발전소의 자동 관리를 돕는 NVIDIA Triton 추론 서버

지멘스 에너지는 AI 개발을 통해 발전소 기업들의 설비 관리를 지원합니다
by NVIDIA Korea

급변하는 에너지 시장의 위기 속에서 인공지능(AI)이 전 세계 도시의 전등을 밝힙니다.

지멘스 에너지(Siemens Energy)는 NVIDIA Triton Inference Server로 AI를 활용해 전세계적으로 예측 서비스와 관련한 발전소 관리 문제를 해결하는 데 기여하고 있습니다.

지멘스 에너지는 마이크로소프트(Microsoft), 아메리칸 익스프레스(American Express), USPS 등 추론 유형의 모든 프레임워크와 GPU 또는 CPU에서의 모델 실행법을 단순화하여 AI를 생산에 활용한 오픈 소스 소프트웨어인 Triton으로 딥 러닝에 의존하는 많은 다른 기업들에 합류합니다.

발전소 장비와 기술 분야 선도기업인 지멘스 에너지는 방대한 기계와 서비스 지점을 갖춘 기업으로, 전 세계의 전등을 밝히는 데 일조하고 있는데요. 지멘스 에너지의 설치기반은 수만 개의 지멘스 가스 터빈, 증기 터빈, 발전기, 가스와 디젤 엔진 등으로 기업이 관리해야 할 움직이는 부품의 수는 엄청나게 많습니다.

이렇게 복잡한 부분에 외에도, 그리드(grid)에 재생 에너지 결합이 늘면서 모든 발전소가 보다 유연하고 효율적으로 운용되기 위해 인공지능(AI)의 지원이 더욱 필요해지고 있죠.

지멘스 에너지의 제품 매니저 애릭 오트(Arik Ott)는 “요즘은 그리드의 안정성에 이러한 복합 발전소가 많이 필요하기 때문에 일부 발전소는 한동안 가동을 멈추다가 그리드의 안정성이 필요할 때는 가동 상태로 전환됩니다”라고 말했습니다.

자율 운행되는 발전소

에너지 협력사의 효율성을 높이기 위해 지멘스 에너지는 AI용 NVIDIA Triton을 활용하여 발전소가 자율적으로 운영되는 방법을 제공하며 비용을 절감합니다.

물론 이 작업은 쉽지 않습니다. 오늘날, 수백 가지 유형의 감독이 사람을 통해 직접 수행되며, 도메인 전문지식도 필요하죠. 또한 많은 발전소가 상시 가동되지 않고 상시 인력을 충원할 필요도 없기 때문에 운영 비용과 원격 관리의 필요성에 대한 우려를 낳고 있습니다.

애릭 오트에 따르면, 유럽도 노동력 고령화를 겪고 있고, 많은 사람들이 향후 10년간 은퇴할 것으로 예상되어 적절한 기술을 제공하기는 어려울 것으로 예상됩니다.

세계개발센터(Center for Global Development)는 2015년에 비해 2050년 유럽의 근로 연령 인구가 9천 5백만 명 줄어들 것으로 관측합니다.

애릭 오트는 “우리는 우리에게 필요한 모든 사람들에게 접근할 수 없을 때에 노하우를 제공해주는 기술을 원합니다”라고 말했습니다.

지멘스 에너지는 현장 카메라와 분석에 사용된 데이터를 위한 기타 센서로 촬영된 시나리오 이미지를 통해 다양한 머신 러닝을 지원합니다. 따라서 수백만 개의 센서를 처리할 수 있는 고도로 확장성이 뛰어난 추론 솔루션이 필요하며, 여러 프레임워크와 대규모 인풋(input) 스트림과 함께 작동될 수 있어야 하죠.

지멘스 에너지는 다중 프레임워크와 다중 모델 요건을 충족할 수 있는 기능 때문에 Triton을 선택했습니다. 데이터 사이언티스트들은 이제 이미지, 비디오, 사운드와 같은 다양한 모델과 인풋에 따라 파이토치(PyTorch), 텐서플로우(TensorFlow), ONNX 등과 같은 프레임워크를 직접 선택할 수 있게 되었는데요.

