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Pesquisadores usam inteligência artificial para acelerar simulações de rede elétrica

por Larissa Fereguetti | 11/11/2020
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Para treinar o modelo, que é baseado em redes neurais, foram estabelecidas várias restrições físicas do sistema.

Alguns cientistas do Pacific Northwest National Laboratory e da University of California desenvolveram um aplicativo chamado Smart Power Grid Simulator (Smart-PGSim) que resolve com eficiência simulações de rede elétrica cruciais para o planejamento e otimização do fornecimento de eletricidade. O software é baseado em redes neurais e tem como objetivo acelerar a computação científica para reduzir os gargalos nas simulações da rede elétrica.

Segundo os pesquisadores é a primeira aplicação desse tipo de inteligência artificial para redes elétricas. Os resultados dos testes iniciais mostraram que o Smart-PGSim resolveu cálculos de fluxo de potência cerca de três vezes mais rápido do que um modelo numérico tradicional, sem perda de precisão.

“Comparado com os modelos tradicionais de tarefa única, nosso modelo multitarefa melhora a precisão enquanto simplifica o processo de treinamento”, afirmou Wendy Dong, estudante de doutorado na University of California e parte do time de cientistas que desenvolveu o Smart-PGSim.

fluxograma do aplicativo Smart-PGSim
O Smart-PGSim pode ser usado para gerar um ponto de partida de alta qualidade para ferramentas de simulação online para alcançar uma convergência rápida. Imagem: Cortland Johnson | Pacific Northwest National Laboratory

A equipe de pesquisa integrou o conhecimento do domínio específico da grade nas camadas de um modelo de aprendizado multitarefa para desenvolver o Smart-PGSim. Para o treinamento do modelo, foram estabelecidas restrições físicas do sistema, como potência do gerador, faixa de fluxo da linha e limitações de tensão. Elas também contribuíram para melhorar a precisão, a interpretabilidade e a defensabilidade das soluções previstas pelo aplicativo.

Gokcen Kestor, cientista da computação do Pacific Northwest National Laboratory, afirmou que “Os avanços em IA e computação de alto desempenho nos últimos anos nos permitiram explorar esse método. Não poderíamos ter desenvolvido essa abordagem cinco ou dez anos atrás.”

A grande novidade dessa nova abordagem é que uma rede neural é combinada a um solucionador numérico, garantindo que a solução final não perderá a viabilidade. Agora, a equipe trabalha em melhorias como as por meio de inteligência artificial de hardware personalizado. Um dos objetivos desse aprimoramento é permitir que o Smart-PGSim lide com diferentes aplicações sem a necessidade de um profissional para projetar a rede neural.

Leia também: 10 aplicações de Inteligência Artificial no nosso cotidiano

Fontes: Pacific Northwest National Laboratory

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Larissa Fereguetti

Doutoranda, mestre e engenheira. Fascinada por tecnologia, curiosidades sem sentido e cultura (in)útil. Viciada em livros, filmes, séries e chocolate. Acredita que o conhecimento é precioso e que o bom humor é uma ferramenta indispensável para a sobrevivência.

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