多模态人工智能通过整合传感器读数、卫星图像、天气预报和文本报告等多种数据类型来增强可持续能源解决方案，从而优化能源的产生、分配和消耗。 通过处理来自多种模式的输入，这些系统可以模拟环境条件、基础设施性能和用户行为之间复杂的交互。这种整体方法改进了单源数据不足情况下的决策制定，从而能够更有效地分配资源并减少浪费。 例如，将实时风速测量与历史天气模式相结合，使人工智能能够更准确地预测风电场的能源输出，从而帮助电网运营商平衡供需。
一个实际应用是在智能电网管理中。 多模态人工智能可以分析来自智能电表的用电负荷数据、天气预报，甚至社交媒体情绪（例如，停电报告），以动态调整能源分配。 例如，在太阳能发电高峰时段，系统可能会优先将多余的能量存储在电池中，或将其重定向到需求更高的地区。 同样，计算机视觉模型可以处理无人机拍摄的太阳能电池板图像，以检测污垢积聚或损坏，从而触发维护工作流程。 这减少了能源损失并延长了基础设施的使用寿命。 开发人员可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 等框架实施此类系统，从而集成用于天气数据或物联网设备流的 API。
另一个领域是建筑物中的能源消耗优化。 通过融合来自占用传感器、HVAC 系统和外部温度馈送的数据，多模态人工智能可以预测供暖/制冷需求并自动调整设置。 例如，系统可能会降低未使用房间的供暖，同时保持占用空间的舒适度，从而将能源消耗降低 10-20%。 此外，自然语言处理 (NLP) 可以分析维护日志或用户反馈，以识别效率低下的问题，例如过时的设备。 这些应用需要开发人员设计处理异构数据格式的管道，从而确保低延迟处理以进行实时决策。 数据流式传输的 Apache Kafka 和模型管理的 MLflow 等开源工具通常用于构建可扩展的解决方案。
