Sztuczna inteligencja (AI), choć odgrywa coraz większą rolę w handlu energią, pozwalając na bardziej efektywne i precyzyjne podejmowanie decyzji, posiada swoje ograniczenia, takie jak brak kontekstu lub skłonność do błędów związanych z niedoskonałymi danymi wejściowymi. W związku z tym, ważna jest rola ekspertów w dziedzinie handlu energią, którzy posiadają specjalistyczną wiedzę i umiejętności pozwalające na interpretację i poprawne wykorzystanie danych. W tym artykule omówimy potencjał AI do rewolucjonizacji branży handlu energią.
Rola ludzkiej wiedzy specjalistycznej w AI
Rozwój AI nie oznacza zastąpienia ludzkiej wiedzy specjalistycznej. Wręcz przeciwnie, ekspertów tematycznych potrzebuje się do interpretacji danych i kierowania algorytmami.
Wiedza ludzka jest niezwykle ważna w procesie uczenia maszynowego (ML). Na przykład, dla trenowania algorytmów AI potrzebne są odpowiednie dane, które muszą być zinterpretowane i zweryfikowane przez ekspertów z dziedziny energetyki. Bez tej wiedzy trudno jest o odpowiedni dobór parametrów i walidację otrzymywanych wyników. Dzięki wsparciu ekspertów możliwe jest stworzenie bardziej precyzyjnych i skutecznych modeli uczenia maszynowego, co wpływa na poprawę jakości i efektywności podejmowanych decyzji. Warto również zwrócić uwagę na to, że ludzka wiedza specjalistyczna w handlu energią nie jest jedynie wykorzystywana do kierowania algorytmami. Dlatego też, pomimo rosnącej roli AI w handlu energią, specjaliści z dziedziny energetyki pozostaną niezastąpieni.
Potencjał współpracy z AI
Sztuczna inteligencja może przynieść wiele korzyści w handlu energią, zwłaszcza poprzez zwiększenie szybkości i dokładności podejmowania decyzji. Dzięki temu, że AI potrafi przetwarzać i analizować duże ilości danych w czasie rzeczywistym, może pomóc specjalistom w branży energetycznej w lepszym zrozumieniu trendów rynkowych i w podejmowaniu bardziej trafnych decyzji.
Koncepcja wsparcia przez AI polega na wykorzystaniu sztucznej inteligencji w celu wspomagania ludzi w podejmowaniu decyzji oraz w wykonywaniu złożonych zadań. AI może analizować duże ilości danych, szukać wzorców i relacji między nimi, a następnie przekazywać te informacje ludziom w formie łatwiejszej do zrozumienia i wykorzystania. Wsparcie to ma na celu zwiększenie wydajności, poprawę wyników oraz usprawnienie pracy całej firmy. W branżach takich jak medycyna czy finanse, AI już odgrywa kluczową rolę w usprawnianiu i optymalizowaniu procesów biznesowych. W medycynie pomaga w diagnozowaniu chorób i opracowywaniu planów leczenia, natomiast w finansach, pomaga w identyfikacji trendów rynkowych i przewidywaniu zachowań.
W branży energetycznej, AI ma potencjał do wykorzystania w następujących obszarach:
- Prognozowanie popytu na energię
- Monitorowanie i zarządzanie siecią energetyczną
- Optymalizacja zużycia energii w czasie rzeczywistym
- Wycena kontraktów futures
- Modelowaniu krzywej forward
- Integracja źródeł danych używanych przez zespoły tradingu
- Performance tradingu
- Tworzeniu architektur typu data lake, data lakehouse, data warehouse
Wyzwania:
Niska jakość danych
- Wyzwaniem w handlu energią jest posiadanie wysokiej jakości danych, które są zwykle trudnodostępne a zarazem kluczowe dla dokładnych prognoz i decyzji opartych na danych. Branża energetyczna cierpi na brak spójności danych pochodzących z różnych źródeł i w różnych formatach, co utrudnia ich analizę i interpretację.
Tendencyjność w algorytmach
- Algorytmy AI uczą się na podstawie przekazanych danych, które mogą być niepełne, zawierać błędy lub odzwierciedlać istniejące uprzedzenia. Tendencyjność algorytmów AI w handlu energią może prowadzić do decyzji opartych na niepełnych lub błędnych danych, co może prowadzić do niekorzystnych rezultatów.
Złoty środek między szybkością, dokładnością i ceną rozwiązań
- Modele predykcyjne oparte na analizie danych historycznych i obecnych cieszą się coraz większą popularnością w przewidywaniu przyszłych cen energii. Wykorzystanie zaawansowanych algorytmów sztucznej inteligencji pozwala na uzyskiwanie coraz bardziej precyzyjnych prognoz. Jednakże, poza precyzją, równie ważne jest zapewnienie odpowiedniej szybkości i zachowania biznesowo rozsądnego kosztu rozwiązań. Osiągnięcie tego trudnego kompromisu wymaga odpowiedniej wiedzy eksperckiej.
Potrzeba wyspecjalizowanej kadry
- Wdrożenie AI w branży energetycznej wymaga ciągłych inwestycji nie tylko w technologie, ale również wiedzę ludzką. Należy zapewnić odpowiednie szkolenia i rozwój pracowników, aby ci mogli skutecznie korzystać z dostarczanych narzędzi.
Wyjaśnialność działania modeli
- Decyzje podejmowane przez system wspierający AI powinny być przejrzyste i zrozumiałe dla ludzi. Zalecane jest wprowadzenie wyjaśnialności (tam gdzie jest to możliwe), co zwiększy przejrzystość i zrozumienie sposobu, w jaki algorytmy podejmują decyzje. W ten sposób traderzy w branży energetycznej będą mieli większe zaufanie do systemu i będą bardziej skłonni do jego wykorzystania.
Wnioski
Sztuczna inteligencja staje się kluczowym elementem handlu energią. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów AI, firmy handlujące energią są w stanie dokładniej:
- prognozować przyszłe zapotrzebowanie i podaż
- szybciej podejmować decyzje
- zwiększyć wydajność pracy traderów
Jednak należy pamiętać, że ludzka wiedza jest niezbędna do interpretacji danych i uzupełnienia braków w algorytmach AI.
Niezależnie od wyzwań związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w handlu energią, istnieją sposoby na ich przezwyciężenie. Ciągłe szkolenia, stosowanie wyjaśniającej AI i współpraca z ekspertami z branży mogą pomóc w tym procesie.