지멘스 에너지는 데이터를 발전소 밖으로 전송할 수 없는 경우에 엣지에서 구동할 계획을 가지고, 규모와 멀티 테넌시를 위해 AWS에서 NVIDIA Triton을 실행합니다.

애릭 오트는 “NVIDIA Triton Inference Server의 유연성은 종종 카메라와 센서를 갖췄지만 레거시 소프트웨어 시스템을 갖추지 않은 매우 복잡한 발전소도 자동화 산업 혁명에 동참할 수 있게 도와줍니다”라고 말했습니다.

산업 효율성을 향상하는 AI

모든 종류의 발전 장치를 위한 AI는 비즈니스의 지속성 향상, 운영 지원, 비용 절감을 촉진합니다.

그리드에 재생 가능 에너지원이 유입된다는 것은 전력 공급을 상시로 가동하지 않는 발전소가 과잉 인력 문제를 일으킨다는 것을 의미하기 때문에 이런 부분은 에너지 공급기업에겐 중요한데요. 발전소가 가동하지 않을 경우에는 원격 관리나 서비스 직원을 중앙 집중식으로 파견하여 비용을 절감할 수 있습니다.

그러나 현재 발전소의 현장 인력들은 발전소 내를 직접 감독할 때 360개 이상의 특수 활동을 수행하고 있습니다. 한편, 인구 감소와 노동력 고령화가 일어나는 지역의 경우 인력 부족이 우려되고, 인력 부족 현상이 더욱 커질 것으로 예상되어 이런 업무 운영에 영향을 미칠 것으로 예상되죠. 또한 이번 코로나19 사태는 이러한 예측 불가능한 위기가 발생했을 때 발전소가 노동력 부족 상황을 미리 대비할 필요가 있다는 것을 보여줬습니다.

물리적 감독을 수행하거나 확대하는데 있어서 AI 기반 센서를 활용해 24시간 원격 모니터링을 실시하는 것이 이상적입니다. 또한 제공된 분석은 자동 실시간 모니터링을 지원하는 것은 물론 발전소가 AI로 설비를 자율적으로 제어할 수 있게 해줍니다.

지멘스의 자동 육안 검사를 위한 솔루션 설계자인 산죽타 고쉬(Sanjukta Ghosh)는 “우리는 호스팅 솔루션을 변경할 필요없이 확장 가능한 다양한 종류의 분석 모델을 호스팅할 수 있는 솔루션이 필요했습니다”라고 말했습니다.

문제를 줄이는 AI

현재 발전소는 효율성과 안전성 모든 면에서 광범위하게 감독이 필요합니다. 액체, 증기, 기름 누출이 눈에 띄지 않으면 큰 위험상황이 발생할 수 있고 엄청난 비용이 낭비될 수 있습니다.

지멘스 에너지는 각각의 다양한 시나리오에 대해 수천 장의 이미지로 모델을 훈련시켰습니다. 다양한 위치와 다양한 조명 조건에서 모델이 작동할 수 있도록 세세한 전환 학습이 필요했죠.

또한 소음 모니터링도 가능합니다. 지멘스 에너지는 오디오 데이터를 처리하기 위해 모델을 개발하기 시작했습니다.

Triton에 의해 활성화된 모델 앙상블은 이미지의 개인 익명화 등의 추가 전처리 기능을 할 수 있습니다.

Triton Inference Server 유연성

Triton은 이런 상황과 다른 여러 상황을 유연적으로 처리합니다. 예를 들어, 다양한 상황에 적용할 수 있는 여러 모델을 활용할 수 있는데요.

지멘스에 따르면, 실내 사진으로 훈련된 증기 누출 모델이 실행되면서 동시에 다른 모델도 증기 누출의 실외 사진에 맞게 튜닝될 수 있다고 합니다.

Triton는 클라우드나 엣지에 쉽게 배포될 수 있습니다. 이는 데이터를 발전소 밖으로 전송할 수 없고 사내 분석이나 엣지 분석이 필요한 경우에 유용할 것입니다.

자세한 내용은 NVIDIA GTC의 패널 세션에서 공개한 지멘스 에너지 전문가의 강연에서 확인하실 수 있습니다. GTC 키노트 영상도 아래에서 확인하세요.