Des chercheurs proposent une solution IA pour prévenir les pannes électriques

ParisDes chercheurs de l'Université du Texas à Dallas ont développé un modèle d'IA pour prévenir les pannes de courant. Cette technologie peut rediriger rapidement l'électricité. Lors des tests sur un réseau, elle a démontré sa capacité à identifier et résoudre des problèmes de manière autonome, sans aucune intervention humaine.

La technologie redirige rapidement l'électricité, utilise l'apprentissage automatique basé sur des graphes pour comprendre la disposition du réseau, applique l'apprentissage par renforcement pour les décisions, et peut puiser de l'énergie à partir d'options avoisinantes comme les panneaux solaires.

Ce modèle d'IA fait partie d'une technologie qui résout rapidement les problèmes du réseau électrique. Il utilise l'apprentissage automatique pour comprendre comment le réseau est structuré et comment l'électricité y circule. Grâce à cette connaissance, l'IA peut automatiquement rediriger l'électricité en cas d'incidents, tels que des lignes électriques endommagées par des tempêtes.

Le réseau électrique nord-américain comprend des lignes, des transformateurs et des lieux de production d'électricité. Assurer son bon fonctionnement est crucial. Actuellement, les humains décident de la distribution de l'électricité, ce qui peut prendre des minutes, voire des heures. L'IA peut accomplir cette tâche bien plus rapidement, en quelques microsecondes.

Dr. Jie Zhang, professeur associé à l'Université du Texas à Dallas, a expliqué que l'objectif est de rétablir l'électricité pour la majorité des utilisateurs aussi rapidement que possible. Cependant, d'autres recherches sont nécessaires avant que ce système puisse être largement adopté. Zhang et son équipe ont utilisé l'apprentissage automatique pour analyser les relations au sein du réseau électrique. Cette solution illustre comment l'IA peut renforcer les infrastructures essentielles.

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Dr. Yulia Gel, co-auteur de l'étude, a souligné l'importance de comprendre les structures des réseaux pour l'utilisation de l'IA dans divers domaines. Elle a mis en avant que la connaissance du fonctionnement de ces connexions dans des systèmes complexes pourrait ouvrir de nouvelles perspectives dans des secteurs tels que la gestion des écosystèmes.

La recherche dirigée par le Dr. Souma Chowdhury de l'Université de Buffalo a exploré l'apprentissage par renforcement. Cette méthode aide l'IA à faire les meilleurs choix pour obtenir de meilleurs résultats. En cas de problème, le système peut s'ajuster automatiquement grâce à des commutateurs. Il peut également s'alimenter en énergie à partir de sources locales comme des panneaux solaires ou des batteries de campus.

Roshni Anna Jacob, doctorante à l'UT Dallas, a expliqué que ce modèle permet à certaines zones de tirer de l’énergie de générateurs à proximité. Les chercheurs vont maintenant travailler sur le développement de technologies pour réparer et rétablir le réseau après des perturbations.

L'Université du Texas à Dallas et l'Université de Buffalo ont collaboré, démontrant l'importance de croiser différentes disciplines. Ils ont fusionné des connaissances en systèmes d'énergie, mathématiques et apprentissage automatique pour réaliser cette avancée. Cette étude prouve que l'IA peut résoudre des problèmes réels dans des réseaux complexes.

Cette nouvelle technologie est captivante car elle peut résoudre les problèmes d’alimentation plus rapidement, évitant ainsi de longues pannes qui perturbent le quotidien et le travail. L'intégration de ces systèmes dans nos réseaux électriques pourrait accroître leur fiabilité et leur efficacité.