この記事のポイント
- AIは公共機関の省エネ・脱炭素化における重要な役割を担う。
- 大模型(LLM)と専用小模型の組み合わせで、データ分析期間を大幅に短縮可能。
- AIの導入は設計段階から運用・保守まで全ライフサイクルにわたるべき。
- AIのエネルギー消費と削減効果の二重計算メカニズムの構築が重要。
- 各分野のデータ壁を打破し、統合的な「双碳」脳(ツインカーボン・ブレイン)を構築する必要がある。
AIによる公共機関の省エネ・脱炭素化への道筋
9月13日、上海で開催された2026浦江創新论坛「人工知能が公共機関の省エネ・脱炭素化を支援する」フォーラムでは、専門家、公共機関の管理者、グリーン・低炭素分野の企業代表などが集まり、最新の研究成果や革新的な技術ソリューションを共有しました。これにより、AIと公共機関の省エネ・脱炭素化の深い融合に向けた実践的な示唆が提供されました。
政策と技術によるAI活用の推進
今年7月、国家機関事務管理局は国家発展改革委員会と共同で「“十五五”公共機関省エネ・脱炭素化作業計画」を発表しました。この計画では、ビッグデータ、AI、IoTなどのデジタル技術を活用し、エネルギー資源消費の定額管理、スマート診断、エネルギー効率のベンチマーク、炭素排出量の統計・会計などを支援することで、デジタル化・スマート化管理レベルの向上を目指すことが明確に示されています。
政策主導と技術駆動という二重の背景の下、AIをどのように活用して公共機関の省エネ・脱炭素化を推進していくか。フォーラムでは、多くの専門家がこの課題についてそれぞれの見解を共有しました。
専門家によるAI活用戦略の提言
中国工程院院士の邬江興氏は、「省エネ・脱炭素化を実現する鍵は、グリーン電力の利用にある」と指摘しました。公共機関とマイクログリッドを組み合わせ、時間スライスのエネルギー集約とソース・ロードの動的接続技術を利用することで、新エネルギーの高効率な消費とソース・ロードの動的マッチングを実現すると提案しています。
浙江大学エネルギー学院の研究員である趙陽氏は、従来の省エネ手法は公共建築分野では限界に近づいており、大規模言語モデル(LLM)は高度な知的人材の不足という問題を補うことができると述べました。「LLMと専用小模型の組み合わせ」により、冷却ステーションのデータ分析期間を2ヶ月から1時間に圧縮できると説明しました。
同済大学建築・都市計画学院建築技術科学系産教融合系主任の王清勤氏は、AIを建築の初期設計から後期の運用・保守までの全ライフサイクルに貫徹させることを提言しました。設計段階で後期の運用・保守で発生する可能性のあるリスクを事前に解消し、根本から公共機関のエネルギー消費と炭素排出量を削減することを目指します。さらに、AIによる公共機関の省エネ・脱炭素化は、アルゴリズムや設備だけに頼るのではなく、整備されたデータ基盤と統一された標準規範の確立も必要であると強調しました。
中国科学技術情報研究所党委書記の黄琦氏は、AIアプリケーションのエネルギー消費と排出削減効果の二重計算メカニズムを構築し、収益だけでなくコストも計算することで、公共機関の省エネ成果がコンピューティング能力の負担によって相殺されることを防ぐよう提案しました。
国網綜能グループによるAI活用事例
近年、国網総合エネルギーサービスグループ有限公司(以下、「国網綜能グループ」)は、AIを活用して様々な公共機関向けに包括的な省エネソリューションを構築してきました。国網綜能グループ副総経理の趙永彬氏は、AIが省エネ・脱炭素化を支援するには、まず公共機関を「理解」し、各設備がどのように稼働し、互いにどのような関係にあるかを理解することが前提であると述べました。本体論的手法を応用し、国網綜能グループはエネルギー消費システムの概念、属性、制約、関係を本体として標準化し、同時に「光明電力」LLMを基盤として、この本体上に「エネルギー・炭素スマート管家」という4つのスマートエージェントを構築し、公共機関の省エネ・脱炭素化を支援していると紹介しました。
「双碳」目標達成に向けた統合的アプローチ
科学技術部機関サービス局党委書記・局長の洪峡氏は、「『双碳』(カーボンニュートラル・炭素排出ピークアウト)目標の達成は、単一分野のブレークスルーではなく、システムエンジニアリングである」と述べました。エネルギー、工業、生態、公共機関などの分野におけるデータ壁を打破し、グローバルな統括と協調的な連携を実現するために、統合的な「双碳」脳(ツインカーボン・ブレイン)の構築を加速する必要があると提言しました。
フォーラムでは、2027年公共機関グリーン・低炭素技術公募通知が発表され、AIによる公共機関の省エネ・脱炭素化の探求と実践に焦点を当てたアプリケーション展示も行われました。(記者 宋迎迎)
出典: 新華網
出典: 元記事を読む
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