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并提供更好的客戶服務。借助機器學習和深度學習，可以將能源行業的預測水平提升到新的高度。能源供應商需要盡可能準確地預測需求變化、系統過載和可能出現的故障，因為在能源領域，出錯的成本非常高。通用電氣發電集團(GEPower)生產了全0球30%的電力，目前正致力于整合人工智能，以促進其能源供應。

通用電氣計劃借助人工智能和機器學習(ML)來改善其業務運營。Anodot提供了能源領域人工智能預測分析解決方案的另一個示例。該初創公司提供實時警報和預測分析，以幫助能源公司發現問題并及早解決。3.資源管理資源管理是能源領域繼人工智能預測分析之后的下一步。有了人工智能的預測機制，能源供應商將能夠更好地分配其資源

提前準備需求，預測任何問題并盡可能節省資源。對于終端客戶來說，使用人工智能將帶來更低的電費開支和定制服務。在2019年11月，貝克休斯(BakerHughes)

C3.ai和微軟(Microsoft)宣布結成聯盟，以使客戶更容易采用在MicrosoftAzure上運行的可擴展人工智能(AI)解決方案。有鑒于此，能源領域可以提高效率并增加安全性，同時減少石油和天然氣行業對環境的影響。