前言：通過交能網人工智能系列之前的文章，我們介紹了機器學習（ML）在預測能源價格（例如原油，天然氣和電力），需求預測，風險管理，交易策略，數據處理以及分析宏觀/能源趨勢等領域中的應用。這一篇我們來介紹能源行業的5家頂級大數據和機器學習Startup創業公司~！
我們分析了能源行業的200家大數據和機器學習初創公司，其中能源行業有許多新興技術和新興公司，我們將介紹有前途的大數據和機器學習創業公司Top 5。包括Currant, SparkCognition, VIA, Ambyint, and Raptor Maps。
上圖為能源行業200家中排名前5的大數據和機器學習創業公司。我們使用了數據驅動的初創公司調查方法，以在全球範圍內確定相關解決方案。必須提及的是，根據不同的特定需求，名單中的top 5選擇可能完全不同。
Currant -提高能源效率
隨著能源行業發現人工智能（AI）和數據科學的優勢，初創企業開發了越來越多的應用程序和工具，它們可以利用人工智能來幫助其客戶提高能效。這些應用程序中的機器學習（ML）算法可創建能耗數據分析，以識別消耗模式。可以確定特定家用電器的能耗量，並就如何節約能源和減少賬單提供個性化建議。
美國的Currant公司生產智能家居產品，使人們可以遠程控制自己的房屋，並在不犧牲舒適性的情況下減少能源消耗。Currant的AI驅動產品-Currant智能插座-記錄用電量數據並將其發送到應用程序進行AI驅動的分析。分析的結果最終會總結成個性化節能建議發給客戶。
SparkCognition-設備故障檢測
能源行業的設備故障，尤其是燃煤電廠的設備故障，可能會導致人員受傷甚至死亡。人工智能有助於防止此問題。AI算法分析設備數據並在故障發生之前進行錯誤檢測，以節省金錢，時間甚至挽救人員生命。
美國初創公司SparkCognition使用機器學習算法，傳感器和操作數據的組合來預測關鍵基礎架構何時會發生故障。它還可以及時進行維護，因此可以防止發電廠和發電廠發生事故及其不良後果。
VIA-預測分析
機器學習算法會處理放置在能源設備上的智能電錶，無人機和傳感器收集的數據以及天氣數據，以預測能源需求、電網負荷、太陽能電池板和風力渦輪機產生的可再生能源數量。
例如，初創公司VIA使用AI幫助全球發電和配電公司
預測停電並改善其龐大電網中的電力流動。Ambyint-上游勘探與生產
大多數用於石油勘探和生產的鑽井都位於偏遠地區，這增加了派遣工人到那裡的費用。為了降低這些成本，初創公司提供了AI驅動的實時管理和分析平臺，這些平臺與現場設備集成在一起。
加拿大初創公司Ambyint開發了智能自適應控制器，該控制器與電梯系統的電動機和其他運動部件集成在一起，以提供實時控制並優化生產。
Raptor Maps-虛擬檢查
藉助無人機收集的數據，能源行業的航空數據公司可以對太陽能和風能（海上和陸上）進行虛擬檢查。
總部位於美國的Raptor Maps開發了AI驅動的軟件，該軟件可以對光伏系統無人機圖像進行自動分析 ，並創建可操作的報告來跟蹤和管理太陽能設備的健康狀況。
https://www.startus-insights.com/innovators-guide/5-top-big-data-machine-learning-startups-in-energy/
作者 | 張佳琪
欄目負責人 | 容瑋悅
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