Impulsar la innovación en el sector energético

Proporcione un suministro fiable de combustibles y energía de bajo coste, al mismo tiempo que optimiza la eficiencia energética.

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Impulsar el futuro de la energía con IA y computación de alto rendimiento

Para satisfacer la demanda mundial, las empresas energéticas están recurriendo a un enfoque definido por software para explorar, producir, transportar y suministrar energía de menor coste, al tiempo que persiguen objetivos de emisiones netas cero. Aprovechan la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento (HPC) para reducir el impacto ambiental de las operaciones bajo la superficie, automatizar las operaciones manuales en la superficie y llevar la inteligencia en tiempo real al perímetro de la red.

Shell utiliza IA y HPC para mejorar la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad en el sector energético

Descubra cómo Shell ha utilizado los sistemas NVIDIA DGX™ para determinar los límites salinos en el modelado de yacimientos, posibilitar la reconstrucción iterativa de imágenes en 4K, probar nuevos diseños para plantas industriales e impulsar avances en nuevos materiales sostenibles

Leer el caso de práctico

Siemens Gamesa maximiza la energía eólica mediante la optimización de la estela

Siemens Gamesa está optimizando sus parques eólicos marinos para obtener la máxima potencia a un coste mínimo con NVIDIA Omniverse™ y NVIDIA Modulus. Descubra cómo la superresolución neuronal acelera los tiempos de simulación de 40 días a 15 minutos.

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Casos de uso

Descubrir cómo el sector energético utiliza la IA y la HPC

Operaciones de petróleo y gas

Acelere la simulación de yacimientos y el procesamiento sísmico para la producción de combustible.

Descubra cómo la IA está acelerando la simulación de yacimientos y el procesamiento sísmico, mejorando la supervisión de oleoductos y protegiendo la salud y la seguridad de los trabajadores, al tiempo que reduce las emisiones y el impacto medioambiental.

Explorar las operaciones de petróleo y gas

Operaciones en la superficie

Cree gemelos digitales industriales y científicos para la sostenibilidad y la seguridad.

Descubra cómo se está utilizando la IA para desarrollar gemelos digitales industriales físicamente precisos ampliar la generación de energías renovables, simular el clima y el tiempo, acelerar las cargas de trabajo de la dinámica de fluidos computacional (CFD) y optimizar la eficiencia de las instalaciones industriales.

Explorar soluciones de superficie

Energía y servicios públicos

Mejore la generación, transmisión y distribución de energía para aumentar la resistencia de la red.

Explore el futuro de las redes inteligentes definidas por software, incluido el mantenimiento predictivo de la infraestructura de la red, la gestión de los recursos energéticos distribuidos, la generación de datos sintéticos de los activos de la red, la programación de cortes, la optimización del rodaje de camiones y los asistentes virtuales de los centros de contacto de las empresas de servicios públicos.

Explorar las soluciones de energía y servicios públicos

Casos de éxito

Ver el impacto real de la IA en la energía

Aprenda de los líderes del sector que utilizan la IA para optimizar procesos, reducir riesgos y recortar costes.

Imagen cortesía de BP

Acelerar las aplicaciones de migración temporal inversa basadas en pseudoespectros

Descubra cómo BP ha multiplicado por 35 la velocidad de ejecución al trasladar su código de migración en tiempo inverso (RTM) de producción a NVIDIA HGX™ A100 y aprovechar la biblioteca cuFFT.

Ver la sesión de (24:56)

* Inscripción obligatoria.

Imagen cortesía de BP

Visualizar muestras de núcleos a gran escala y con súper resolución

Explore cómo Chevron ha implementado NVIDIA IndeX® un SDK de visualización interactiva volumétrica 3D, en Microsoft Azure para agilizar el análisis de muestras de núcleos, en volúmenes más grandes y con mayor resolución.

Ver la sesión de (24:46)

* Registration required.

