研究者、電力停止を防ぐAI駆動ソリューションを開発し電力フローを管理

Tokyoテキサス大学ダラス校の研究者たちは、停電を防ぐためのAIモデルを開発しました。この技術は、電力を迅速に再配分することができます。ネットワーク上で試験された際、AIは人間の助けを借りずに問題を発見し解決する能力を示しました。

この技術は電力を迅速に転送し、ネットワークの構成を理解するためにグラフベースの機械学習を活用し、意思決定には強化学習を適用します。また、ソーラーパネルのような近くの電源から電力を調達することができます。

このAIモデルは電力網での問題を迅速に解決する技術の一部です。機械学習を利用して、ネットワークの構造や電力の流れを理解します。この知識により、AIは自動的に電力を再配分し、たとえば嵐で電線が損傷したときなどに問題を解決できます。

北米の電力システムは、送電線や変圧器、発電所で構成されています。このシステムの維持は非常に重要です。現在、電力の配分は人間が決定しており、それには数分から数時間かかることがあります。AIを利用すれば、これをマイクロ秒単位で迅速に行うことが可能です。

UTダラスの准教授であるジェイ・チャン博士によると、目標はできるだけ早く多くのユーザーに電力を供給することです。しかし、このシステムを広く使うためにはさらなる研究が必要です。彼のチームは機械学習を用いて電力網の関係性を分析しました。この解決策は、人工知能が主要なインフラを強化する初期の例です。

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研究の執筆に参加したユリア・ゲル博士は、AIをさまざまな分野で活用するためにネットワーク構造の理解が重要であると述べました。彼女は、複雑なシステムにおけるこれらの接続の仕組みを理解することで、生態系の管理などにおける問題解決のための新しい手法が生まれる可能性があると指摘しました。

バッファロー大学のスーマ・チャウダリー博士が主導した研究では、強化学習について調査しました。この方法では、AIがより良い結果を得るための最適な選択を行うことができます。何か問題が発生した場合でも、システムはスイッチを使用して自己調整が可能です。また、近隣の電源としてソーラーパネルやキャンパスのバッテリーからもエネルギーを供給することができます。

テキサス大学ダラス校の博士課程に在籍するロシュニ・アンナ・ジェイコブ氏は、このモデルが特定の地域において近くの発電機から電力を得られるようにすると述べた。研究者たちは今後、停電などの障害発生時に電力網を修復・復旧する技術の開発に取り組む予定である。

ダラス大学とバッファロー大学が協力して、異なる分野を融合することの重要性を示しました。彼らは、電力システム、数学、機械学習の知識を組み合わせてこの画期的な成果を達成しました。この研究は、AIが複雑なネットワークにおける現実の問題を解決できることを証明しています。

この新技術は、電力問題を迅速に解決する手助けとなり、日常生活や仕事を妨げる長時間の停電を防ぐ可能性があります。これらのシステムを電力網に導入することで、電力供給がより信頼性が高く効率的になるでしょう。