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MIT – Inteligência Artificial Generativa para Modelagem de Redes Inteligentes recebe investimentos

Inteligência Artificial Generativa para Modelagem de Redes Inteligentes
Inteligência Artificial Generativa para Modelagem de Redes Inteligentes

O Laboratório de Sistemas de Informação e Decisão (LIDS) do MIT recebeu US$ 1.365.000 em financiamento da Appalachian Regional Commission (ARC) para apoiar sua participação em um projeto inovador, “Formando o Consórcio de Implantação de Redes Inteligentes (SGDC) e Expandindo a Plataforma HILLTOP+”.

A concessão foi disponibilizada através da Iniciativa Regional dos Apalaches para Economias Mais Fortes da ARC, que promove a transformação econômica regional por meio de colaboração multiestadual.

Liderado por Kalyan Veeramachaneni, cientista pesquisador e investigador principal do Grupo Data to AI do LIDS, o projeto se concentrará na criação de modelos generativos baseados em IA para dados de carga do cliente. Veeramachaneni e seus colegas trabalharão ao lado de uma equipe de universidades e organizações lideradas pela Tennessee Tech University, incluindo colaboradores em Ohio, Pensilvânia, Virgínia Ocidental e Tennessee, para desenvolver e implantar serviços de modelagem de rede inteligente através do projeto SGDC.

Esses modelos generativos têm aplicações de amplo alcance, incluindo modelagem de redes e treinamento de algoritmos para startups de tecnologia energética. Quando os modelos são treinados com dados existentes, eles criam dados adicionais e realistas que podem complementar conjuntos de dados limitados ou substituir os sensíveis. Os interessados podem então usar esses modelos para entender e planejar cenários específicos muito além do que poderia ser alcançado apenas com dados existentes. Por exemplo, dados gerados podem prever a carga potencial na rede se mais 1.000 domicílios adotassem tecnologias solares, como essa carga poderia mudar ao longo do dia e contingências semelhantes vitais para o planejamento futuro.

Os modelos de IA generativa desenvolvidos por Veeramachaneni e sua equipe fornecerão inputs para serviços de modelagem baseados na plataforma de simulação de microrrede HILLTOP+, originalmente prototipada pelo MIT Lincoln Laboratory. A HILLTOP+ será usada para modelar e testar novas tecnologias de rede inteligente em um “espaço seguro” virtual, fornecendo às concessionárias elétricas rurais maior confiança na implantação de tecnologias de rede inteligente, incluindo armazenamento de bateria em escala de utilidade. As startups de tecnologia energética também se beneficiarão dos serviços de modelagem de rede HILLTOP+, permitindo-lhes desenvolver e testar virtualmente seus produtos de hardware e software de rede inteligente para escalabilidade e interoperabilidade.

O projeto tem como objetivo auxiliar as concessionárias elétricas rurais e as startups de tecnologia energética a mitigar os riscos associados à implantação dessas novas tecnologias. “Este projeto é um exemplo poderoso de como a IA generativa pode transformar um setor — neste caso, o setor energético”, diz Veeramachaneni. “Para ser útil, as tecnologias de IA generativa e seu desenvolvimento devem ser intimamente integrados com a expertise de domínio. Estou entusiasmado por colaborar com especialistas em modelagem de rede e trabalhar ao lado deles para integrar o que há de mais recente e melhor em meu grupo de pesquisa e empurrar os limites dessas tecnologias.”

“Este projeto é testemunho do poder da colaboração e inovação, e estamos ansiosos para trabalhar com nossos colaboradores para impulsionar mudanças positivas no setor de energia”, diz Satish Mahajan, investigador principal do projeto na Tennessee Tech e professor de engenharia elétrica e de computação. O diretor do Centro de Inovação Rural da Tennessee Tech, Michael Aikens, acrescenta: “Juntos, estamos dando passos significativos em direção a um futuro mais sustentável e resiliente para a região dos Apalaches.”

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