Introduktion till AI och energisektorn
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.

Hållbarhet i utvecklingen
För Gomero är därför svaret tydligt: hållbarhet måste genomsyra hela värdekedjan, från utveckling till implementering. När de utvecklar sina AI-lösningar tänker de hållbarhet i varje steg. Det handlar inte bara om att optimera elnätets infrastruktur hos deras kunder, utan även om hur de bygger och underhåller själva mjukvaran.

Tre huvudaspekter för hållbarhet
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: De bygger inte bara för dagens behov, 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. De balanserar ständigt mellan prestanda och resurseffektivitet. Ibland kan en minimal prestandaförbättring kräva oproportionerligt mycket extra beräkningskraft. Då måste de våga välja den mer hållbara vägen. Teamet utforskar flera innovativa metoder, som automatisk nedskalning av beräkningsresurser under låglastperioder, intelligent cachning för att minimera redundanta beräkningar och kontinuerlig övervakning av algoritmers energiförbrukning.

En särskild utmaning
En särskild utmaning är att göra prediktiva modeller både precisa och energieffektiva. Det handlar om att hitta den optimala balansen i datainsamlingen. De analyserar noga vilken datamängd som faktiskt behövs – ofta ser de att färre mätpunkter kan ge samma kvalitet på prediktionerna.

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.

Slutsats
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. De ser detta som början på en ny era inom energisektorn, där digital transformation och hållbarhet inte bara samexisterar, utan faktiskt förstärker varandra.