Модел на пристап на енергија и АИ - спектар на науката
Пристап кон моделот: енергија и ВИ
Гудрун разговараше со Никол Лудвиг во март 2020 година. Таа е колешка на КИТ на Кампус Север и припаѓа на Институтот за автоматизација и применета компјутерска наука. Таа беше член на DFG Graduate School Energy State Data, Методи за компјутерски науки за анализа, снимање и употреба и е пред завршување на својот докторат. За време на студиите, таа беше фатена од темите за економетрија и статистика и од радоста што може да извлече сигурни резултати од емпириските податоци. Таа користеше машинско учење за предвидувања во нејзината дипломска теза. Затоа беше многу возбудливо да го донесе ова знаење и нејзиното уживање во темата на Факултетот за енергетски податоци и компјутерски науки.
Како општество, во блиска иднина мора да постигнеме производство на енергија без фосилни горива. Сепак, потребно е повторно да се научи како да се користат обновливи енергии во споредба со конвенционалното производство на енергија, од една страна да се обезбеди стабилно снабдување на економијата и домаќинствата и од друга страна да се распределат сите товари на потребните промени праведно.
Постојат два начина да се оптимизира производството на енергија. За една работа, можеме подобро да го прилагодиме распоредот на производство според побарувачката. Од друга страна, можеме да го смениме однесувањето на потрошувачката со цел да поддржиме оптимална стратегија за снабдување. Традиционално, се знае предвидување за побарувачката на енергија во различни временски хоризонти и ги прави овие основа за плановите за производство. Сепак, со зголемување и менување на количината на променливи кои влијаат на системот, совршените предвидувања се многу нереални и веројатно не се правилниот пристап за иднината.
Треба само да имате во предвид дека енергетската реколта и за ветерната и за соларната енергија зависи во голема мера од временските услови. Дури и ако временската прогноза стана многу подобра, сè уште не е можно да се искористи како основа за да се направат доволно сигурни предвидувања за производство на енергија. Од друга страна, сега постојат подобри начини за контрола на потрошувачката на енергија, барем во принцип, однадвор. Она што порано ја засладуваше потрошувачката на врвови на енергија со ниски цени, бидејќи ноќната енергија сега може да се контролира регионално и прилагодливо не само во компаниите, туку дури и во домаќинствата, на пример кога работи машината за перење или се полни резервоарот за топла вода. Наскоро, возниот парк на е-возила со нивните акумулатори ќе може да собере енергија во вистинско време и исто така да ја ослободи повторно во периоди на врв.
Законодавството сè уште не е напредно како техничките можности. Но, сигурно мора да размислите повторно внимателно за тоа како сакате да ги принудите луѓето да ставаат достапни податоци за оваа намена и како потоа да ги заштитите од злоупотреба на ова знаење од неовластено лице. Снабдувањето со енергија е веќе многу поранливо на напади од хакери отколку што би сакале да признаеме.
Во принцип, има многу податоци - само ако се однесуваат само на временските податоци - но исто така и на ситно познавање на потрошувачката на енергија - што може да се искористи за развој на нови видови на предвидувања. Значи, ние преминуваме од чисто физички базирани модели и стручно знаење кон нервни мрежи и рударство на податоци. Се разбира, овие не работат разумно без стручно око, бидејќи на кои прашања разумните и веродостојни прашања можат да одговорат, сигурно не е можно наивно испланирано.
Никол сака да истражува на интерфејсот на многу различни области на знаење (економија, физика/метеорологија, инженерство и компјутерски науки).