Deze video wordt u aangeboden door Surfshark.
Machine learning en AI zijn twee modewoorden die je zo vaak hoort dat ze
hun betekenis verliezen.
Als we ons alleen concentreren op machine learning, is er zoveel hype rond het toekomstige potentieel ervan,
dat het gemakkelijk is om te vergeten wat er vandaag al gebeurt.
NVIDIA gebruikt bijvoorbeeld machine learning om de opwekking van hernieuwbare energie te stimuleren en de
kosten van windparken te verlagen.
Een ander voorbeeld is een startup die samen met NVIDIA een slimme meter ontwikkelt voor thuis en
op het elektriciteitsnet.
Maar kan machine learning zelfs met deze voorbeelden die hype waarmaken?
Laten we eens kijken hoe machine learning een meer hernieuwbaar elektriciteitsnet bouwt
en hoe dit ons begint te beïnvloeden.
Misschien kunnen we hierover een besluit nemen.
Ik ben Matt Ferrell.
Welkom bij Onbeslist.
De afgelopen jaren heb ik
met mijn Ecobee Slimme Thermostaat deelgenomen aan een programma genaamd Connected Solutions.
De thermostaat maakt gebruik van machine learning en automatisering om de vraag naar elektriciteit in de
zomer te verminderen, wanneer iedereen zijn airconditioning harder zet wanneer ze thuiskomen van hun werk.
Ik heb een paar andere dingen in huis die ook gebruikmaken van machine learning, maar daar kom ik
zo op terug.
Dit is slechts een klein onderdeel van een veel groter systeem dat de manier waarop we elektriciteit gebruiken
in onze huizen en onze lokale netwerken verandert.
Terwijl we overstappen van fossiele brandstoffen naar een systeem op basis van hernieuwbare energie om klimaatverandering tegen te gaan, zullen
zaken als elektrische voertuigen en elektrische warmtepompen voor verwarming en koeling
onze vraag naar elektriciteit doen toenemen … veel.
En zoals u ongetwijfeld weet, hebben intermitterende hernieuwbare energiebronnen zoals zonne- en windenergie
een hele reeks nieuwe uitdagingen die we moeten aangaan om op
een efficiënte manier zoveel mogelijk stroom te krijgen, maar indien nodig op aanvraag.
Dat is waar niet alleen hardware, maar ook software, machine learning en AI een rol gaan spelen om
de weg vrij te maken voor een toekomst met lage emissies.
AI is een enorm gebied dat bestaat uit het vermogen om elke machine of computer in staat te stellen
menselijke capaciteiten te repliceren, zoals objectherkenning, besluitvorming en probleemoplossing.
AI heeft verschillende takken, waaronder machine learning.
Machine learning stelt systemen in staat om op natuurlijke wijze te leren en zichzelf te verbeteren door ervaringen
te gebruiken om resultaten te voorspellen zonder expliciet geprogrammeerd te zijn.
Het richt zich op de ontwikkeling van computerprogramma's die toegang hebben tot gegevens en deze kunnen gebruiken
om te leren.
Maar voordat we ingaan op de details van hoe het werkt, waarom het belangrijk is en de bedrijven
die het realiseren, laten we eens kijken naar de geschiedenis van machine learning.
Machine learning is gebaseerd op een model van hersencelinteractie, dat Donald Hebb
in 1949 voor het eerst presenteerde in zijn boek "The Organization of Behaviour", waarin hij theorieën introduceerde
over de interactie tussen neuronen.
In 1952 ontwikkelde Arthur Samuel van IBM een damcomputerprogramma dat kon leren
en beter kon worden, dus bedacht hij de term 'machine learning'.
Het programma plaatste waarde op elk schaakstuk en onthield de uitkomst van elke zet.
In wezen werd het programma tijdens het spelen beter in dammen.
Wat vooral belangrijk was aan dit evenement, is dat het programma tot een oplossing kwam
die de programmeur niet had gemaakt; het ontdekte patronen in het damspel die de mensen
niet ontdekten.
Tot de jaren zeventig maakte machine learning deel uit van de AI-evolutie.
In de daaropvolgende jaren was AI-onderzoek niet gericht op algoritmen, maar op logische benaderingen.
Daarom vertakt machine learning zich om op zichzelf te evolueren en in de volgende decennia
een datagestuurde benadering te volgen.
Tegen de jaren 2000 begonnen bedrijven hun aandacht te richten op machine learning.
