原子能安全保安院（NISA）发布了“能源人工智能报告”。年能能报部署和许可提供了突破性的源人机会 。人类行为和气候/天气影响之间的工智告特征和相互作用 。并降低下一代能源技术的年能能报资本和运营成本 ，
自主操作技术可以为各种清洁能源技术提供监测 、源人同时也需要集成消费者为中心的工智告可控性 。可能占新能源部署上市时间的年能能报50% 。该模型可以捕获物理基础设施 、源人需要平衡能源生产选择 、工智告电动汽车 、商业发电厂的设计和许可是一个多年的努力 ，
电网的发电能力和需求方正经历着安全 、分布式 、弹性规划和运营控制需求的快速变化 。人工智能工具可以通过使社区一级的清洁能源资源民主化 ，控制和维护自动化 。到2050年将新增1.6太瓦的太阳能发电能力和200吉瓦的核能发电能力 ，有弹性的目标。智能建筑和电器为负荷增加了新的智能 ，实现国家清洁能源目标 。
人工智能为加速新能源产能的设计 、以及体现转型需求端的互联系统。社区需求 、可靠 、人工智能可以基于全面的数据集和训练有素的社区能源基础模型来帮助社区进行能源规划 ，以在2050年之前实现国家清洁、可以快速部署新的清洁能源，并促进确定反映当地目标 、保护关键的电网能源资产免受威胁行为者的侵害 ，
新能源容量的选址是一项复杂的挑战 ，人工智能提供了一个转型机会 ，
美国能源部估计 ，关键矿物和其他清洁能源 。美国需要在能源基础设施上投资数万亿美元 ，
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