Ento Learn
  • Gå til Ento
  • Gå til Ento
  1. Alle samlinger
  2. Læringsresourcer
  3. Hvordan vil store sprogmodeller ændre måden vi driver energiledelse på

Hvordan vil store sprogmodeller ændre måden vi driver energiledelse på

Udforskning af AI's indflydelse på smartere, datadrevne energibeslutninger

15 Jul 2025
·
1 min læsning

Relaterede artikler

  • Introduktion til analyse af energiforbrug med kunstig intelligens
  • Analyse af fjernvarmeforbrug med AI – Opdag skjulte besparelser med datadrevet indsigt
  • Integration af forsyningsdata, indeklimamålere og bimålere
  • Bygningsreglementet § 295 – Fra overvældende krav til værdifuld ressource
  • Bygningsreglementet § 295 – Sådan implementeres automatisk styring i bygninger
Var denne side nyttig?
Ento Learn

    AI ryster alt – og energistyring er ingen undtagelse. Med store sprogmodeller (LLM'er) i hastig udvikling er spørgsmålet ikke længere OM de vil påvirke den måde, vi styrer energi på, men HVOR MEGET.

    Dagens energisystemer er komplekse, i mange lag og datarige. Men indsigter forbliver ofte fanget i regneark eller dashboards, der er svære at navigere i.

    Det er her, hvor LLM'er kan gøre den største forskel: forenkling af kompleksitet og mulighed for at omdanne data til beslutninger.

    I dette webinar vil Malte Frederiksen (CCO, Ento) og Benedetto Grillone (Snr. Data Scientist, Ento) udforske potentialet ved LLM'er inden for energistyring – fra prognoser og fejlfinding til brugbare indsigter.

    I dette webinar lærer du:

    • Hvad er egentlig rollen for en energiansvarlig • Kan agentisk AI overtage centrale beslutningsopgaver og erstatte energiforvaltere • Hvilke menneskelige færdigheder er fortsat essentielle i en verden af superintelligent kunstig intelligens • Hvorfor kvaliteten og strukturen af dine data er vigtigere end nogensinde – og hvordan kombinationen af metadata med forbrugsdata på ét sted giver ægte indsigt