Stone Ridge Technology multiplica por 3,8 el rendimiento de ECHELON en las GPU NVIDIA

Stone Ridge Technology ha comparado su software de simulación de yacimientos ECHELON en la arquitectura de GPU Nvidia Hopper , incluidos NVIDIA Grace Hopper Superchip, H100-NVL y H100-PCIe. Descubra cómo la empresa ha logrado simulaciones hasta 3,8 veces más rápidas con modelos de hasta 25 millones de células.

Leer el blog de Stone Ridge Technology

Desarrollar gemelos digitales de centrales eléctricas ahorrará miles de millones al año

Descubra cómo empresas energéticas mundiales como Siemens Energy están creando gemelos digitales industriales para apoyar el mantenimiento predictivo en las centrales eléctricas y cómo esto podría ahorrar al sector energético unos 1700 millones de dólares al año.

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Imagen cortesía de Noteworthy AI.

Edge Computing supervisa millones de postes de electricidad para detectar reparaciones necesarias

Eche un vistazo al sistema de cámaras inteligentes integrado de FirstEnergy, desarrollado por Noteworthy AI y con tecnología de la plataforma de IA perimetral NVIDIA® Jetson™ que supervisa automáticamente millones de postes de servicios públicos y decenas de millones de dispositivos de red para su mantenimiento.

Leer el blog

Imagen cortesía de Noteworthy AI.

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Shell está trabajando con NVIDIA en la creación de modelos 3D de yacimientos más realistas (por ejemplo, yacimientos de inmersión) para el almacenamiento de CO2, geología estratificada con heterogeneidad horizontal y vertical, redes basadas en el operador neuronal Fourier (FNO) más eficientes desde el punto de vista computacional para manejar conjuntos de datos de entrada más grandes y proporcionar predicciones aceptables a lo largo de periodos de tiempo más largos (cientos de años), y la capacidad de crear modelos gemelos digitales de última generación de las profundidades de la tierra para aplicaciones en escenarios de cambio climático (CCS) en tiempo real con evaluación de la incertidumbre. .

— Pandu Devarakota, experto científico principal, Shell

Podemos examinar la contribución de la IA al sector energético desde tres dimensiones: previsión energética, captura de carbono y mantenimiento predictivo... Los algoritmos de IA se utilizan para la previsión de energía, para predecir la demanda de energía y optimizar el valor económico... La IA puede utilizarse para reducir las emisiones de carbono mediante el análisis de datos procedentes de múltiples fuentes relativos a la meteorología, el suelo y el rendimiento de los cultivos... para optimizar la logística de nuestra cadena de suministro y reducir nuestra huella de carbono... La IA también puede ayudar a las empresas energéticas a supervisar el rendimiento de sus activos y equipos.

— Nayef Otaibi, vicepresidente y director digital de Saudi Aramco

Seguiremos recopilando datos, no solo sobre el funcionamiento de nuestras turbinas eólicas, sino también para la previsión meteorológica, la planificación de emplazamientos y otras áreas para optimizar los sitios de las turbinas eólicas. Estamos explorando la realidad aumentada y la realidad extendida, ya que las turbinas eólicas son máquinas complicadas con muchos tipos de modalidades de fallo. Es imperativo asegurarse de que las turbinas eólicas funcionen de forma segura y que los técnicos de servicio sepan cómo hacer las reparaciones de servicio de la manera correcta.

— Lasse Lundberg Nowack, vicepresidente, Desarrollo de ingeniería de soluciones energéticas, Vestas

Utilizando la generación de datos sintéticos en NVIDIA Omniverse, nuestro objetivo era crear automáticamente miles de ejemplos fotorrealistas etiquetados de diversos defectos en los activos de red. Estamos en el proceso de usar imágenes reales y estas imágenes sintéticas para entrenar modelos de inspección.

