Ricercatori creano soluzione AI per frenare le interruzioni elettriche

RomeI ricercatori dell'Università del Texas a Dallas hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale per prevenire blackout. Questa tecnologia è in grado di ridirigere rapidamente l'elettricità. Testata su una rete, ha dimostrato di poter individuare e risolvere problemi autonomamente, senza l'intervento umano.

La tecnologia reindirizza rapidamente l'elettricità, utilizza l'apprendimento automatico basato su grafi per comprendere la configurazione della rete, applica il machine learning per prendere decisioni e può sfruttare l'energia da fonti vicine come i pannelli solari.

Questo modello di intelligenza artificiale è parte di una tecnologia che risolve rapidamente i problemi nella rete elettrica. Sfrutta il machine learning per comprendere la struttura del sistema e il flusso di elettricità al suo interno. Grazie a questa conoscenza, l'IA è in grado di reindirizzare automaticamente l'elettricità quando si verificano guasti, come linee elettriche danneggiate da tempeste.

Il sistema elettrico nordamericano è composto da linee, trasformatori e centrali elettriche. Assicurarsi che tutto funzioni correttamente è cruciale. Attualmente, sono gli esseri umani a decidere dove deve andare l'elettricità, un processo che può richiedere minuti o persino ore. L'IA può svolgere questo compito molto più velocemente, in microsecondi.

Il Dr. Jie Zhang, professore associato all'Università del Texas a Dallas, ha spiegato che l'obiettivo è fornire energia alla maggior parte degli utenti il più rapidamente possibile. Tuttavia, è necessaria ulteriore ricerca prima che questo sistema possa essere ampiamente adottato. Zhang e il suo team hanno utilizzato il machine learning per analizzare le relazioni nella rete elettrica. Questa soluzione è un primo esempio di come l'intelligenza artificiale possa rendere le infrastrutture critiche più resilienti.

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La Dottoressa Yulia Gel, coautrice dello studio, ha dichiarato che comprendere le strutture delle reti è fondamentale per l'applicazione dell'IA in diversi settori. Ha sottolineato che conoscere il funzionamento di queste connessioni in sistemi complessi può portare a nuove soluzioni per problemi in ambiti come la gestione degli ecosistemi.

La ricerca, guidata dal Dr. Souma Chowdhury dell'Università di Buffalo, ha esaminato l'uso dell'apprendimento per rinforzo. Questo metodo aiuta l'intelligenza artificiale a prendere le decisioni migliori per ottenere risultati più efficaci. In caso di problemi, il sistema può autoregolarsi attraverso interruttori. Inoltre, può ottenere energia da fonti vicine come pannelli solari o batterie del campus.

Roshni Anna Jacob, una studentessa di dottorato presso UT Dallas, ha affermato che questo modello consente ad alcune aree di ricevere energia da generatori vicini. Ora i ricercatori lavoreranno per sviluppare una tecnologia che possa riparare e ripristinare la rete dopo qualsiasi interruzione.

L'Università del Texas a Dallas e l'Università di Buffalo hanno collaborato, dimostrando l'importanza di integrare diverse discipline. Hanno unito competenze in sistemi energetici, matematica e apprendimento automatico per raggiungere questa svolta. Questo studio dimostra che l'intelligenza artificiale può risolvere problemi reali in reti complesse.

Questa innovativa tecnologia è entusiasmante perché può risolvere i problemi di alimentazione più velocemente, evitando lunghe interruzioni che disturbano la vita quotidiana e il lavoro. Integrando questi sistemi nelle nostre reti elettriche, potremmo renderle più affidabili ed efficienti.