AIや電力網に関する議論では、新興技術が国内の老朽化したエネルギーインフラに与える負荷が強調されることが多い。しかし、UtilidataのCEO、ジョッシュ・ブルンベルガーは、AIを電力網の管理を向上させるためのツールとして捉えている。 ロードアイランド州に本拠を置くUtilidataは、「エッジAIインテリジェンス」を開発しており、Nvidiaが設計したAIチップセットをスマートメーターや電力制御デバイスに組み込んでいる。これらのデバイスは大量のデータを迅速に処理でき、公共事業者がより複雑化する電力網を効果的に管理することを可能にしている。 火曜日、Utilidataはこの技術の増産と展開を拡大するために、6070万ドルの資金調達を発表した。この資金には、既存投資者のKeyframe CapitalやNvidia、大手電力・インフラ企業のQuanta Services、そしてRenown Capital Partnersが参加している。このラウンドは、総ベンチャー資金調達額を1億2650万ドルに引き上げた。 ブルンベルガーは、「ハードウェアメーカーがAIや分散型インテリジェンスをデバイスに簡単に組み込めるようにしたい。AIは次世代のインフラ、例えば電力網にとって不可欠になる。数年前までは議論の端にすぎなかったが、今や中心になっている」と述べた。 UtilidataとNvidiaは2021年に協業を開始し、その翌年にはアメリカの公共事業者や住宅用太陽光・蓄電システムの大手Sunrunと共に、展開支援のためのコンソーシアムを立ち上げた。 それ以来、同社の技術は幾つかの先進的な公共事業プロジェクトに採用されている。2023年には、ポートランド・ジェネラル・エレクトリック（PGE）が米エネルギー省（DOE）の助成金を得て、UtilidataとNvidiaの「グリッドエッジ・コンピューティングプラットフォーム」を使い、バッテリーや電気自動車（EV）、コミュニティソーラーを統合した。一方、ペンシルベニア州のデュケーン・ライトも同様のDOE助成を受け、気候変動による電力網への脅威に対応するためのデータ収集にこれらのデバイスを用いている。ミシガン州のConsumers Energyも、家庭のEV充電が電力網に与える影響を分析するため、Utilidataとのプロジェクトを開始した。 これらのプロジェクトの共通点は、サブ秒単位の電圧や周波数の大規模なデータを収集し、複雑な計算を実行できる集積回路を通じて処理し、そして電力網の運用者が情報に基づく意思決定を行えるようにする点にある。これらの現場デバイスは、多様で進化するタスクに対応できるように再プログラム可能でなければならない。従来の中央制御システムはこれを達成できない。 元々は電圧制御装置に焦点を当てていたUtilidataは、2020年にこれらの「グリッドエッジ」課題に対応するため、従来のユーティリティ技術の高速バージョンを開発し、方向転換した。 例えば、米国で2000年代中頃以降に導入された1億以上のスマートメーターは、基本的な請求データや停電通知を収集するもので、コストと大量導入を重視したAM1. 0チップセットに依存している。一方、チップ技術は進歩しており、ItronやLandis+Gyrといった主要ベンダーは、より複雑な機能に対応するAM2. 0システムを強化している。UtilidataとNvidiaの「Karman」プラットフォームは、より高性能だと主張しているが、その分価格も高くなる傾向があり、業界の価格変動を反映している。 公共事業者による導入は遅れ気味であり、2022年の早期パイロットでは、既存のメーターにNvidiaチップを搭載したプロトタイプが試験された。2023年には、Hubbellの子会社であるスマートメーターメーカーのAclaraと提携し、Karmanを用いた統合型メーターの開発を進めている。 現行の展開は、すぐに既存のすべてのメーターを置き換えるわけではなく、特に分散エネルギー資源（DER）である太陽光発電やバッテリー、EV充電器の影響を詳細に把握するための戦略的なグリッド領域をターゲットとしている。公共事業者はこれらのデバイスを利用し、太陽光を昼間に蓄電したり、インフラの過負荷を避けるためにEV充電スケジュールを調整したりといった協調行動により、電力網の負荷軽減を図っている。 バーチャルパワープラント（VPP）や分散エネルギーリソース管理システム（DERMS）は、有線または無線の通信による集中制御でDERを管理できるが、高度な処理にはローカルでの計算やリアルタイムのデバイス間通信が必要となり、これを実現するのがKarmanの役割である。 ブルンベルガーは、「VPPがガスタービンや火力発電所と同等の信頼性と規模を持つためには、高速計算とAIの利用が不可欠であり、散在する資源の未活用価値を引き出す鍵となる」と述べた。 ポートランド・ジェネラル・エレクトリックは、DERに大きく依存する計画を進めており、Karmanのような技術がVPPの信頼性理解に不可欠とみている。シニアマネージャーのアナンス・サンダラムは、「この種のプラットフォームは、グリッドサービスや電力の分散化、顧客行動の分析に役立ち、重要なグリッドエッジデータの収集の土台となる」と述べた。 Utilidataは、公共事業者や規制当局が今後の大規模なスマートメーター展開において、これらの未来的ニーズを考慮することを期待している。新たな投資者のQuantaは、大規模な公共事業のインフラプロジェクトで重要な役割を果たす。 しかし、これらの展開は、バイデン政権下で承認されたDOEの助成金に依存している。トランプ政権下では、これらのプログラムに対する資金や人員の縮小が一時停止され、脅威となっていた。ブルンベルガーは、現時点でキャンセルはないとしつつも、今後の課題を認識している。 今回の資金は、Utilidataが国際展開や公共事業以外への応用も模索するためのものだ。例えば、データセンターにおいて、Nvidiaの技術を用いた省エネルギー制御を導入し、サーバーレベルで電力使用量を監視・管理できる技術の開発も視野に入れている。ブルンベルガーは、データセンターは強力なマイクログリッドと見なされ、発電機や蓄電池、エネルギー制御の統合が進んでいると指摘する。 また、UtilidataとNvidiaのプラットフォームは、収集したデータをローカルに「学習」させることも可能であり、これは大規模言語モデルが膨大なテキストや画像データから学習する仕組みに似ている。例えば、家庭の家電使用による電圧パターンと、木の枝の揺れなど外部の干渉による電圧変動とを区別できる。 ブルンベルガーは、「これは単なるセンサーではなく、トレーニング用のローカルな活動拠点であり、すべてのデータを外部に送信する必要を減らす。重要なのは、公共事業者の地域の何割がこうした先進技術を必要とするかという点だ」と述べている。