirliğine öncelik vermektir. İdeal olarak, uygulama katmanı veri katmanından ayrılabilir, böylece veriler herhangi bir uygulamadan bağımsız olarak analiz için erişilebilir olabilir ve kuruluş genelinde kalitesi ve bütünlüğü açısından değerlendirilebilir.

Strateji 3: AI Geliştirmeyi Tekrarlı Hale Getirin: Teknoloji hızla ilerliyor, ancak bu özellikle AI geliştirme alanında geçerlidir. Yeni büyük dil modelleri (LLM'ler) sıklıkla ortaya çıkıyor ve yeni AI yetenekleri ve yaklaşımları düzenli olarak duyuruluyor. Bu tür bir iklimde, tekrarlı bir geliştirme süreci başarınız için en iyi şansı sağlar, ancak bu neyi gerektirir?

Çoğu verinin ihtiyaç duyulduğu anda, yani ertesi gün, ertesi saat veya gerçek zamanlı olarak kullanılabilir olması gerekirken, aynı zamanda veri güvenliği ve veri yönetiminin de korunması gerekir. Bu, en son AI modellerini hızla uygulayabilmek ve iş ve teknik ekipler arasında geri bildirim döngüleri oluşturabilmek anlamına gelir. Bu yetenekle, kuruluşlar geliştirmede ortaya çıkan sorunları hemen çözebilir, yeni yaklaşımları hızla test edebilir ve somut sonuçlar görmek için çözümler üzerinde hızla yineleme yapabilir.

Doğru Veri Vakfı

Bu üç stratejinin hepsini etkinleştirebilecek bir veri temeli oluşturmak için esnek ve güçlü bir çözüm mantıksal bir veri yönetim platformudur. Böyle bir platform, herhangi bir verinin tüm soyunun anında görüntülenmesini sağlamak ve farklı kaynaklardaki verilere gerçek zamanlı erişim sağlamak için farklı veri kaynaklarını birbirine bağlayabilir ve bunların hepsi yinelemeli AI gelişimini kritik bir şekilde destekler. Mantıksal veri yönetim platformları, önceki veya mevcut yatırımlardan yararlanarak kendi başlarına veya mevcut veri gölü veya bulut veri ambarı çözümleriyle birlikte çalışabilir.

Enerji Uygulamalarında Yapay Zekanın Temel Örnekleri: Yapay zekayı enerji denklemine dahil ederek ve doğru veri temeliyle destekleyerek şirketler, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çok çeşitli çözümler sunabilir:

• Kesintilere karşı öngörülü bakımı ve hızlı müdahaleyi otomatik olarak tetikleyebilen güç şebekeleri.
• Arz ve talebi dinamik olarak dengelemek için güneş ve rüzgar veriminin daha etkili bir şekilde tahmin edilmesi.
• Verimliliği ve müşteri katılımını artırmak için kişiselleştirilmiş önerilerde bulunmak amacıyla çeşitli müşteri verilerinden anında yararlanabilen sistemler.
• Sürekli, dinamik uyumluluğu kolaylaştırmak için yapay zeka tarafından yönlendirilen otomatik çevre, sosyal ve yönetişim (ESG) takibi.

İleriye Giden Yol

Yapay zeka, enerji şirketleri için bir nimet olabilir, karmaşık zorlukların üstesinden gelmelerini ve yeni fırsatları yakalamalarını sağlayabilir. Ancak bu potansiyel, yalnızca etkili yapay zeka için gerekli olan şeffaflığı, veri kalitesini ve yinelemeli geliştirmeyi sağlayan sağlam bir veri temeli sağlayabilirlerse tam olarak gerçekleştirilebilir. Mantıksal veri yönetim platformları, böyle bir temel oluşturmak, mevcut sistemleri desteklemek ve nihayetinde doğrudan güç üretimine fayda sağlayan daha dayanıklı, verimli ve karlı bir enerji tedarik zincirine katkıda bulunmak için esnek bir yol sağlar.

— Quinn Lewis , veri yönetimi grubu Denodo'da Müşteri Başarı Hizmetleri başkan yardımcısıdır.