رایانش ابری و انرژی پاک

شرکت  Constellation  یکی از بزرگ‌ترین تولیدکنندگان انرژی پاک در آمریکا، همکاری خود را با ابر مایکروسافت اژور آغاز نموده است.این شرکت برای بازدید از زیرساخت‌های خانه و محل کار مشتریان خود، تا حدالامکان، از ربات و پهپاد، به جای انسان‌ها استفاده می‌کند.از این رو، استفاده از محصولات ابر اژور، برای بهبود فرآیند بازرسی از امنیت، کاهش هزینه‌های مشتریان و نگهداری از زیرساخت بناها بسیار مفید است.

انرژی پاک با Constellation

شرکت  Constellation  بزرگ‌ترین تولیدکننده انرژی بدون کربن در کشور آمریکا است.این شرکت پیشتاز در رقابت‌ها، محصولات و خدمات خود، شامل نیرو و انرژی را برای مصارف خانگی و تجاری عرضه می‌کند.محصولات این شرکت شامل برق، گاز طبیعی و انرژی‌های تجدیدپذیر دیگری با قیمت‌گذاری‌های متنوع است.سهام این شرکت در بورس  Nasdaq  با نام اختصاری CEG، برگرفته از عبارت Constellation Energy Corporation به فروش می‌رسد.در مارس سال 2022، Constellation اعلام کرد که شراکت پایدار خود را با شرکت  مایکروسافت اژور  آغاز نموده است.

بر اساس این مشارکت، مایکروسافت ملزم به تولید نرم‌افزاری هوشمند برای مشتریان  Constellation  شد.این نرم‌افزار مصرف انرژی مشتریان را با منابع انرژی محلی بدون کربن، در 24 ساعت شبانه‌روز و 365 روز سال مطابقت می‌دهد. Constellation Clearsight  یک شرکت فرعی، تحت تابعیت  Constellation  است که بازرسی‌های ایمن‌تر و موثرتر از زیرساخت‌های حیاتی دارد.این فرآیند با استفاده از  پهپاد‌های پیشرفته، ربات‌ها، سنسورها و تکنولوژی‌های نرم‌افزاری  صورت می‌پذیرد.

مجموعه این فناوری‌ها در کنار یکدیگر، بینشی حیاتی به وجود می‌آورد که هزینه‌های مالکیت دارایی‌ها را کاهش می‌دهد.در واقع ماموریت آن‌ها این است که با بهره‌گیری از تکنولوژی‌ها و نوآوری‌ها، سرویسی برای بهبود بازرسی‌ از زیرساخت‌های حیاتی ارائه دهند.این سرویس منجر به حرکت به سمت زیرساختی پایدارتر، ایمن‌تر و قابل اطمینان‌تر در آینده می‌شود. این تنها بخشی از مزایای  رایانش ابری  محسوب می‌شود.

نیروی محرکه

در طول تاریخ، بازرسی بصری از توزیع سیستم‌های برق، عمدتا به صورت دستی انجام می‌پذیرفت.انجام این بازرسی‌ها در بعضی از محیط‌ها دشوار بود و این دشواری، هزینه‌های موردنظر را تحت تاثیر خود قرار می‌دهد.استفاده از تکنولوژی برای کمک به جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌تواند ایمنی، کارایی و کیفیت بازرسی را تا حد زیادی بهبود ببخشد.از نظر  Clearsight، شرکت Azure  به خصوص  Azure Machine Learning، پلتفرمی موثر برای پیاده‌سازی چندین راه‌حل کلیدی به‌طور همزمان است.قبل از استفاده از  Azure Machine Learning، فرآیند توسعه  مدل یادگیری ماشین در کلیرسایت، توسط چندین ابزار مختلف انجام می‌پذیرفت، که به خوبی با یکدیگر ادغام نمی‌شدند.