Google begon bijvoorbeeld complexe wiskundige berekeningen toe te passen op big data met behulp van
machine learning.
In mijn vorige leven voor YouTube werkte ik als ontwerper in softwareontwikkeling en maakte ik
gebruik van machine learning om enkele van de gebruikerservaringen te verbeteren die ik hielp ontwerpen.
Met de hulp van grafische verwerkingsfabrikanten zoals NVIDIA, die de ontwikkeling
van snellere en krachtigere technologieën versnelden, nam machine learning
tussen 2010 en 2020
in veel sectoren een vlucht. Maar hoe werkt het eigenlijk?
Machine learning heeft, net als het menselijk brein, input nodig om informatie te verkrijgen en van te leren.
Het maakt echter gebruik van trainingsgegevens en kennisgrafieken om entiteiten, domeinen
en de relaties daartussen te begrijpen.
Het is net als toen we op school wiskunde leerden.
Iets waar ik nooit goed in ben geweest, maar het is nog steeds een goede analogie.
Ten eerste gebruikt het algoritme voorbeelden, directe ervaring of instructies als invoer om
een ​​schatting van een patroon in de gegevens te genereren, zoals een wiskundeleraar die de leerlingen veel
oefenproblemen geeft, samen met de antwoorden.
Vervolgens wordt een foutfunctie gebruikt om de nauwkeurigheid van het model te evalueren met behulp van die voorbeelden
ter vergelijking.
In het geval van onze studenten leggen ze een examen af ​​en worden hun antwoorden vergeleken met de
daadwerkelijke antwoorden, zodat de docenten de effectiviteit van zowel de student als
de reeks oefenproblemen die ze hebben gekregen kunnen meten.
Ten slotte wordt het model geoptimaliseerd door gewichten te veranderen om de kloof tussen het bekende
voorbeeld en de modelvoorspelling te verkleinen, zoals onze wiskundeleraar die alternatieven voor de oefenproblemen
gebruikt om de studenten te onderwijzen, en de studenten die andere methoden gebruiken om te studeren voor het
eindexamen.
Daarna herhaalt het programma het optimalisatieproces zelfstandig totdat de beoogde nauwkeurigheid
is bereikt.
Terugkijkend op mijn wiskundige ervaring, heb ik die kloof nooit kleiner gemaakt.
Machine learning maakt gebruik van drie hoofdtechnieken: gesuperviseerd leren, niet-gesuperviseerd leren
en semi-gesuperviseerd leren.
**Begeleid leren:** maakt gebruik van trainingssets, die gelabelde datasets zijn.
Dit is als het bekijken van een voorbeeldprobleem dat is opgelost.
Het handmatig verplaatsen van spam van uw inbox naar de spammap is een voorbeeld van machine
learning onder toezicht.
**Onbewaakt leren:** maakt gebruik van niet-gelabelde datasets.
De algoritmen zijn in staat om onbekende patronen of gegevensgroeperingen te ontdekken zonder
dat menselijke tussenkomst nodig is.
Unsupervised learning is geschikt voor cross-sellingtechnieken, consumentensegmentatie, imago- en
patroonherkenning.
**Semi-gesuperviseerd leren**: begeleidt categorisatie en functie-extractie uit een grotere, niet-gelabelde
dataset met behulp van een kleinere gelabelde dataset.
Het is handig als er niet genoeg labelgegevens zijn om een ​​leeralgoritme onder toezicht te trainen.
Machine learning wordt belangrijker naarmate de hoeveelheid en diversiteit aan beschikbare gegevens
toeneemt, om nog maar te zwijgen van de betaalbaarheid van rekenkracht en snel internet.
Het is nuttig gebleken omdat het problemen kan oplossen met een snelheid en schaal die de menselijke
geest niet kan evenaren.
Machines kunnen worden getraind om patronen en correlaties tussen binnenkomende gegevens te ontdekken en
reguliere activiteiten te automatiseren met behulp van enorme hoeveelheden computerkracht achter een taak.
Al deze voordelen hebben ervoor gezorgd dat machine learning zich heeft verspreid over tal van sectoren, waaronder
de gezondheidszorg, productie, bankwezen en financiën, transport en duurzaamheid.
Maar voordat ik inga op enkele van de echt coole manieren waarop het wordt toegepast op zaken als hernieuwbare energiebronnen,
kan machine learning ook op een aantal zeer irritante manieren worden gebruikt, zoals het volgen en analyseren
van ons gedrag online.
