El Instituto de Transformación Digital C3.ai anuncia beneficiarios de la inteligencia artificial para la seguridad energética y climática

El Instituto de Transformación Digital C3.ai (C3.ai DTI) anunció hoy la segunda ronda de selecciones de los premios C3.ai DTI, que se centra en el uso de técnicas de inteligencia artificial y de transformación digital para promover la eficiencia energética y abrir el camino hacia una economía con menos emisiones de carbono y menor consumo, que garantice la seguridad energética y climática.

C3.ai DTI extendió esta convocatoria para propuestas en febrero de 2021, y recibió 52 solicitudes. Un riguroso proceso de revisión por pares dio lugar a 21 adjudicaciones para propuestas de investigación para mejorar la resiliencia, la sostenibilidad y la eficiencia a través de medidas como el secuestro de carbono, los mercados de carbono, la producción de hidrocarburos, las energías renovables distribuidas y la ciberseguridad, entre otros temas.

El Instituto asignó un total de 4 400 000 USD en efectivo en esta convocatoria para propuestas, la segunda convocatoria que el Instituto presenta desde el lanzamiento de la organización en marzo de 2020. Además de los premios en efectivo, los equipos de investigación obtienen acceso a recursos informáticos Azure Cloud por hasta 2 000 000 USD, hasta 800 000 horas en nodos de supercomputación en Blue Waters en el National Center for Supercomputing Applications (NCSA) de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, hasta 25 millones de horas de computación en supercomputadoras en el National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) del Lawrence Berkeley National Laboratory y acceso gratis e ilimitado a C3 AI^® Suite en la nube Microsoft Azure.

“La infraestructura energética del mundo necesitará pasar por cambios radicales para abordar el impacto de la generación de energía global”, afirmó Thomas M. Siebel, presidente y director ejecutivo de C3 AI. “Ante esta crisis, el Instituto se enorgullece en reunir las mejores y más brillantes mentes y en dar dirección y ejercer liderazgo para respaldar el análisis objetivo y la ciencia basada en datos y en inteligencia artificial para la seguridad climática”.

“Es fundamental buscar un futuro sostenible a través de avances en la ciencia y en la ingeniería”, afirmó Eric Horvitz, director de Ciencias de Microsoft. “Estamos sumamente entusiasmados de unirnos al Instituto de Transformación Digital C3.ai para respaldar la investigación fronteriza sobre energía y clima en las principales universidades”.

Cada uno de los 21 proyectos recibió entre 100 000 y 250 000 USD, por un período inicial de un año, en una de nueve categorías, como figuran a continuación, por proyecto, investigador principal y afiliación.

• Sostenibilidad. Aplicación de IA, aprendizaje automático y análisis avanzado para respaldar iniciativas de sostenibilidad para el consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero:
  • Aprendizaje en configuración para juegos para electromovilidad sostenible (Henrik Sandberg, KTH Royal Institute of Technology)
  • Marco de descubrimiento de materiales con IA para separaciones electroquímicas sostenibles y de bajo consumo (Xiao Su, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)

• IA para el secuestro de carbono. Aplicación de técnicas de IA/aprendizaje automático (Machine Learning, ML) para aumentar la escala y reducir el costo del secuestro de carbono:
  • Optimización de gestión agrícola para el secuestro de carbono en el suelo mediante aprendizaje de refuerzo profundo y simulaciones a gran escala (Naira Hovakimyan, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
  • Secuestro de carbono asequible en gigatoneladas: Exploración de plataformas de crecimiento de algas marinas autónomas a través de corrientes oceánicas complejas y aprendizaje automático (Claire Tomlin, Universidad de California, Berkeley)

• IA para mercados avanzados de energía y carbono. Precios dinámicos, automatizados y en tiempo real de recursos de generación de energía:
  • Cálculo de créditos de carbono en tierras agrícolas del medio oeste estadounidense a través de la fusión de modelo de datos con IA (Kaiyu Guan, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
  • El rol de la interconectividad y el comportamiento estratégico en la fiabilidad del sistema de energía eléctrica (Ali Hortacsu, Universidad de Chicago)

