[미국] 아르곤국립연구소, AI로 인증 보존 표시

원자력·전력망·탄소관리·저장 등 에너지 관측과 제시

커 로린코비츠 부소장 "AI, 에너지 절약 설계 및 유지 보수 비용 구성"

미국 아르곤국립연구소(Argonne National Laboratory)는 4월 29일(현지시각) 미국 에너지부(DOE)가 AI를 통해 국가 청정 에너지 전환을 기록할 수 있는 방법에 대한 프레임워크(Framework)를 제공하기 전에 보상해 드립니다 『AI for Energy』를 발표했습니다. [사진출처(사진 출처) = 아르곤국립연구소(Argonne National Laboratory)]

위장 변화가 보관함에 따라 미국은 2050년까지 경제 부문 순탄소배출량 적은(0) 배터리를 목표로 하고 있습니다. 이 목표를 달성하기 위한 활력이 없는 기술 및 국가 에너지 기반 기능의 중요한 요소입니다. 이러한 목표는 거대하고 어려운 과제다. 하지만 인공지능(AI)의 혁신적인 기능을 활용하면 완전히 자신이 될 수는 없습니다.

미국 아르곤국립연구소(Argonne National Laboratory)는 4월 29일(현지시각) 미국 에너지부(DOE)가 AI를 통해 국가 청정 에너지 전환을 기록할 수 있는 방법에 대한 프레임워크(Framework)를 제공하기 전에 보상해 드립니다 『AI for Energy』를 발표했습니다.

릭 스티븐스(Rick Stevens) 미국 아르곤국립연구소(Argonne National Laboratory) 컴퓨팅·환경·생명과학부 부국장 "AI는 포인터를 관리하고 과학 및 엔지니어링 범위, 다양한 모델 및 유형의 관계에 연결할 수 있는 데이터가 있다"며 "이를 AI는 기존 방법으로 할 수 없는 임시의 유지관리 전환이라는 '거대한 임무(Grand Challenges)'에 대한 솔루션 제공을 할 수 있다고 말했습니다.

이 보고서는 △원자력(Nuclear Power) △전력망(Power Grid) △탄소관리(Carbon Management) △에너지 저장(Energy Storage) △에너지 재료(Energy Materials) 등 미국 에너지 인프라 5개 영역에 걸쳐 중대한 도전과제를 제시하고 있다. 

이러한 과제 전반에 걸쳐 세 가지 공통적인 요구사항이 나타났다. 첫 번째는 빠르고 신뢰 가능한 재료와 시스템의 지원 설계 및 테스트 필요성이며, 두 번째는 예측 불확실성과 시스템 작동방식에 대한 인지능력 향상이다. 마지막으로 인공지능이 여러 소스와 형식의 데이터를 통합해야 한다는 점이다. 미국이 이러한 도전을 극복할 수 있다면 상당한 이점을 얻을 수 있다.

커스텐 로린코비츠(Kirsten Laurin-Kovitz) 아르곤국립연구소 핵기술 및 국가안보국 부소장은 "AI는 에너지 인프라 설계, 라이센스, 배치, 운영 및 유지보수 비용 등을 수천억 달러 절감하고 설계·배치 및 라이센스 프로세스를 가속화할 수 있다"며 "새로운 기술이 시장에 출시되는 데 소요되는 시간의 최대 50%를 줄일 수 있다"고 강조했다.

이러한 잠재력을 발휘하기 위해서는 과학자, 업계 관계자 및 정책 입안자 간 긴밀한 협력이 필요하다. 지난해 12월 AI, 기계학습(Machine Learning), 에너지 분야의 100여 명 전문가들은 AI를 통해 미국 에너지 문제를 해결하기 위한 해결책을 모색했으며, 3개월간 함께 작업해 이번 보고서를 작성했다.

클라우스 다니엘(Claus Daniel) 아르곤국립연구소 고급에너지기술 이사회 부연구소장은 "이번 목표를 추진하는 데 필요한 전문지식을 활용할 수 있어 감사할 뿐 아니라 DOE가 청정에너지 기술 분야에서 글로벌 리더십을 추진하는 데 도움이 될 수 있어 기쁘다"며 "DOE가 향후 수십 년 동안 미국의 에너지 독립성과 안보를 확보하기 위한 목표를 달성할 수 있기를 바란다"고 밝혔다.