— Ankush Agarwal, director de análisis avanzado, Exelon

En Oregón, estamos experimentando los efectos del cambio climático de primera mano y reconocemos la urgente necesidad de innovación en el perímetro de la red en nuestra transición hacia un futuro de energía limpia. Invertir en nuevas tecnologías para la red es una estrategia clave para que PGE alcance sus objetivos climáticos y proporcione a los clientes una energía limpia, asequible y resistente.

— Ananth Sundaram, director sénior de la red integrada, Portland General Electric (PGE

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Eventos y noticias

Acelerar SLB INTERSECT hasta 11 veces con las GPU NVIDIA

Los sistemas con tecnología de GPU NVIDIA A100 80GB Tensor Core demuestran una extraordinaria mejora del rendimiento en comparación con la CPU al ejecutar el simulador de yacimientos de alta resolución INTERSECT de SLB.

Leer el resumen técnico

Shearwater multiplica por 10 la velocidad de revelación de las GPU NVIDIA

Descubra cómo Shearwater ha conseguido multiplicar por 10 la velocidad de los algoritmos de migración de tiempo inverso (RTM) y Kirchhoff, gracias a las GPU NVIDIA, para reducir el consumo total de energía en cargas de trabajo de alta carga computacional en el subsuelo, mejorar la eficiencia energética y reducir los costes de explotación de las compañías petroleras y de gas.

Leer el comunicado de prensa de Shearwater

Utilidata smart grid chip, powered by NVIDIA..

Utilidata se asocia con Aclara para llevar la IA distribuida al perímetro de la red

Aclara será la primera empresa en integrar Karman, la plataforma de IA distribuida de Utilidata, en un medidor inteligente para hacer posible una red conectada que suministre energía limpia y fiable. Basado en un módulo personalizado de NVIDIA que aprovecha la IA, Karman captura datos sólidos y de alta calidad para mejorar el funcionamiento de la red y gestionar los recursos energéticos distribuidos.

Leer el anuncio de Utilidata

La IA distribuida de Utilidata se implementará en Portland General Electric

Utilidata ha anunciado que Portland General Electric pondrá a prueba en Oregón el chip de red inteligente de Utilidata, la primera plataforma de IA distribuida de su clase con tecnología de NVIDIA Jetson, para apoyar los objetivos de descarbonización.

Leer el anuncio de Utilidata

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Tecnología

Soluciones energéticas: del centro de datos hasta el perímetro y la nube

Conozca las soluciones de hardware, software y redes de IA y HPC para empresas energéticas.

NVIDIA Grace Hopper Superchip

NVIDIA Grace Hopper™ Superchip es una revolucionaria CPU acelerada diseñada desde cero para aplicaciones de IA y HPC a gran escala. El superchip ofrecerá un rendimiento hasta 10 veces superior para aplicaciones que manejan terabytes de datos, lo que permitirá a científicos e investigadores alcanzar soluciones sin precedentes para los problemas más complejos del mundo.

Explorar Superchip

NVIDIA DGX H100

La última iteración de los sistemas NVIDIA DGX™ y la base de NVIDIA DGX SuperPOD™, DGX H100 es el centro neurálgico de la IA que se acelera gracias al rendimiento innovador de la GPU NVIDIA H100 Tensor Core.

Explorar DGX H100

NVIDIA DGX Cloud

NVIDIA DGX Cloud es una solución de entrenamiento de IA como servicio de varios nodos optimizada para las demandas exclusivas de la IA empresarial. Se trata de una solución combinada de software e infraestructura para el entrenamiento en IA que incluye un paquete para desarrolladores de pila completa, una infraestructura de primer nivel y soporte personalizada, lo que permite a las empresas empezar a trabajar de inmediato con precios predecibles y todo en uno.

