Yapay zeka destekli 'kendi kendini iyileştirme' teknolojisi, elektrik şebekesini otomatik olarak onarıyor.

Hızla ilerleyen ve yapay zekânın kontrolü ele geçirdiği bu dünyada, yenilikçiler elektrik kesintilerini önlemek amacıyla yapay zekâdan güç alan yeni bir model daha geliştirmiş görünüyor.

Dallas'taki Texas Üniversitesi'nden (UT Dallas) araştırmacıların New York'taki Buffalo Üniversitesi'nden mühendislerle işbirliği içinde yürüttüğü bir proje, elektriği milisaniyeler içinde otomatik olarak yeniden yönlendiren bu yapay zeka sistemini geliştirdi.

Üniversiteden yapılan açıklamaya göre, bu yapay zeka modeli, elektrik şebekelerindeki sorunları insan müdahalesi gerektirmeden otonom olarak tespit etmeyi ve onarmayı amaçlıyor.

‍
Araştırmacılar bunu "kendi kendini iyileştiren şebeke" teknolojisinin erken bir örneği olarak adlandırıyor ve elektrik hatlarında fırtına hasarı meydana gelse bile insan müdahalesine gerek kalmayabileceğini iddia ediyorlar.

Erik Jonsson Mühendislik ve Bilgisayar Bilimleri Okulu'nda makine mühendisliği doçenti olan Dr. Jie Zhang, "Amacımız, kullanıcıların çoğuna mümkün olduğunca çabuk güç göndermek için en uygun yolu bulmak. Ancak bu sistemin hayata geçirilebilmesi için daha fazla araştırmaya ihtiyaç var."

Yapay zekâ destekli sistemin uygulamaları esas olarak Kuzey Amerika elektrik şebekesi sistemine odaklanıyor.

Sistem, kesintiler sırasında güç kesintilerini en aza indiren hızlı hareket eden, akıllı kontrol mekanizmaları ile ayırt edilen, kendi kendini iyileştiren akıllı şebekeler altında kategorize edilir.

Araştırmacılar, grafik takviyeli öğrenme olarak bilinen bir makine öğrenimi tekniği kullandılar. Yapay zeka daha sonra karmaşık elektrik şebekesi ağını analiz ediyor ve yönetiyor.

Üniversiteye göre, grafik makine öğrenimi bir ağın topolojisini, çeşitli bileşenlerin birbirleriyle ilişkili olarak düzenlenme şeklini ve elektriğin sistemde nasıl hareket ettiğini tanımlamayı içerir.

‍
Farklı şebeke kurulumları üzerinde test edilen sistem, kesintiler sırasında enerji kaybını önemli ölçüde azaltarak ve çeşitli senaryolarda etkili bir şekilde çalışarak optimuma yakın gerçek zamanlı performans gösterdi.

Açıklamada, AI modelinin kesintiler sırasında enerji kaybını önemli ölçüde azalttığı, 13 ve 34 otobüslü şebekeler için sırasıyla 607,45 kWs ve 596,52 kWs'lik iyileştirmeler ölçüldüğü kaydedildi. Ayrıca çeşitli kesinti senaryolarında da iyi çalıştı.

Teknoloji üç farklı şebeke kurulumunda (13, 34 ve 123 veriyolu sistemleri) incelenmiş ve gerçek zamanlı olarak neredeyse optimum performans gösterdiği görülmüştür.

Testler ayrıca yapay zeka sisteminin elektriği milisaniyeler içinde yeniden yönlendirebildiğini gösterdi - dakikalar ila saatler sürebilen mevcut insan kontrollü sistemlerin aksine çok daha hızlı.

‍
Çalışmanın eş yazarı ve Doğa Bilimleri ve Matematik Fakültesi'nde matematik bilimleri profesörü olan Dr. Yulia Gel de kritik bir rol oynayabileceğini söylediği ağ topolojisinin rolünü vurguladı.

Bu, kritik altyapı ve ekosistemler gibi diğer karmaşık sistemlerdeki sorunları çözmek için yapay zekanın uygulanması açısından önemlidir.

Gel, "Bu disiplinler arası projede, ekibimizin güç sistemleri, matematik ve makine öğrenimi alanlarındaki uzmanlığından yararlanarak, grafik soyutlamaları kullanarak dağıtım sistemlerindeki çeşitli karşılıklı bağımlılıkları sistematik olarak nasıl tanımlayabileceğimizi araştırdık" diyor.

"Daha sonra, takviyeli öğrenme çerçevesine entegre edilen temel ağ topolojisinin, güç dağıtım sisteminde daha verimli kesinti yönetimi için nasıl kullanılabileceğini araştırdık."

UTD elektrik mühendisliği doktora öğrencisi ve makalenin ilk yazarı Roshni Anna Jacob, hat arızaları nedeniyle elektriğin kesilmesi durumunda, sistemin anahtarlar kullanarak yeniden yapılandırılabileceğini ve yakınlardaki mevcut kaynaklardan güç çekebileceğini belirtti.

"Belirli bir alanda elektrik sağlamak için bu güç jeneratörlerinden yararlanabilirsiniz" dedi.

Araştırmacılar bir sonraki aşamada, bir elektrik kesintisinden sonra şebekeyi onarmak ve eski haline getirmek için benzer bir teknoloji geliştirmeyi umuyor.