ساخت این  مدل‌های یادگیری ماشین  و تنظیم آن‌ها برای اجرای دلخواه، وقت و انرژی قابل توجهی را از دانشمندان داده سلب می‌کرد.پس از آن دانشمندان به یک رویکرد مقیاس‌پذیرتر پی بردند که مبتنی بر یک محیط همکاری  ابری  بود.این محیط  مدیریت مجموعه داده‌ها، آموزش مدل‌های خاص مورد استفاده و ساخت خطوط لوله آزمایشی بدون نوشتن کد سفارشی  را ممکن می‌ساخت.در واقع  یادگیری ماشین Azure  این پلتفرم اختصاصی جدید را به دانشمندان Clearsight ارائه داد.آن‌ها از قدرت برچسب‌گذاری داده‌ها در  Azure Machine Learning  برای برچسب‌گذاری تصاویر، استفاده گسترده‌ای کردند.همچنین با استفاده از قدرت محاسباتی  واحدهای پردازنده گرافیکی GPU  موجود در اژور،  مدل‌های بینایی کامپیوتر  خود را در صورت نیاز، مقیاس‌پذیر کردند.

AutoML for Images  یا  یادگیری ماشین خودکار برای تصاویر، به آن‌ها اجازه می‌دهد تا به سرعت با چندین الگوریتم آزمایش کنند.این‌گونه می‌توانند مدل الگوریتم‌ها و فراپارامترهایی را بیابند که عملکرد مدل را برای موارد استفاده مختلف، بهینه می‌سازند.یکپارچگی فشرده با  MLOps (عملیات یادگیری ماشین مایکروسافت اژور) به آنها اجازه می‌دهد تا چرخه عمر یادگیری ماشین این مدل‌ها را مدیریت کنند.

 رویکرد

کلیر سایت  از تکنولوژی پهپادهای پیشرفته، برای پشتیبانی از بازرسی بصری تجهیزات زیرساخت‌های الکتریکی، استفاده می‌کند.

این پهپادها تصاویری باکیفیتی از فاصله‌ها، زوایا و نماهای مختلفی به دست می‌آورند، در حالی که اپراتورهای آن‌ها در یک مکان امن قرار دارند.سپس این تصاویر در حافظه ابر اژور ذخیره‌سازی می‌شوند. بعد از آن کارشناسان برای بازرسی و مطالعه با استفاده از نرم‌افزارهای سفارشی، تصاویر را بررسی می‌کنند.ویژگی‌های تصویر و ویژگی‌های تشخیص داده شده توسط بازرس نیز در حافظه ابر Azure ذخیره می‌شوند.پس از آن  Clearsight  از  یادگیری ماشین Azure، از جمله  AutoML for Images، برای تقویت و پشتیبانی از فعالیت‌های بازرسی استفاده می‌کند.این روند برای ساخت و استقرار مدل‌های بینایی کامپیوتری مانند آشکارسازهای شی و یافتن نقص و عیوب بسیار مفید است.

این مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های متشکل از تصاویر و فیلدهای محدود شده‌ی برچسب‌گذاری شده، آموزش داده می‌شوند.

این برچسب‌گذاری‌ها شامل اشیا و نقص و عیوبی هستند که پیش از این شناسایی شده‌اند.

با استفاده از قابلیت‌های  AutoML for Image، کلیرسایت می‌تواند به راحتی انواع الگوریتم‌ها و فراپارامترها را برای آموزش این مدل‌ها امتحان کند.

سپس قادر است از میان الگوریتم‌هایی از قبیل  Yolo، RetinaNet و Faster-RCNN  بهترین آن‌ها را با توجه به نوع عملکرد مورد نیاز انتخاب کند.نرم‌افزارهای بازرسی سفارشی و اجزای پلتفرم‌های مختلف دیگر، از مدل‌های بینایی کامپیوتر استفاده می‌کنند.این استفاده از طریق به کارگیری نقاط پایانی مستقر در سرویس  Azure Kubernetes (AKS) و سایر اجزای  Azure  صورت می‌پذیرد.پالایش مداوم مدل‌ها به لطف بازرسی‌ها و بازخوردهای مرتبطی که توسط متخصصان ارائه می‌شوند، انجام می‌شود.

