Predavatelja: Erik Plestenjak in Gregor Šajn (GDi d.o.o., Ljubljana)

Povzetek:
Osrednje vodilo predavanja povzema aktualno vprašanje, s katerim se soočajo organizacije v energetskem sektorju: Kako iz podatkov dobiti prave odločitve? Ko jih povežemo s prostorom – in umetno inteligenco.

Gregor in Erik bosta v 20 minutah pokazala, da odgovor ni zgolj tehnološke narave – gre za spremembo paradigme. Prostorski podatki sami po sebi niso dovolj; prava vrednost nastane, ko jih povežemo z metodami umetne inteligence in usmerimo v konkretne poslovne odločitve.

Predavanje bo odprlo širši pogled na GeoAI – področje, ki združuje geografske informacijske sisteme z globokim učenjem in računalniškim vidom. S pomočjo slikovnega gradiva in posnetkov bodo predstavljeni konkretni primeri: avtomatsko zaznavanje energetske infrastrukture iz LIDAR podatkov, identifikacija primernih lokacij za sončne elektrarne ter zaznavanje poškodb po naravnih nesrečah.

Predstavljeni bodo tudi GIS asistenti in agenti – orodja, ki delajo GIS dostopnejši vsem. Dotaknili se bomo pa tudi tem kot so Visual Language Models (VLM) in prednaučeni GeoAI modeli iz ESRI ekosistema.

Predavateljica: Monika Čepin (Troia)

Povzetek:
Umetna inteligenca spreminja tudi področje upravljanje sredstev, in organizacijam omogoča prehod iz klasičnega reaktivnega v napredne, podatkovno vodene postople ter prediktivno in preskriptivno vzdrževanje. IBM Maximo Application Suite (IBM MAS) združuje AI‑infuzirano analitiko, IoT‑podatke in avtomatizirane procese za izboljšanje zanesljivosti, zmanjšanje izpadov ter učinkovitejše odločanje.

IBM MAS uporablja AI vpoglede za spremljanje stanja sredstev, zaznavanje anomalij, napovedovanje okvar ter optimizacijo vzdrževalnih aktivnosti. Funkcionalnosti, kot so AI, Maximo Asset Performance Management (APM), Maximo Predict in Maximo Assist, omogočajo organizacijam, da hitreje sprejemajo odločitve, zmanjšajo nenačrtovane izpade, podaljšajo življenjsko dobo sredstev ter izboljšajo učinkovitost vzdrževanja.

S praktičnimi primeri iz različnih industrij bo predstavljeno, kako podjetja z uporabo IBM MAS izboljšujejo zanesljivost sredstev, zmanjšujejo stroške, povečujejo produktivnost ter gradijo dolgoročno strategijo prehoda v prediktivno in preskriptivno vzdrževanje.

Predavatelj: Ivor Rothwell (IBM)

Povzetek:
Agentna umetna inteligenca, za katero so značilni avtonomni in ciljno usmerjeni sistemi, sposobni načrtovanja, odločanja in prilagajanja, predstavlja nastajajočo paradigmo za upravljanje kompleksnih tehnoloških okolij. V energetskem sektorju, kjer sistemi postajajo vse bolj medsebojno povezani in dinamični, lahko takšne zmogljivosti prispevajo k bolj odpornim in učinkovitim infrastrukturnim rešitvam. Ob integraciji v življenjski cikel razvoja programske opreme (SDLC) agentna umetna inteligenca omogoča tudi nenehne izboljšave pri načrtovanju, razvoju in evoluciji energetskih tehnologij. Predstavitev obravnava strateško vlogo agentne umetne inteligence kot ključnega dejavnika odpornosti in učinkovitosti sodobnih energetskih sistemov.

Agentic AI: Driving the Future of Resilient Energy
Agentic AI, characterized by autonomous and goal-driven systems capable of planning, decision-making, and adaptation, represents an emerging paradigm for managing complex technological environments. In the energy sector, where systems are becoming increasingly interconnected and dynamic, such capabilities can support more resilient and efficient infrastructures. When integrated into the Software Development Life Cycle (SDLC), Agentic AI also enables continuous improvement in the design, development, and evolution of energy technologies. This presentation examines the strategic role of Agentic AI as a driver of resilience and efficiency in modern energy systems.

Predavatelj: Uroš Salobir (ELES)

Povzetek:
Uroš Salobir, direktor Področja za strateške inovacije pri slovenskem operaterju ELES, vodi razvoj in implementacijo ključnih inovacijskih projektov na področju energetskih sistemov. Kot predsednik ENTSO-E Research and Development Committee (RDIC) ter podpredsednik EGVIAfor2Zero aktivno soustvarja evropske usmeritve na področju digitalizacije, trajnostne mobilnosti in energetike.

V svojem predavanju bo osvetlil vlogo umetne inteligence pri prehodu v bolj avtonomne, prilagodljive in odporne energetske sisteme. Predstavil bo, kako se vizije prepletajo s praktičnimi projekti – od naprednega vodenja sistema do integracije obnovljivih virov in novih tehnologij – ter na kaj moramo biti operaterji in industrija trenutno najbolj pozorni.

Predavatelj: Frank Amand (Operato)

Povzetek:
We got ourselves a set of shiny new wings, as 90% of developers use AI coding assistants, and AI-authored code makes up 25% of production code worldwide! We can doubt many aspects of AI, but not that things are moving fast in our own software development backyard.
In this talk I want to get back to the basics of our technology innovation process and analyze what is staying the same and where the changes are creeping in. Let’s look in particular at AI agents, that from the outside will get ever harder to distinguish from fellow humans and also how AI impacts the onboarding of juniors. Let’s heed the Greek’s warnings: fly neither too low nor too high.

Predavatelj: Boštjan Ložar

Povzetek:
Energetski sektor se nahaja v obdobju volatilnosti in globoke transformacije, kjer tradicionalni, statični poslovni modeli ne zadoščajo več. V tem predavanju bomo raziskali, kako umetna inteligenca presega vlogo zgolj tehnološkega orodja in postaja ključni strateški vzvod za redefiniranje ustvarjanja vrednosti. Pogledali si bomo, kako nam napredna analitika omogočata ne le napovedovanje tržnih anomalij, temveč bliskovito prilagajanje poslovnih modelov v realnem času, prepoznavanje novih virov prihodkov in strukturno zniževanje stroškov.