Microsoft, ülke çapındaki üniversiteler ve ulusal laboratuvarlarla birlikte çalışmanın ortağıdır.
C3.ai Dijital Dönüşüm Enstitüsü Perşembe günü, iklim değişikliğine çözüm bulmak için çevrimdışı takviye öğrenimi ve büyük ölçekli simülasyonlardan toprak örneklerine ve deniz yosununa kadar her şeyi kullanan araştırmacılara 4.4 milyon dolarlık ödül verdiğini duyurdu. Üniversitelerden ve araştırma gruplarından disiplinler arası ekipler kullanmak istiyor yapay zeka elektrik şebekelerini daha esnek hale getirmek, orman yangını tahminini iyileştirmek ve karbon tutma için uygulanabilir seçenekler geliştirmek.
Enstitü, COVID-19'u ele almak için AI kullanmanın yollarını belirlemek için geçen baharda ilk bildiri çağrısını yaptı. Bu yıl odak noktası iklim değişikliğiydi.
Microsoft'un baş bilim sorumlusu Eric Horvitz, enstitüde yönetim kurulu üyesidir ve hibe kazananlarla ilgili bir basın açıklamasına katıldı. Dünyanın karşılaştığı en zor sorunlardan bazılarını üstlenen tekliflerden etkilendiğini söyledi.
"Bu tür cüretkar ancak teknik ve bilimsel olarak sağlam projelere ihtiyacımız var ve bu projelerin derin teknik düşünme ve yaratıcılıkla tanınan ekipler tarafından takip edilmesi gerekiyor" dedi.
Chicago Üniversitesi'nde ekonomi profesörü olan Ali Hortacsu, bir model oluşturmak ve Şubat ayında Teksas'ı vuran kış fırtınası gibi olaylar sırasında şebekenin nasıl tepki verdiğini anlamak için elektrik şebekesinden gelen arz ve talep verilerini kullanıyor. Hortacsu'nun amacı, şebekeye yapılan yatırımların gelecekte benzer arızaları nasıl azaltabileceğini belirlemektir.
GÖRMEK: California EV anlaşması, bir "Stratejik Elektrik Rezervi" ve şebeke güvenliğinin yolunu açabilir (Teknoloji Cumhuriyeti)
Carnegie Mellon Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi profesörü olan Zido Kolter de elektrik şebekesine odaklanmıştır ancak uzmanlık alanı çevrimdışı pekiştirmeli öğrenmedir. Finansmanı, sıkı güvenlik kısıtlamaları içerebilecek bir simülasyon oluşturmak için kullanacak. Berkeley'deki California Üniversitesi'nden Kolter ve Sergey Levine, bu projenin baş araştırmacılarıdır.
Claire Tomlin'in amacı, okyanusta bağımsız hareket edebilen ve okyanus akıntılarını bir güç kaynağı olarak kullanabilen akıllı deniz yosunu yetiştirme yapıları inşa etmektir.
Besin açısından zengin bölgelerde kalmalarını, gemilerden uzak durmalarını ve en az miktarda enerji kullanmalarını istiyoruz” dedi.
Deniz yosunu karbondioksiti emer ve karbon tutma çabalarına yardımcı olabilir. Tomlin, Berkeley'deki California Üniversitesi'nde elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimi profesörüdür.
Ödüllerle ilgili bir basın açıklaması sırasında, bir izleyici, Enstitünün araştırma grupları tarafından geliştirilen teknolojiyle neden açık kaynak yaklaşımını benimsediğini sordu.
Enstitü başkanı ve C3.ai'nin başkanı ve CEO'su Tom Siebel, üniversite araştırmacılarının katılımını sağlamak için çabanın bir şirketin para kazanmasına yardım etmekle ilgili olamayacağını söyledi; çaba, topluma yardım etmekle ilgili olmalıydı.
"Bütün bilim kamu alanına giriyor ve her zaman bu şekilde ayarlandı" dedi. "Dünyanın en parlak beyinlerinden bazılarının aktif katılımının nedeni bu."
Enstitü Şubat ayında bir teklif çağrısı yayınladı ve 52 başvuru aldı. Gözden geçirenler, karbon tutma, karbon piyasaları, hidrokarbon üretimi, dağıtılmış yenilenebilir kaynaklar ve siber güvenlik gibi önlemler yoluyla dayanıklılığı, sürdürülebilirliği ve verimliliği geliştirmeye yönelik araştırma önerilerine 21 hibe verdi.