Explorar DGX Cloud

NVIDIA AI Enterprise

Con NVIDIA AI Enterprise, las compañías energéticas pueden acelerar el desarrollo de aplicaciones de casos de uso, como la simulación de yacimientos, el procesamiento sísmico y el mantenimiento predictivo. Descubra cómo obtener acceso gratuito y a corto plazo a NVIDIA AI Enterprise en laboratorios gestionados a través de NVIDIA LaunchPad.

Empezar

NVIDIA HPC SDK

NVIDIA HPC SDK incluye los compiladores, bibliotecas y herramientas de software probados esenciales para maximizar la productividad de los desarrolladores y el rendimiento y la portabilidad de las aplicaciones de modelado y simulación de HPC.

Explorar HPC SDK

NVIDIA Modulus

NVIDIA Modulus es un marco de código abierto para crear, entrenar y ajustar modelos de aprendizaje automático basados en la física (physics-ML) con una sencilla interfaz de Python. Con Modulus, puede crear modelos para aplicaciones de gemelos digitales a escala empresarial en múltiples dominios físicos, desde CFD hasta análisis estructural, pasando por electromagnetismo y climatología.

Explorar Modulus

NVIDIA Omniverse Enterprise

NVIDIA Omniverse es una plataforma abierta y ampliable diseñada para la colaboración virtual en 3D y la simulación fotorrealista en tiempo real. Omniverse, combinado con NVIDIA Modulus, un entorno de trabajo para desarrollar modelos de redes neuronales de aprendizaje automático de física, permite crear gemelos digitales para parques eólicos, centrales eléctricas, redes eléctricas y, algún día, la propia Tierra.

Explorar Omniverse

Plataforma de IA perimetral NVIDIA® Jetson™

NVIDIA Jetson lleva el rendimiento acelerado de la IA al perímetro en un formato compacto y de bajo consumo. Junto con el SDK NVIDIA JetPack™ y el software NVIDIA Isaac™ para el sistema operativo de robótica, estos módulos Jetson, incluido NVIDIA Jetson Orin Nano™, admiten una gama completa de aplicaciones de IA perimetral y robótica de vanguardia.

Explorar Jetson

Entorno de trabajo NVIDIA NeMo

NVIDIA NeMo™, parte de la plataforma de IA de NVIDIA, es un entorno de trabajo empresarial integral nativo de la nube para crear, personalizar e implementar modelos de IA generativa con miles de millones de parámetros. El entorno de trabajo NeMo proporciona un flujo de trabajo acelerado para el entrenamiento con técnicas de paralelismo 3D, varias técnicas de personalización e inferencia optimizada a escala de modelos a gran escala para aplicaciones de lenguaje e imágenes.

Explorar Nemo

Recursos

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Impulsar el futuro de la energía limpia | Soy IA

Para gestionar las energías renovables a gran escala, NVIDIA y su ecosistema de partners utilizan la IA para optimizar los parques solares y eólicos, simular el clima y la meteorología, mantener las redes eléctricas, avanzar en la captura de carbono e impulsar los avances en fusión de energía.

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Introducción al aprendizaje automático basado en la física con NVIDIA

Conozca los distintos elementos básicos de NVIDIA Modulus, los fundamentos del deep learning basado en la física y cómo se integra el entorno de trabajo en la plataforma Omniverse.

Aprender a crear redes neuronales basadas en la física con Modulus

Crear un centro de excelencia de IA

Aprenda a utilizar NVIDIA Base Command™ Platform para acelerar las cargas de trabajo de entrenamiento de IA en contenedores, descubrir las herramientas necesarias para crear un centro de excelencia de IA y obtener las nociones básicas para trabajar, modificar y ejecutar contenedores Docker desde NVIDIA NGC™.

Aprender a utilizar Base Command Platform

Empezar con la IA en Jetson Nano

Aprenda a usar Jupyter iPython Notebooks en un kit para desarrolladores Jetson Nano y crear un proyecto de clasificación de deep learning con modelos de visión computarizada. Este potente ordenador, fácil de usar, ejecuta múltiples redes neuronales en paralelo.

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