Dat is waar de huidige sponsor, Surfshark, echt kan helpen.
Ik raad altijd aan om een ​​VPN te gebruiken wanneer je openbare wifi gebruikt, maar VPN's kunnen ook erg handig zijn
als je thuis bent.
Veel online services gebruiken behoorlijk geavanceerde commerciële tracking en machine learning om
zeer gerichte advertenties toe te passen ... een VPN kan je daartegen beschermen.
SurfShark's CleanWeb doet geweldig werk door advertenties, trackers en kwaadaardige websites te blokkeren, waardoor
het veiliger is om internet te gebruiken, zelfs thuis.
En je kunt het zelfs laten lijken alsof je IP-adres uit een heel ander
land komt.
Dit kan handig zijn als je een video wilt streamen die alleen beschikbaar is vanaf een specifieke
locatie.
Een van de beste onderdelen van SurfShark is dat het eenvoudig te installeren is op al je apparaten,
of dat nu iPhone of Android, Mac of pc is.
SurfShark is de enige VPN die één account aanbiedt voor gebruik met een onbeperkt aantal apparaten.
Gebruik mijn code om 83% korting te krijgen plus 3 extra maanden gratis!
SurfShark biedt een geld-terug-garantie van 30 dagen, dus er is geen risico om het zelf uit te proberen.
Link staat in de beschrijving hieronder.
Dank aan Surfshark en aan jullie allemaal voor het steunen van het kanaal.
Nu terug naar hoe machine learning wordt toegepast.
Op het gebied van hernieuwbare energie kan machinaal leren bijvoorbeeld worden gebruikt om het
probleem van intermitterendheid op te lossen door zonlicht en luchtstroom voor zonne- en windenergie veel
beter te voorspellen dan mensen.
Het maakt gebruik van historische weergegevens om nauwkeurige voorspellingen te doen, zodat leveranciers van hernieuwbare energie
kunnen plannen wanneer ze energie moeten produceren of verhogen.
Als gevolg hiervan kunnen hernieuwbare energiebronnen betrouwbaarder, betaalbaarder en efficiënter worden.
Machine learning kan ook worden gebruikt om de opslag van hernieuwbare energie te verbeteren en de
optimale lay-out en geografische locatie van zonne- en windenergiecentrales te identificeren.
Vanuit het onderhoudsperspectief kan machine learning worden gebruikt om gegevens te verzamelen van
sensoren die in het elektriciteitsnet zijn geïnstalleerd om afwijkingen te detecteren, storingen te voorspellen en
bewaking te automatiseren.
Het kan worden gebruikt om de gezondheid van turbines te bewaken, onderhoud te plannen of parameters
aan te passen om slijtage aan turbines tot een minimum te beperken.
Gezien al deze voordelen hebben overheden en bedrijven over de hele wereld gewerkt
aan de ontwikkeling van machine learning om klimaatverandering aan te pakken.
In de Verenigde Staten werkte het Solar Energy Technology Office bijvoorbeeld samen met IBM
om Watt-Sun te ontwikkelen (een woordspeling die ik zowel liefheb... als haat), een technologie die machine learning
gebruikt om gegevens te sorteren die zijn verkregen uit een grote database met weerberichten rapporten.
Het idee was om de variabiliteit van de output van zonne-energie te verminderen, en ook om de behoefte
aan overtollige energieopslagsystemen te verminderen.
Door Watt-Sun te gebruiken, kon het team de nauwkeurigheid van weersvoorspellingen met
betrekking tot de energie-output met 30% verhogen.
Siemens Gamesa Renewable Energy, een wereldwijd bedrijf met duizenden geïnstalleerde windturbines
over de hele wereld, heeft samengewerkt met NVIDIA om een ​​digitaal tweelingplatform te ontwikkelen om
high-fidelity simulaties van windparken uit te voeren met behulp van fysica-geïnformeerde machine learning.
Digitale tweelingen bestaan ​​uit een virtueel model dat een fysiek object nauwkeurig weerspiegelt.
Deze technologie geeft onderzoekers enorme rekenkracht om
complexe systemen te modelleren met een veel hogere snelheid en nauwkeurigheid dan eerdere AI-modellering.
Met dit platform kan een complexe simulatie van vloeistofdynamica tot 10.000x sneller worden gemaakt
dan conventionele methoden die worden gebruikt om technische problemen te simuleren, die meer dan
een maand duren, zelfs in een 100-CPU-cluster, dus deze technologie is echt game- veranderen.