• Ciberseguridad de la infraestructura energética. Aprovechar las técnicas de IA/ML para mejorar la ciberseguridad de nuestros activos críticos de energía y electricidad, junto con fábricas y hogares conectados inteligentes:
  • Control de seguridad cibernética y privada orientado a los datos de recursos energéticos distribuidos (Subhonmesh Bose, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
  • Ciberataques y anomalías para los sistemas eléctricos: Mecanismo de defensa y fortificación de la red a través de técnicas de aprendizaje automático (Javad Lavaei, Universidad de California, Berkeley)
  • Un enfoque conjunto orientado al aprendizaje automático y la física para la resiliencia ante ciberataques en la gestión de la red eléctrica (Amritanshu Pandey, Universidad Carnegie Mellon)

• Análisis de redes inteligentes. Aplicar IA y otros enfoques analíticos para mejorar la eficacia y la efectividad de las operaciones de transmisión y distribución de la red:
  • Control de tensión medible y orientado a los datos de redes eléctricas a gran escala (Alejandro Dominguez-Garcia, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
  • Aprendizaje de apoyo fuera de línea para redes eléctricas de bajo consumo (Sergey Levine, Universidad de California, Berkeley)

• Gestión de recursos energéticos distribuidos. Aplicar IA para aumentar la penetración y el uso de energías renovables distribuidas:
  • Aprendizaje automático para sistemas de energía activados para dispositivos electrónicos: Una plataforma unificada de aprendizaje automático para dispositivos electrónicos, sistemas eléctricos y ciencia de datos (Minjie Chen, Universidad de Princeton)
  • Almacenamiento compartido de energía móvil: Plataformas y algoritmos de aprendizaje (Kameshwar Poolla, Universidad de California, Berkeley)
  • Control orientado a los datos y coordinación de conversores inteligentes para un sistema de energía sostenible al través de aprendizaje de apoyo profundo (Qianwen Xu, KTH Royal Institute of Technology)

• IA para una mejor evaluación de riesgos de catástrofes naturales.Aplicación de IA para mejorar el modelado de riesgos de catástrofes naturales de futuros eventos relacionados con el clima (por ejemplo, tormentas tropicales, incendios forestales e inundaciones):
  • IA para catástrofes naturales: Modelado de ciclones tropicales y paradigma de resiliencia (Arindam Banerjee, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
  • Análisis multiescala para una mejor evaluación de riesgos de incendios forestales facilitado por datos y computación (Marta Gonzalez, Universidad de California, Berkeley)

• Sistemas de energía resiliente. Abordaje de cómo el uso de técnicas de IA/ML, y los mercados de energía y carbono introducen nuevas vulnerabilidades:
  • Un enfoque de modelo de influencia basado en aprendizaje para organizar la predicción de fallos (Eytan Modiano, Massachusetts Institute of Technology)
  • Aprendizaje de apoyo para un sistema de energía eléctrica resiliente (Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Universidad de California, Berkeley)

• IA para modelado de cambio climático mejorado. Uso de IA/aprendizaje automático para abordar el modelado y la adaptación del cambio climático:
  • Aprendizaje automático para reducir la incertidumbre sobre los efectos de los incendios en el clima (Hamish Gordon, Universidad Carnegie Mellon)
  • Predicción basada en IA del clima urbano y el impacto en medios construidos (Wei Liu, KTH Royal Institute of Technology)
  • Modelos de aprendizaje automático interpretables para mejorar la previsión del clima extremo que causa tormentas tropicales gigantescas (Da Yang, Lawrence Berkeley National Laboratory)

“Desde incendios forestales hasta mares en alza y tormentas gigantescas que paralizan nuestros sistemas de energía, el clima extremo claramente representa una seria amenaza para nuestra economía, infraestructura y seguridad nacional”, afirmaron S. Shankar Sastry, codirector de C3.ai DTI y Thomas M. Siebel, profesor de Informática en la Universidad de California, Berkeley. “Mejorar la resiliencia al cambio climático requerirá cambios profundos impulsados por una nueva era de tecnología, como la que respalda hoy en día C3.ai DTI”.