Enstitü, araştırmacılara toplam 4,4 milyon dolar nakit ödül verdi. Araştırma ekipleri ayrıca 2 milyon dolara kadar erişim elde edecek. Azure bulut bilişim kaynakları, Urbana-Champaign'deki Illinois Üniversitesi'ndeki Ulusal Süper Bilgi İşlem Uygulamaları Merkezi'ndeki Blue Waters peta ölçekli süper bilgisayarında 800.000'e kadar süper bilgi işlem düğüm saatine kadar, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı'nın Ulusal Enerji Araştırma Bilimsel Merkezi'ndeki süper bilgisayarlarda 25 milyona kadar hesaplama Bilgi İşlem Merkezi ve C3.ai Suite'e sınırsız erişim.
Araştırmacılar, bir yıllık operasyonlar için her proje için 100.000 ila 250.000 dolar aldı. Kazananların listesi proje başlığına, baş araştırmacıya ve bağlantıya göre aşağıda listelenmiştir:
Sürdürülebilirlik
Bu projeler, enerji tüketimi ve sera gazı emisyonları için sürdürülebilirlik girişimlerini desteklemek için yapay zeka, makine öğrenimi ve gelişmiş analitiği uygular:
- Sürdürülebilir Elektromobilite için Yönlendirme Oyunlarında Öğrenme (Henrik Sandberg, KTH Kraliyet Teknoloji Enstitüsü)
- Enerji Verimliliği ve Sürdürülebilir Elektrokimyasal Ayrımlar için Yapay Zekayla Çalışan Malzeme Keşfi Çerçevesi (Xiao Su, Illinois Üniversitesi Urbana-Champaign)
Karbon Tutma için AI
Bu çabalar AI/makine öğrenme karbon tutmanın ölçeğini artırmak ve maliyetlerini azaltmak için teknikler:
- Derin Takviyeli Öğrenme ve Büyük Ölçekli Simülasyonlar Kullanarak Toprak Karbon Tutulması için Tarımsal Yönetimin Optimizasyonu (Naira Hovakimyan, Illinois Üniversitesi at Urbana-Champaign)
- Uygun Fiyatlı Gigaton Ölçekli Karbon Tutma: Karmaşık Okyanus Akıntılarından ve Makine Öğreniminden Yararlanarak Otonom Deniz Yosunu Büyüme Platformlarında Gezinme (Claire Tomlin, California Üniversitesi, Berkeley)
Gelişmiş Enerji ve Karbon Piyasaları için Yapay Zeka
Bu çalışmanın amacı, enerji üretim kaynaklarının dinamik, otomatik ve gerçek zamanlı fiyatlandırılmasını sağlamaktır:
- Yapay Zeka Tabanlı Veri Modeli Füzyonunu Kullanarak ABD Ortabatı Ekin Bölgesi Üzerindeki Karbon Kredisinin Ölçülmesi (Kaiyu Guan, Illinois Üniversitesi at Urbana-Champaign)
- Elektrik Güç Sistemi Güvenilirliğinde Ara Bağlantı ve Stratejik Davranışın Rolü (Ali Hortacsu, Chicago Üniversitesi)
Güç ve Enerji Altyapısının Siber Güvenliği
Bu projeler, akıllı bağlantılı fabrikalar ve evlerin yanı sıra kritik güç ve enerji varlıklarının siber güvenliğini geliştirmek için AI/ML tekniklerini kullanır:
- Dağıtılmış Enerji Kaynaklarının Özel Siber Güvenli Veriye Dayalı Kontrolü (Subhonmesh Bose, University of Illinois at Urbana-Champaign)
- Güç Sistemleri için Siber Saldırılar ve Anomaliler: Makine Öğrenimi Teknikleriyle Savunma Mekanizması ve Şebeke Güçlendirmesi (Javad Lavaei, California Üniversitesi, Berkeley)
- Şebeke Enerji Yönetiminde Siber Saldırı Direnci için Ortak ML+Fizik Odaklı Bir Yaklaşım (Amritanshu Pandey, Carnegie Mellon Üniversitesi)
Akıllı Şebeke Analitiği
Bu araştırmacılar, şebeke iletim ve dağıtım operasyonlarının verimliliğini ve etkinliğini artırmak için yapay zeka ve diğer analitik yaklaşımları uyguluyorlar:
- Ultra Büyük Ölçekli Güç Ağlarının Ölçeklenebilir Veriye Dayalı Gerilim Kontrolü (Alejandro Dominguez-Garcia, University of Illinois at Urbana-Champaign)
- Enerji Verimli Güç Şebekeleri için Çevrimdışı Güçlendirme Öğrenimi (Sergey Levine, California Üniversitesi, Berkeley)
