Engenharia 360

Pesquisadores usam inteligência artificial para acelerar simulações de rede elétrica

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por Larissa Fereguetti
| 11/11/2020 2 min

Pesquisadores usam inteligência artificial para acelerar simulações de rede elétrica

por Larissa Fereguetti | 11/11/2020

Para treinar o modelo, que é baseado em redes neurais, foram estabelecidas várias restrições físicas do sistema.

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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.

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“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.

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Leia também: 10 aplicações de Inteligência Artificial no nosso cotidiano

Fontes: Pacific Northwest National Laboratory

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Larissa Fereguetti

Cientista e Engenheira de Saúde Pública, com mestrado, também doutorado em Modelagem Matemática e Computacional; com conhecimento em Sistemas Complexos, Redes e Epidemiologia; fascinada por tecnologia.

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