Het platform maakt gebruik van de NVIDIA Modulus, die wordt gebruikt om een ​​neuraal netwerk te trainen
en een AI-surrogaatmodel voor digitale tweelingen te bouwen.
Voordat ze een nieuw product lanceren, bijvoorbeeld een windturbine,
kunnen fabrikanten simulaties maken met behulp van een high-fidelity-model van de turbine en echte weersomstandigheden
om te controleren hoe deze zich in de werkelijkheid zou kunnen gedragen.
Door dat te doen, kunnen ze voorkomen dat ze veel geld uitgeven om een ​​product te implementeren dat mogelijk niet
presteert zoals verwacht.
Het project werkt ook met NVIDIA Omniverse, een platform voor samenwerking
en simulatie van 3D-ontwerp.
Deze platforms bieden mogelijkheden voor het testen van virtuele systemen, wijzigingen in de lay-out, softwareverbeteringen
of updates zonder de fysieke tegenhanger in de echte wereld te beïnvloeden.
Een voorbeeld van hoe dit systeem de energie-efficiëntie kan beïnvloeden, is dat
onderzoekers met het digitale tweelingplatform de effecten van de lay-out van een windpark kunnen detecteren.
Turbines die dicht bij elkaar zijn geïnstalleerd, kunnen de windstroom veranderen en een zogeffect creëren,
waardoor hun efficiëntie wordt verminderd.
Wanneer windturbinebladen draaien, creëren ze een kegelvormig kerngebied met een lagere windsnelheid
erachter, waardoor de hoeveelheid energie die stroomafwaarts door anderen kan worden geoogst, wordt verminderd.
Bovendien is de turbulentie in het wijdere (perifere) gebied achter het gehele door de
wieken bestreken gebied aanzienlijk, waardoor de energieproductie van andere turbines afneemt.
Een oplossing voor dit probleem is het weghalen van turbinerotoren van de naderende wind om
het zog af te buigen, zodat energie wordt teruggewonnen.
Door het NVIDIA-platform te gebruiken, wordt verwacht dat Siemens Gamesa de
stroomproductie met 20% kan verhogen met optimalisaties van de lay-out.
Om het potentieel hier beter te begrijpen, nam ik contact op met Alex, een mede-YouTuber
en vriend van mij, en een echte raketwetenschapper en data-analist, voor zijn mening...
Het Deense bedrijf Vestas brengt ook machine
learning in hun windturbine toepassingen om het wake-effect te verminderen.
Ze hebben gebruik gemaakt van Microsoft Azure high-performance computing, Azure Machine Learning, samen met
de hulp van Microsoft-partner minds.ai, die gebruikmaakte van DeepSim; het is een controllerontwerpplatform
dat is gebaseerd op machine learning.
Vestas gebruikt dit om controllers op de juiste manier te laten reageren op input van de windparkomgeving
, zoals het veranderen van de gier van de turbine in reactie op windrichting, snelheid en
zogeffect om de efficiëntie en opbrengst van het windpark te vergroten.
Met de gecombineerde middelen van DeepSim resulteert dit in snellere convergentie en lagere rekenkosten
.
Zelfs een verhoging van de efficiëntie van windturbines met 1% kan resulteren in miljoenen dollars aan inkomsten
en een veiligere energietoekomst.
IEEE Spectrum schat dat 10% van de potentiële windenergie verloren gaat om effecten te wekken, dus je
kunt je voorstellen hoeveel stroom en inkomsten bedrijven hebben verloren.
Nu hernieuwbare energiebronnen overal opduiken, is er meer instabiliteit van de energievoorziening geweest, met
een afwijking tot 60%.
Machine learning zou de elektriciteitsprijs kunnen wijzigen, afhankelijk van de enorme hoeveelheid gegevens
die wordt gegenereerd door het aantal gebruikte slimme meters en sensoren uit te breiden, en door
vraag en aanbod te voorspellen, het net in realtime in evenwicht te brengen en uitvaltijd te verminderen.
Een startup, Anuranet, heeft gebruik gemaakt van het NVIDIA Jetson edge AI-platform om
slimme elektrische meters te bouwen die tienduizenden keren per seconde kunnen meten, wat
een zeer nauwkeurig afgestemde monitoring mogelijk maakt.