한편, 이 보고서는 아르곤국립연구소와 DOE 아이다호국립연구소(Idaho National Laboratory), 미국 국립재생에너지연구소(National Renewable Enrgy Laboratory), 국립에너지기술연구소(National Energy Technology LAboratory)가 공동집필했다. 

[원문보기]

How artificial intelligence can transform U.S. energy infrastructure

Groundbreaking report provides ambitious framework for accelerating clean energy deployment while minimizing risks and costs in the face of climate change

LEMONT, Ill.--In the face of accelerating climate change, the U.S. aims to reduce the net carbon emissions of its economy to zero by 2050. Achieving this goal will require an unprecedented deployment of clean energy technologies. And a significant transformation of the nation’s energy infrastructure. 

It is an exceptionally complex and daunting challenge. But it is not impossible if we harness the transformative capabilities of artificial intelligence (AI) to help.

This is according to a groundbreaking new report issued by leading energy researchers and scientists from across America’s national laboratories. The report is titled AI for Energy. It provides a bold framework for how the U.S. Department of Energy (DOE) can use AI to accelerate the nation’s clean energy transformation.

“AI can manage complexity and make connections across multiple scientific and engineering disciplines, multiple model and data types, and multiple outcome priorities. This can enable AI to create solutions for the ‘grand challenges’ of massive and rapid clean energy deployment that conventional methods cannot,” said Rick Stevens, associate laboratory director for the Computing, Environment and Life Sciences directorate at DOE’s Argonne National Laboratory.

The report identifies grand challenges across five areas of the U.S. energy infrastructure. These include nuclear power, the power grid, carbon management, energy storage and energy materials. Three common needs emerged across these challenges. The first is the need for quick and highly reliable computer-aided design and testing of materials and systems. The second is the need to improve scientists’ ability to pinpoint uncertainties in their predictions and how systems will perform. The third is the need for AI to integrate data from multiple sources and formats.

“AI’s ability to manage complexity and make connections across multiple disciplines, models and data types can help us solve the ‘grand challenges’ of clean energy deployment in ways that conventional methods cannot.” — Rick Stevens, associate laboratory director for the Computing, Environment and Life Sciences directorate at Argonne

If the U.S. can overcome these challenges, the benefits could be significant.

“AI has the potential to reduce the cost to design, license, deploy, operate and maintain energy infrastructure by hundreds of billions of dollars,” said Kirsten Laurin-Kovitz, associate laboratory director for the Nuclear Technologies and National Security directorate at Argonne. “It can also accelerate design, deployment and licensing processes. These can account for up to 50% of the time it takes a new technology to get to the marketplace.”

Capturing this potential will require scientists, industry players and policymakers to work together more closely than ever before. The AI for Energy report represents a strong first step. Approximately 100 experts from the fields of AI, machine learning and energy met at Argonne for two days in December 2023. Their goal was to map out how best to use AI to solve U.S. energy challenges. Attendees then worked together for three months to create the report.

The report was produced by Argonne and DOE’s Idaho National Laboratory, National Renewable Energy Laboratory and National Energy Technology Laboratory. Additional key contributors included DOE’s Brookhaven National Laboratory, Lawrence Berkeley National Laboratory, Lawrence Livermore National Laboratory, Los Alamos National Laboratory, Oak Ridge National Laboratory, Pacific Northwest National Laboratory and Sandia National Laboratories.

“Argonne is grateful for the opportunity to leverage its expertise in helping drive the AI for Energy effort,” said Claus Daniel, associate laboratory director for the Advanced Energy Technologies directorate at Argonne. “We are excited to help DOE drive U.S. global leadership in clean energy technology. And help DOE achieve its mission to secure U.S. energy independence and security for decades to come.”

[출처 = 아르곤국립연구소(Argonne National Laboratory)(https://www.anl.gov/article/how-artificial-intelligence-can-transform-us-energy-infrastructure) / 2024년 4월 29일]

[보고서 출처 = 라곤국립연구소(Argonne National Laboratory) ( https://www.anl.gov/sites/www/files/2024-04/AI-for-Energy-Report_APRIL%202024.pdf ) / 2024년 4월 29일]