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Databricks lanza una plataforma de inteligencia de datos

Para la industria energética

[11/04/2024] Databricks anunció Data Intelligence Platform for Energy, una plataforma unificada que lleva el poder de la IA a los datos y a las personas en todo el sector energético. Construida sobre una arquitectura de lago abierta, el comunicado de prensa señala que Data Intelligence Platform for Energy permite a las empresas aprovechar vastos flujos de datos energéticos y desarrollar aplicaciones de IA generativa sin sacrificar la privacidad de los datos o su IP confidencial.

"El sector energético está experimentando un cambio de paradigma hacia un sistema energético más inteligente, limpio y fiable, y las energías renovables proporcionan ahora casi 30% del poder global. Con Data Intelligence Platform for Energy, los clientes pueden democratizar el acceso a los datos de toda su organización al ofrecer el valor total de los datos de activos, operaciones, entorno y clientes para optimizar la infraestructura energética y mitigar la volatilidad, comentó Shiv Trisal, líder global de la industria de energía y fabricación de Databricks.

El ejecutivo agregó que la plataforma ofrece:

  • Gestión y mantenimiento del rendimiento de los activos en tiempo real: Las organizaciones pueden recopilar, analizar y visualizar grandes cantidades de datos de sensores de todos los activos físicos (turbinas eólicas, redes, tuberías y maquinaria) para supervisar y optimizar el rendimiento en tiempo real, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa general.
  • Pronóstico preciso y eficiente de energía renovable: Los clientes pueden minimizar la incertidumbre de pronóstico y la naturaleza impredecible de las fuentes de energía eólica, solar e hidroeléctrica con sofisticadas capacidades predictivas impulsadas por el aprendizaje automático (ML). "Al integrar las previsiones meteorológicas, los datos de rendimiento, las tendencias de precios y las proyecciones de demanda en una plataforma unificada, el sector energético puede gestionar con mayor precisión la demanda y mejorar la asignación de recursos para maximizar la rentabilidad en un mercado volátil, comentó Trisal.
  • Un enfoque proactivo y predictivo para la optimización de la red: Con la implementación de la infraestructura de medición avanzada (AMI), las empresas de servicios públicos pueden aprovechar la analítica avanzada y el modelado predictivo para obtener visibilidad en tiempo real de las condiciones de la red.  "Permite a las empresas pronosticar mejor la carga, predecir interrupciones y equilibrar la oferta y la demanda, reduciendo las pérdidas de transmisión y mejorando la confiabilidad y resiliencia general de la red, indicó el ejecutivo.

Trisal señaló, asimismo que, Data Intelligence Platform for Energy ofrece aceleradores de casos de uso empaquetados que están diseñados para impulsar el proceso de análisis y ofrecer un plan para ayudar a las organizaciones a abordar los desafíos críticos y de alto valor de la industria. Las soluciones de datos más populares para los clientes de todo el sector energético son:

  • LLM para agentes de preguntas y respuestas de la base de conocimientos: Para crear un chatbot con tecnología LLM con Databricks que esté previamente entrenado con el contexto de la industria y la base de conocimientos de un cliente para ofrecer una experiencia elevada y personalizada a sus usuarios finales.
  • Mantenimiento predictivo de IoT: Ingiere datos de Internet Industrial de las Cosas (IIoT) en tiempo real de dispositivos de campo, y realiza un procesamiento complejo de series temporales para maximizar el tiempo de actividad y minimizar los costos de mantenimiento.
  • Gemelos digitales: Para procesar datos en tiempo real, calcular información a escala y entregarla a múltiples aplicaciones posteriores para tomar decisiones basadas en datos.
  • Mantenimiento predictivo de turbinas eólicas: Analiza la productividad de los parques eólicos y predice turbinas eólicas defectuosas a través de una combinación de IA/ML y modelos específicos de dominio.
  • Análisis de Grid-Edge: Optimiza el rendimiento de la red energética y evita interrupciones unificando los datos de varios dispositivos IoT y entrenando un modelo de detección de fallas para detectar y abordar fácilmente las anomalías.
  • Plataforma de ingesta de datos en tiempo real (RTDIP): Permite la optimización, la vigilancia, la previsión, el análisis predictivo y los gemelos digitales con un marco de código abierto nativo de la nube centrado en la estandarización y la interoperabilidad de los datos.

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