AI och energisektorn: Att utveckla framtidens hållbara teknologi

I takt med att artificiell intelligens revolutionerar allt fler branscher ökar också dess miljöpåverkan. Många ser AI som en självklar lösning för ökad hållbarhet, men sanningen är mer komplex och närmre en paradox när klimatlösningen i stället riskerar att bli en del av problemet. Storskaliga AI-modeller kräver betydande datorkraft och energi, både under utveckling och drift. För Gomero är därför svaret tydligt: hållbarhet måste genomsyra hela värdekedjan, från utveckling till implementering.

Digital innovation möter ansvar

"När vi utvecklar våra AI-lösningar tänker vi hållbarhet i varje steg", förklarar Lennart Johannesson, senior utvecklare på Gomero. "Det handlar inte bara om att optimera elnätets infrastruktur hos våra kunder, utan även om hur vi bygger och underhåller själva mjukvaran."

Genom SIPP-plattformen visar Gomero hur hållbarhetstänket kan integreras i hela den digitala transformationen. Tre huvudaspekter står i fokus:

1. Energieffektiv kodning

Gomeros utvecklingsteam arbetar aktivt med att minimera resurskraven i sina algoritmer. Varje rad kod optimeras för att minska energiförbrukningen i både beräkningar och datalagring.

2. Långsiktig skalbarhet

"Vi bygger inte bara för dagens behov", berättar Gomeros CTO Malin Giselsson, "utan designar system som kan växa och anpassas utan att kräva en fullständig ombyggnad. Det sparar både resurser och tid."

3. Prediktivt underhåll som grund

Genom att förutse underhållsbehov inom energiinfrastrukturen kan både resursslöseri och risken för haverier minskas avsevärt. Detta är en central del i Gomeros hållbarhetsstrategi.

Hållbar utveckling i praktiken

För utvecklingsteamet på Gomero är hållbar AI mer än bara ett buzzword. Lennart Johannesson beskriver de dagliga övervägandena: "Vi balanserar ständigt mellan prestanda och resurseffektivitet. Ibland kan en minimal prestandaförbättring kräva oproportionerligt mycket extra beräkningskraft. Då måste vi våga välja den mer hållbara vägen."

Teamet utforskar flera innovativa metoder:

• Automatisk nedskalning av beräkningsresurser under låglastperioder
• Intelligent cachning för att minimera redundanta beräkningar
• Kontinuerlig övervakning av algoritmers energiförbrukning

"En särskild utmaning är att göra prediktiva modeller både precisa och energieffektiva", tillägger Lennart Johannesson. "Det handlar om att hitta den optimala balansen i datainsamlingen. Vi analyserar noga vilken datamängd som faktiskt behövs - ofta ser vi att färre mätpunkter kan ge samma kvalitet på prediktionerna. Vi har till exempel fått förfrågan om att samla in tre mätvärden per minut, men det skulle skapa ett massivt dataöverskott. I själva verket räcker tre mätvärden per dag för att uppnå tillräcklig precision. Detta sparar inte bara energi i själva datainsamlingen, utan minskar också den beräkningskraft som krävs i våra system."

AI för energisektorns framtid

Energisektorn står inför en spännande framtid där AI kommer att spela en allt viktigare roll. Flera trender väntas forma utvecklingen, däribland kvantdatorer som inom några år kan revolutionera energioptimeringen. Samtidigt ökar kraven på transparens kring AI-systemens miljöpåverkan, och EU:s kommande AI Act kommer sannolikt att inkludera krav på hållbarhetsrapportering för AI-system.

I takt med att energisektorn fortsätter sin omställning blir behovet av hållbara digitala lösningar allt större. Gomeros strategi visar att det är möjligt att kombinera innovativ teknologi med ett genomgående hållbarhetstänk.

"Vi ser detta som början på en ny era inom energisektorn", avslutar Niklas Wicén, Product Manager på Gomero. "Där digital transformation och hållbarhet inte bara samexisterar, utan faktiskt förstärker varandra."