ວິທີແກ້ໄຂໄມໂຄເກຼດຂອງ Hyto Energy ທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຈະຊ່ວຍເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຈັດສົ່ງພະລັງງານໃນທຸກດ້ານ, ລວມທັງການຜະລິດພະລັງງານທີ່ສາມາດຕໍ່ຕ້ານໄດ້, ການເກັບຮັກສາໂຮດເຈນ ແລະ ການໃຊ້ພະລັງງານ. ລະບົບຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ (Machine learning) ຈະຄາດຄະເນຮູບແບບຄວາມຕ້ອງການພະລັງງານ ແລະ ສະພາບອາກາດເພື່ອຈັດສົ່ງພະລັງງານໄປໃຊ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບລະຫວ່າງອຸປະກອນເຄິ່ງການຜະລິດ (electrolyzers), ໂຮງງານຜະລິດເຊື້ອໄຟ (fuel cells) ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເຄືອຂ່າຍໄຟຟ້າ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ລະບົບ HPS Picea ໃຊ້ AI ເພື່ອໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບການຜະລິດໂຮດເຈນໃນເວລາທີ່ແສງຕາເວັນມາກທີ່ສຸດ ໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນວ່າມີພະລັງງານເກັບຮັກສາໄວ້ພຽງພໍສຳລັບການໃຊ້ໃນການເຮັດໃຫ້ຄວາມຮ້ອນໃນລະດູໜາວ. AI ຍັງຊ່ວຍໃນການຄວບຄຸມການໄຫຼວຽນຂອງພະລັງງານໃນເຄືອຂ່າຍໄຟຟ້າແບບສູນກາງໜ້ອຍລົງ ແລະ ຫຼຸດການຂຶ້ນກັບເຊື້ອໄຟຟ້າຊີວະພາບ. ລະບົບຄວບຄຸມອັດສະລິຍະຂອງ Hyto ສາມາດປັບຄ່າຕົວຕັ້ງຕ່າງໆຂອງອຸປະກອນເຄິ່ງການຜະລິດ ແລະ ໂຮງງານຜະລິດເຊື້ອໄຟຢ່າງໄວວາກ, ສະນັ້ນຈຶ່ງເພີ່ມຄວາມອົດທົນຂອງລະບົບ ແລະ ຫຼຸດຕົ້ນທຶນໃນການດຳເນີນງານລົງ. ສຳລັບໂຄງການເພີ່ມປະສິດທິພາບໄມໂຄເກຼດ, ກະລຸນາຕິດຕໍ່ພວກເຮົາເພື່ອຮັບວິທີແກ້ໄຂທີ່ຖືກອອກແບບມາຕາມຄວາມຕ້ອງການຂອງທ່ານ.