Sieć energetyczna rozmieszczona po całym kraju dostarcza nieustannie prąd do mieszkań, domów, zakładów pracy i innych miejsc, które go wykorzystują. Niestety, czasem zdarza się, że w wyniku na przykład przeciążenia czy też złych warunków atmosferycznych ulega ona awarii. Czasem energetyka zostaje powiadomiona o nich bardzo szybko, jednak są momenty, w których bardzo trudno je wykryć, a przerwy w dostawach prądu wciąż trwają. Takich sytuacji ma pomóc uniknąć zastosowanie sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja wykryje awarie
Krajowa sieć energetyczna to setki połączonych ze sobą czujników, które znajdują się niemalże wszędzie. Szukanie awarii to jak szukanie igły w stogu siana. Grupa naukowców ze Stanów Zjednoczonych postanowiła więc opracować wydajną metodę, która automatycznie wykryje odchylenia od normy w czasie rzeczywistym. Metoda sztucznej inteligencji, jaką zastosowali, uczy się modelować wzajemne połączenia sieci energetycznej. Co więcej, udowodniono, że jest ona znacznie lepsza w wykrywaniu awarii niż niektóre do tej pory używane popularne techniki.
Model uczenia maszynowego, który wykorzystali, nie potrzebuje w zasadzie żadnych danych dotyczących różnych zachowań sieci energetycznych. Wszystko odbywa się w czasie rzeczywistym i w odniesieniu do aktualnie trwających sytuacji. Model jest również elastyczny i potrafi dostosować się do zmiennych sytuacji. Czujniki zbierające i raportujące dane mogą być przydatne w systemie monitorowaniu ruchu i wychwycić na przykład korki, bądź różnego typu wydarzenia na drodze.
Model uczenia się maszynowego oszacuje prawdopodobieństwo zdarzenia
W celu poznania warunków rozkładu prawdopodobieństwa danych badacze wykorzystali specjalny rodzaj modelu głębokiego uczenia, zwanego przepływem normalizacyjnym, który jest szczególnie skuteczny w szacowaniu prawdopodobieństwa. Sprawdzili go pod kątem wykrywania anomalii w danych dotyczących sieci energetycznej oraz danych o ruchu drogowym. Te odchylenia zostały wcześniej określone przez ludzi i miały miejsce w rzeczywistości.
Okazuje się, że sztuczna inteligencja zbiera te dane i z dużą skutecznością określa prawdopodobieństwo wystąpienia awarii, korków na poszczególnych ulicach czy też innych zdarzeń drogowych. Jest niezwykle przydatna i wpływa na poprawę funkcjonowania uczestników drogi, jednak niestety system nie jest jeszcze na tyle gotowy, by móc go wprowadzić do użytku.
Jednak zanim to nastąpi i w ogóle pojawi się w Europie, najpierw zostanie wprowadzony w Stanach Zjednoczonych. Czyli – jak zawsze – musimy trochę poczekać na naszą kolej.