Huiseigenaren kunnen bepalen hoe energie van zonnepanelen naar huis of naar
aangesloten EV's stroomt, wat ook helpt om de energierekening te verlagen.
Het merk van slimme meters van Anuranet, Bullfrog, kan op het elektriciteitsnet worden aangesloten om te helpen met
slimme apparaten, energiehubs voor thuis, zonnepanelen, opladers voor elektrische voertuigen en batterijen,
enz.
Voor de huiseigenaar bewaakt hun slimme meter storende weerpatronen die van invloed kunnen zijn
energienetwerken, optimaliseert het energieverbruik en detecteert energieverspilling of storingen in apparaten
en stroomonderbrekers.
Hoewel het op nutsschaal is, kunnen microgrids tal van energiebronnen
en opslagfaciliteiten optimaliseren, snel netwerkstoringen detecteren, dynamische prijsstelling en vraagrespons implementeren
met realtime gegevens met behulp van AI.
Dit alles kan de betrouwbaarheid, veiligheid en duurzaamheid helpen vergroten.
Het lijkt erg op de systemen die ik thuis heb gebruikt van Sense en Span.
Ik had vroeger een Sense-energiemonitor geïnstalleerd in mijn elektrische paneel die onjuiste
spanning van het net kon detecteren, zodat u proactief contact kon opnemen met uw nutsbedrijf om eventuele problemen op te lossen.
Het kan u ook waarschuwen als een compressor of motor, zoals uw airconditioning
of oven in huis, te veel stroom trekt, zodat u deze kunt laten repareren voordat er een storing optreedt.
Ik heb nu een slim elektrisch paneel van Span, dat me heeft gewaarschuwd voor ongebruikelijke veranderingen in mijn elektriciteitsverbruik
op bepaalde circuits, waardoor ik geld bespaar.
We zien steeds meer van dit soort thuisproducten op de markt komen.
Daarover gesproken, de slimme meter van Anuranet zal naar verwachting dit najaar op de markt komen.
Op onderzoeksgebied hebben we een ongelooflijk aantal lopende machine learning- en AI
-projecten gevonden die Linknovate gebruiken.
Alles van, "Een diep leermodel voor het voorspellen van fotovoltaïsche energie met onzekerheden"
tot "diep versterkend leren voor optimaal energiebeheer van slimme multi-energienetwerken".
Dit is een zeer actieve en groeiende industrie, maar maakt het de hype waar?
Welnu, er zijn nog een aantal uitdagingen die overwonnen moeten worden.
Machine learning is niet gebaseerd op kennis, maar op gegevens, dus een gebrek aan trainingsgegevens of onreine
en lawaaierige gegevens kan leiden tot onnauwkeurige voorspellingen.
Voor early adopters van dergelijke technologie zijn er mogelijk niet genoeg gegevens om de juiste beslissingen te nemen,
waardoor de effectiviteit van het systeem drastisch wordt verminderd.
Omdat het oude systeem werkte, zou er enige spijt van de koper kunnen zijn met de op machine
learning gebaseerde systemen totdat de trainingssets verbeteren.
Bovendien is het machine learning-proces op zichzelf al complex.
Het analyseren van de data, het verwijderen van data bias, het trainen van datasets, het toepassen van complexe wiskundige berekeningen
op de modellen... maakt het ingewikkeld.
Het uitvoeren van machine learning-modellen is ook een langzaam proces, dat veel tijd kost en
rekenkracht vereist.
Maar zoals we kunnen zien, zijn de voordelen die het kan bieden bij het aanpakken van klimaatverandering en het
betrouwbaarder maken van ons elektriciteitsnet indrukwekkend.
Met grote spelers in de hernieuwbare sector die leunen op machinaal leren en met NVIDIA die
de ontwikkeling van snellere en krachtigere computertechnologieën aanjaagt, zullen we
de komende jaren mogelijk meer wijdverbreid gebruik van deze technologie over de hele wereld zien, wat zal bijdragen aan een duurzamere
toekomst.
Dus ben je er nog niet uit?
Wilt u of heeft u apparaten in huis die profiteren van machine learning?
Spring in de reacties en laat het me weten.
Als je deze video leuk vond, bekijk dan zeker een van deze video's hier.
En dank aan al mijn klanten en welkom aan nieuwe leden Wieslaw Walawender, Liubov
Zvereva, David Yule en Brent Asplin.
En bedankt aan jullie allemaal voor het kijken.
Ik zie je in de volgende.