مزایا

قابلیت‌ جدیدی در  یادگیری ماشینی Azure  اضافه شده است که از وظایف بینایی کامپیوتر در  AutoML  پشتیبانی می‌کند.

این قابلیت جدید برای موارد استفاده  Clearsight  بسیار مفید است.راه‌حل جدید  AutoML  با فرآیند قبلی مورد استفاده مقایسه شد و در نتیجه معلوم شد که چرخه  AutoML  به طور کلی آسانتر و موثرتر است.بعضی از قابلیت ها و بروزرسانی های با ارزش برای  کلیرسایت  عبارت‌اند از:

• امکان استفاده از برچسب‌گذاری  یادگیری ماشینی Azure  برای داده‌های جدید و آوردن مجموعه داده‌هایی از تصاویری که خارج از  Azure  برچسب‌گذاری شده‌اند.

• قدرت انتخاب دستی از طیف وسیعی از الگوریتم های پیشرفته.

• امکان دسترسی نه تنها به مدل های کامل، بلکه دسترسی به اسکریپت‌های مورد نیاز برای خودکارسازی فرایند و تولید مدل‌ها.

• سطح کنترل و سفارشی سازی موجود در پشتیبانی از آموزش و مدیریت مدل از طریق عملیات یادگیری ماشین (MLOps).

این قابلیت‌های موجود در Azure Machine Learning Data Labeling و AutoML for Images، زمان چرخه پایان به انتها Clearsight را که برای ساخت و استقرار مدل‌های بینایی کامپیوتری جدید لازم است، به طور قابل توجهی تا بیش از 50 درصد کاهش می‌دهد.

نقش رایانش ابری در انرژی پاک

رایانش ابری یک تکنولوژی مبتنی بر اینترنت است که امکان ذخیره سازی، مدیریت و دسترسی به داده ها و برنامه های کاربران را از طریق اینترنت فراهم می کند. استفاده از رایانش ابری به عنوان یک روش مدرن و کارآمد برای مدیریت انرژی و افزایش بهره وری منابع انرژی پاک در نظر گرفته می شود.

این تکنولوژی امکان انجام محاسبات پردازشی را بر روی سرورهای دیتاسنتر ابری فراهم می کند که به صورت مشترک استفاده می شود. این منجر به کاهش نیاز به سرورهای محلی و اختصاص منابع سخت افزاری می شود که باعث صرفه جویی در مصرف انرژی و افزایش بهره وری می شود.

از آنجا که مراکز دیتاسنترهای ابری اغلب از منابع انرژی پاک مانند انرژی خورشیدی و بادی استفاده می کنند، استفاده از رایانش ابری به عنوان اپراتور محور انرژی پاک می تواند به کاهش انتشار گازهای گلخانه ای و حفظ محیط زیست کمک کند. به علاوه، استفاده از این تکنولوژی می تواند به کاهش هزینه های مرتبط با نگهداری و بهره وری منابع انرژی ارتباطی کمک کند.

به طور کلی، نقش رایانش ابری در انرژی پاک از طریق کاهش هزینه ها، افزایش بهره وری منابع انرژی و حفظ محیط زیست بسیار مهم و قابل توجه است و می تواند به تحقق اهداف پایداری انرژی در سراسر جهان کمک کند.

شرکت های استفاده کننده از رایانش ابری در انرژی پاک

شرکت تسلا:

تسلا از رایانش ابری برای مدیریت و پیش بینی تقاضای برق برای اتومبیل‌های الکتریکی خود استفاده می‌کند.

شرکت سان پاور:

این شرکت انرژی پاک تولید می‌کند و از رایانش ابری برای مدیریت و بهبود عملکرد سیستم‌های خود استفاده می‌کند.

شرکت سون پاور:

این شرکت از رایانش ابری برای مدیریت و بهبود عملکرد سیستم‌های خورشیدی خود استفاده می‌کند.