“Varias empresas de energía y servicios han utilizado IA empresarial para transformar sus operaciones; pero como podemos ver, hay una necesidad mayor de resiliencia a los ciberataques y a los grandes problemas medioambientales”, afirmó R. Srikant, codirector de C3.ai DTI y profesor del programa Fredric G. y Elizabeth H. en Ingeniería Informática y Eléctrica en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. “Estos proyectos están diseñados con esas metas en mente”.

Criterios de selección

C3.ai DTI selecciona propuestas de investigación que inspiran la investigación de cooperación y favorecen el aprendizaje automático y otras subdisciplinas de la IA. Los proyectos son revisados por pares sobre la base del mérito científico, logros previos del investigador principal y de los investigadores coprincipales, el uso de IA, aprendizaje automático, análisis de datos y computación en nube en el proyecto de investigación, y la idoneidad para probar los métodos a escala. Visite C3DTI.ai para conocer más acerca de los programas del Instituto, las oportunidades de selección, y las propuestas de investigación seleccionadas.

Acerca del Instituto de Transformación Digital C3.ai

En marzo de 2020 lo estableció C3 AI, Microsoft y universidades líderes, el Instituto de Transformación Digital C3.ai es un consorcio de investigación que se dedica a acelerar los beneficios de la inteligencia artificial para las empresas, el gobierno y la sociedad. Los principales científicos del mundo participan con el instituto con el fin de llevar a cabo las investigaciones y capacitar a los profesionales en la nueva ciencia de la transformación digital, la cual opera en la intersección de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, computación en la nube, Internet de las cosas, análisis de big data, comportamiento organizativo, políticas públicas y ética.

Las diez universidades y laboratorios miembros del consorcio del instituto de transformación digital C3.ai ahora son: University of California, Berkeley, University of Illinois en Urbana-Champaign, Carnegie Mellon University, KTH Royal Institute of Technology, Lawrence Berkeley National Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, National Center for Supercomputing Applications en University of Illinois en Urbana-Champaign, Princeton University, Stanford University y University of Chicago. Los socios adicionales de la industria incluyen AstraZeneca, Baker Hughes y Shell.

Para apoyar al Instituto, C3 AI entregará 57 250 000 USD en aportes en efectivo durante los cinco primeros años de funcionamiento. C3 AI y Microsoft contribuirán con 310 000 000 USD adicionales de apoyo en efectivo, lo cual incluirá el uso de los recursos informáticos, técnicos y de almacenamiento de Microsoft Azure y C3 AI® Suite para respaldar la investigación del C3.ai DTI.

Acerca de C3.ai, Inc.

C3.ai, Inc. (NYSE:AI) es la empresa de software de aplicación IA empresarial que acelera la transformación digital para las organizaciones a nivel global. C3 AI ofrece una gama de productos completamente integrados: C3 AI® Suite, una plataforma para el desarrollo, la implementación y operación de aplicaciones de IA a gran escala; C3 AI Applications, una cartera de aplicaciones de IA de software como servicio (Software as a Service, SaaS) específicas del sector; C3 AI CRM, un conjunto de aplicaciones de gestión de relaciones con los clientes (Client Relationship Management, CRM) específicas del sector diseñadas para la IA y el aprendizaje automático; y C3 AI Ex Machina, una solución de IA sin código para aplicar la ciencia de datos a los problemas empresariales cotidianos. El aspecto central de la oferta de C3 AI es una arquitectura abierta de IA basada en modelos que simplifica considerablemente la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones. Para obtener más información, visite www.c3.ai.

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