Dağıtılmış Enerji Kaynak Yönetimi
Bu çalışma, dağıtılmış yenilenebilir kaynakların penetrasyonunu ve kullanımını artırmak için yapay zekayı uygular:
- Güç Elektroniği Etkin Güç Sistemleri için Makine Öğrenimi: Güç Elektroniği, Güç Sistemleri ve Veri Bilimi için Birleşik Bir ML Platformu (Minjie Chen, Princeton Üniversitesi)
- Mobil Enerji Depolamayı Paylaşma: Platformlar ve Öğrenme Algoritmaları (Kameshwar Poolla, California Üniversitesi, Berkeley)
- Derin Güçlendirme Öğrenimi Kullanan Sürdürülebilir Güç Sistemi için Akıllı Dönüştürücülerin Veriye Dayalı Kontrolü ve Koordinasyonu (Qianwen Xu, KTH Kraliyet Teknoloji Enstitüsü)
Gelişmiş Doğal Afet Risk Değerlendirmesi için Yapay Zeka
Bu projeler, gelecekteki hava ile ilgili olaylardan (ör. tropik fırtınalar, orman yangınları ve sel) kaynaklanan doğal afet risklerinin modellenmesini iyileştirmek için AI uygular:
- Doğal Afetler için Yapay Zeka: Tropikal Siklon Modelleme ve Esneklik Paradigmasını Etkinleştirme (Arindam Banerjee, University of Illinois at UrbanaChampaign)
- Veri ve Hesaplama ile Kolaylaştırılan Orman Yangınlarının İyileştirilmiş Risk Değerlendirmesi için Çok Ölçekli Analiz (Marta Gonzalez, California Üniversitesi, Berkeley)
Esnek Enerji Sistemleri
Bu çalışma, enerji ve karbon için AI/ML tekniklerinin ve pazarlarının kullanımının yeni güvenlik açıklarını nasıl ortaya çıkardığını ele alıyor:
- Basamaklı Hata Tahminine Öğrenme Temelli Etki Modeli Yaklaşımı (Eytan Modiano, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü)
- Esnek Bir Elektrik Güç Sistemi için Güçlendirme Öğrenimi (Alberto Sangiovanni-Vincentelli, California Üniversitesi, Berkeley)
Gelişmiş İklim Değişikliği Modellemesi için Yapay Zeka
Bu projeler, iklim değişikliği modellemesini ve uyumunu ele almak için AI/ML kullanıyor:
- Yangınların İklim Üzerindeki Etkilerindeki Belirsizliği Azaltmak için Makine Öğrenimi (Hamish Gordon, Carnegie Mellon Üniversitesi)
- Kentsel İklimin Yapay Zeka Tabanlı Tahmini ve Yapılı Ortamlar Üzerindeki Etkisi (Wei Liu, KTH Kraliyet Teknoloji Enstitüsü)
- Aşırı Havaya Neden Olan Tropikal Canavar Fırtınalarının Tahminini Geliştirmek için Yorumlanabilir Makine Öğrenimi Modelleri (Da Yang, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı)
C3.ai Dijital Dönüşüm Enstitüsü, yapay zekanın iş dünyası, hükümet ve toplum için faydalarını hızlandırmaya odaklanan bir araştırma grubudur. Enstitü, "yapay zeka, makine öğrenimi, bulut bilişim, nesnelerin interneti, büyük veri analitiği, örgütsel davranış, kamu politikası ve etiğin kesiştiği noktada faaliyet gösteren" dijital dönüşüm konusunda araştırma yapmak ve uygulayıcıları eğitmek için bilim insanlarıyla birlikte çalışıyor.
C3.ai DTI, Mart 2020'de C3.ai, Microsoft Corporation, Illinois Üniversitesi at Urbana-Champaign, California Üniversitesi, Berkeley, Carnegie Mellon Üniversitesi, Lawrence Berkeley Ulusal Laboratuvarı, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü, Ulusal Süper Bilgi İşlem Uygulamaları Merkezi tarafından kuruldu. , Princeton Üniversitesi ve Chicago Üniversitesi. Enstitü, University of California, Berkeley ve University of Illinois at Urbana-Champaign tarafından ortaklaşa yönetilmekte ve ev sahipliği yapmaktadır.
C3.ai, kurumsal yapay zeka ve verileri birleştirme, modelleri devreye alma ve uygulamaları devreye alma konusunda uzmanlaşmış bir danışmanlık şirketidir.