شرکت بورس انرژی:

این شرکت از رایانش ابری برای مدیریت و توزیع انرژی پاک استفاده می‌کند.

کاربرد رایانش ابری در انرژی پاک

رایانش ابری در حوزه انرژی پاک به عنوان یک تکنولوژی کلیدی شناخته شده است که به کاهش مصرف انرژی و انتشار گازهای گلخانه‌ای کمک می‌کند. از جمله کاربردهای رایانش ابری در انرژی پاک می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

۱. مدیریت هوشمند شبکه‌های برق:

با استفاده از رایانش ابری، شرکت‌های انرژی می‌توانند شبکه‌های برق خود را به صورت هوشمندتر مدیریت کرده و از انرژی بهینه‌تری استفاده کنند.

۲. پیش‌بینی و پیش‌نبشت انرژی:

با استفاده از تکنولوژی‌های رایانش ابری، می‌توان پیش‌بینی نیازهای انرژی در آینده را بهبود بخشید و برنامه‌ریزی‌های لازم را برای تأمین این نیازها انجام داد.

۳. بهبود کارایی انرژی:

استفاده از رایانش ابری می‌تواند به کاهش مصرف انرژی در مراکز داده و سیستم‌های IT کمک کند و از انرژی پاکتری استفاده شود.

۴. ترویج استفاده از منابع انرژی تجدیدپذیر:

با استفاده از رایانش ابری، می‌توان به ترویج استفاده از منابع انرژی پاک مانند باد، خورشید و آب تجدیدپذیر کمک کرد و از سوخت‌های فسیلی که منشأ انرژی ناپاک دارند، کاهش داد.

به طور کلی، رایانش ابری می‌تواند به بهبود کارایی و کاهش تأثیرات منفی بر محیط زیست در حوزه انرژی پاک کمک کند و به دولت‌ها و شرکت‌های انرژی کمک کند تا به توسعه پایدار و پاک‌تر انرژی بپردازند.

نرم افزارهای کاربردی رایانش ابری مناسب انرژی پاک

مدیریت داده های انرژی پاک:

این نرم افزارها به شرکت ها و سازمان های تولید انرژی پاک کمک می کنند تا داده ها و اطلاعات مربوط به تولید و مصرف انرژی را به صورت موثر مدیریت کنند و از روندهای بهینه سازی استفاده کنند.

مدیریت منابع انرژی پاک:

این نرم افزارها به شرکت ها کمک می کنند تا منابع انرژی پاک را بهینه استفاده کنند، منابع جدید را شناسایی کنند و بهینه سازی عملکرد تولید انرژی را انجام دهند.

پیش بینی تقاضا برای انرژی پاک:

این نرم افزارها به صورت دقیق تقاضا برای انرژی پاک را پیش بینی می کنند و به شرکت ها کمک می کنند تا برنامه های تولید انرژی خود را بهترین شکل ممکن برنامه ریزی کنند.

مدیریت سیستم های تولید انرژی پاک:

این نرم افزارها به شرکت ها و سازمان های تولید انرژی پاک کمک می کنند تا سیستم های خود را به صورت بهینه مدیریت کنند و از روندهای نوین فناوری استفاده کنند.

مدیریت فاکتورهای محیطی پاک:

این نرم افزارها به شرکت ها کمک می کنند تا تاثیرات محیطی فعالیت های خود را مدیریت کنند و از سیاست های حفاظت از محیط زیست پیروی کنند.

سرویس های ابری ابر فردوسی

شرکت ابر فردوسی  ارائه دهنده سرویس‌های ابری متنوع با بهترین قیمت و کیفیت است. از جمله این سرویس‌ها می‌توان به:

• سرور ابری

• سرور محاسبات سنگین

• سرور گرافیکی

• سرور ژوپیتر لب

• سرور اختصاصی و…

اشاره کرد. به عنوان مثال می‌توانید از سرور ژوپیتر لب این شرکت، برای کاربردهای مشابه در این مقاله بهره برد. جهت آشنایی و یا استفاده کلیک نمایید: