Das C3.ai Digital Transformation Institute hat am Donnerstag 4,4 Millionen US-Dollar an Auszeichnungen für Forscher bekannt gegeben, die alles vom Offline-Reinforcement-Learning und groß angelegten Simulationen bis hin zur Boden- und Algenprobenahme nutzen, um Lösungen für den Klimawandel zu finden. Interdisziplinäre Teams aus Universitäten und Forschungsgruppen wollen mithilfe künstlicher Intelligenz Stromnetze widerstandsfähiger machen, die Vorhersage von Waldbränden verbessern und praktikable Optionen zur Kohlenstoffbindung entwickeln.
Das Institut veranstaltete im vergangenen Frühjahr seinen ersten Aufruf zur Einreichung von Beiträgen, um Möglichkeiten für den Einsatz von KI zur Bekämpfung von COVID-19 zu ermitteln. Das zentrale Thema war in diesem Jahr der Klimawandel.
Eric Horvitz, Chief Scientific Officer von Microsoft, ist Mitglied des Institutsvorstands und nahm an einer Pressekonferenz über die Stipendiaten teil. Er sagte, er sei beeindruckt von den Vorschlägen, die einige der schwierigsten Probleme der Welt angehen.
„Wir brauchen solche mutigen, aber technisch und wissenschaftlich fundierten Projekte, und diese Projekte müssen von Teams durchgeführt werden, die für ihr tiefes technisches Denken und ihre Kreativität bekannt sind“, sagte er.
Ali Hortacsu, Wirtschaftsprofessor an der University of Chicago, nutzt Angebots- und Nachfragedaten aus dem Stromnetz, um ein Modell zu erstellen, um zu verstehen, wie das Netz auf Ereignisse wie den Wintersturm reagiert, der Texas im Februar heimgesucht hat. Ziel von Hortacsu ist es herauszufinden, wie Netzwerkinvestitionen ähnliche Ausfälle in Zukunft reduzieren könnten.
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Zido Kolter, Informatikprofessor an der Carnegie Mellon University, konzentriert sich ebenfalls auf das Stromnetz, sein Spezialgebiet ist jedoch Offline-Reinforcement Learning. Mit den Mitteln wird eine Simulation erstellt, die strenge Sicherheitsbeschränkungen beinhalten kann. Kolter und Sergey Levine von der University of California, Berkeley, sind die Hauptforscher dieses Projekts.
Claire Tomlins Ziel ist der Aufbau intelligenter Algenanbaustrukturen, die sich selbstständig durch den Ozean bewegen und Meeresströmungen als Energiequelle nutzen können.
„Wir möchten, dass sie in nährstoffreichen Gebieten bleiben, sich von Booten fernhalten und möglichst wenig Energie verbrauchen“, sagte er.
Algen absorbieren Kohlendioxid und könnten bei der Kohlenstoffbindung helfen. Tomlin ist Professor für Elektrotechnik und Informatik an der University of California, Berkeley.
Während eines Pressegesprächs zu den Auszeichnungen fragte ein Publikum, warum das Institut einen Open-Source-Ansatz mit von Forschungsgruppen entwickelter Technologie verfolgt.
Tom Siebel, Präsident des Instituts und Präsident und CEO von C3.ai, sagte, dass es bei der Einbindung von Universitätsforschern nicht darum gehen dürfe, einem Unternehmen dabei zu helfen, Geld zu verdienen; Die Anstrengung musste darin bestehen, der Gesellschaft zu helfen.
„Alle Wissenschaft wird öffentlich zugänglich gemacht, und das war schon immer so“, sagte er. „Das ist der Grund für die aktive Teilnahme einiger der brillantesten Köpfe der Welt.“
Das Institut veröffentlichte im Februar eine Ausschreibung und erhielt 52 Einreichungen. Die Gutachter vergaben 21 Zuschüsse für Forschungsvorschläge zur Verbesserung der Widerstandsfähigkeit, Nachhaltigkeit und Effizienz durch Maßnahmen wie Kohlenstoffbindung, Kohlenstoffmärkte, Kohlenwasserstoffproduktion, dezentrale erneuerbare Energien und Cybersicherheit.
Das Institut stellte den Forschern insgesamt 4,4 Millionen US-Dollar in bar zur Verfügung. Forschungsteams erhalten außerdem Zugriff auf bis zu 2 Millionen US-Dollar an Azure-Cloud-Computing-Ressourcen, bis zu 800.000 Supercomputing-Knotenstunden auf dem Petascale-Supercomputer Blue Waters am National Center for Supercomputing Applications an der University of Illinois in Urbana-Champaign, bis zu 25 Millionen Rechenstunden auf Supercomputern im National Energy Research Scientific Computing Center des Lawrence Berkeley National Laboratory und unbegrenzter Zugriff auf die C3.ai Suite.
Die Forscher verdienten im Laufe eines Betriebsjahres für jedes Projekt 100.000 bis 250.000 US-Dollar. Die Liste der Gewinner ist unten nach Projekttitel, Hauptforscher und Zugehörigkeit aufgeführt:
Nachhaltigkeit
Diese Projekte nutzen KI, maschinelles Lernen und fortschrittliche Analysen, um Nachhaltigkeitsinitiativen für Energieverbrauch und Treibhausgasemissionen zu unterstützen:
- Lernen in Routingspielen für nachhaltige Elektromobilität (Henrik Sandberg, KTH Royal Institute of Technology)
- KI-gesteuertes Materialentdeckungs-Framework für nachhaltige und energieeffiziente elektrochemische Trennungen (Xiao Su, University of Illinois Urbana-Champaign)
KI zur Kohlenstoffbindung
Diese Bemühungen nutzen Techniken der künstlichen Intelligenz/maschinellen Lernens, um den Umfang zu vergrößern und die Kosten der Kohlenstoffbindung zu senken:
- Optimierung des landwirtschaftlichen Managements für die Kohlenstoffbindung im Boden durch Deep Reinforcement Learning und groß angelegte Simulationen (Naira Hovakimyan, University of Illinois at Urbana-Champaign)
- Erschwingliche Kohlenstoffbindung im Gigaton-Maßstab: Navigation auf autonomen Algenwachstumsplattformen unter Nutzung komplexer Meeresströmungen und maschinellem Lernen (Claire Tomlin, University of California, Berkeley)
KI für fortschrittliche Energie- und Kohlenstoffmärkte
Ziel dieser Arbeit ist es, eine dynamische, automatisierte und Echtzeit-Preisgestaltung für Energieerzeugungsquellen zu ermöglichen:
- Quantifizierung des CO2-Guthabens in Ackerland im Mittleren Westen der USA durch Zusammenführung KI-basierter Datenmodelle (Kaiyu Guan, University of Illinois at Urbana-Champaign)
- Die Rolle von Interkonnektivität und strategischem Verhalten für die Zuverlässigkeit elektrischer Energiesysteme (Ali Hortacsu, University of Chicago)
Cybersicherheit im Bereich Energie und Energieinfrastruktur
Diese Projekte nutzen KI/ML-Techniken, um die Cybersicherheit kritischer Strom- und Energieanlagen sowie intelligent vernetzter Fabriken und Häuser zu verbessern:
- Datengesteuerte Cyber-sichere private Kontrolle verteilter Energieressourcen (Subhonmesh Bose, University of Illinois at Urbana-Champaign)
- Cyberangriffe und Anomalien für Energiesysteme: Abwehrmechanismen und Netzwerkstärkung durch Techniken des maschinellen Lernens (Javad Lavaei, University of California, Berkeley)
- Ein gemeinsamer auf Physik und maschinellem Lernen basierender Ansatz für die Widerstandsfähigkeit gegen Cyberangriffe im Netzenergiemanagement (Amritanshu Pandey, Carnegie Mellon University)
Smart-Grid-Analyse
Diese Forscher wenden KI und andere Analyseansätze an, um die Effizienz und Effektivität von Netzübertragungs- und -verteilungsvorgängen zu verbessern:
- Datengesteuerte skalierbare Spannungsregelung von extrem großen Stromnetzen (Alejandro Domínguez-García, University of Illinois at Urbana-Champaign)
- Offline-Verstärkungslernen für energieeffiziente Stromnetze (Sergey Levine, University of California, Berkeley)
Verteiltes Energieressourcenmanagement
Diese Arbeit wendet KI an, um die Durchdringung und Nutzung dezentraler erneuerbarer Energien zu erhöhen:
- Maschinelles Lernen für leistungselektronikgestützte Energiesysteme: Eine einheitliche ML-Plattform für Leistungselektronik, Energiesysteme und Datenwissenschaft (Minjie Chen, Princeton University)
- Gemeinsame Nutzung mobiler Energiespeicher: Plattformen und Lernalgorithmen (Kameshwar Poolla, University of California, Berkeley)
- Datengesteuerte Steuerung und Koordination intelligenter Wandler für ein nachhaltiges Energiesystem mithilfe von Deep Reinforcement Learning (Qianwen Xu, KTH Royal Institute of Technology)
KI zur Verbesserung der Risikobewertung von Naturkatastrophen
Diese Projekte nutzen KI, um die Modellierung von Naturkatastrophenrisiken durch zukünftige klimabedingte Ereignisse (z. B. tropische Stürme, Waldbrände und Überschwemmungen) zu verbessern:
- KI für Naturkatastrophen: Modellierung tropischer Wirbelstürme und Ermöglichung des Resilienzparadigmas (Arindam Banerjee, University of Illinois at UrbanaChampaign)
- Multiskalenanalyse zur Verbesserung der Waldbrandrisikobewertung durch Daten und Computer (Marta González, University of California, Berkeley)
Resiliente Energiesysteme
In dieser Arbeit geht es darum, wie der Einsatz von KI/ML-Techniken sowie Energie- und Kohlenstoffmärkte neue Schwachstellen mit sich bringt:
- Ein lernbasierter Einflussmodellansatz zur kaskadierenden Fehlervorhersage (Eytan Modiano, Massachusetts Institute of Technology)
- Reinforcement Learning für ein widerstandsfähiges Stromsystem (Alberto Sangiovanni-Vincentelli, University of California, Berkeley)
KI zur Verbesserung der Modellierung des Klimawandels
Diese Projekte nutzen KI/ML, um die Modellierung und Anpassung an den Klimawandel anzugehen:
- Maschinelles Lernen zur Verringerung der Unsicherheit über die Auswirkungen von Bränden auf das Klima (Hamish Gordon, Carnegie Mellon University)
- KI-basierte Vorhersage des Stadtklimas und seiner Auswirkungen auf bebaute Umgebungen (Wei Liu, KTH Royal Institute of Technology)
- Interpretierbare Modelle für maschinelles Lernen zur Verbesserung der Vorhersage riesiger tropischer Stürme, die extremes Wetter verursachen (Da Yang, Lawrence Berkeley National Laboratory)
Das C3.ai Digital Transformation Institute ist eine Forschungsgruppe, die sich darauf konzentriert, den Nutzen künstlicher Intelligenz für Unternehmen, Regierung und Gesellschaft zu beschleunigen. Das Institut arbeitet mit Wissenschaftlern zusammen, um Forschung zu betreiben und Fachkräfte im Bereich der digitalen Transformation auszubilden, die „an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Cloud Computing, dem Internet der Dinge, Big-Data-Analysen, Organisationsverhalten, öffentlicher Ordnung und Ethik tätig ist“.
C3.ai DTI wurde im März 2020 von C3.ai, der Microsoft Corporation, der University of Illinois at Urbana-Champaign, der University of California, Berkeley, der Carnegie Mellon University, dem Lawrence Berkeley National Laboratory, dem Institute of Technology Massachusetts und dem National gegründet Center for Supercomputing Applications, Princeton University und University of Chicago. Das Institut wird gemeinsam von der University of California, Berkeley und der University of Illinois at Urbana-Champaign verwaltet und gehostet.
C3.ai ist ein Beratungsunternehmen, das sich auf künstliche Intelligenz in Unternehmen und Datenvereinheitlichung, Modellbereitstellung und Anwendungsbereitstellung spezialisiert hat.
