C3.ai数字化转型研究所公布能源与气候安全领域
编辑: admin    文章来源:δ֪     发布日期:2021-06-16

C3.ai数字化转型研究所为21个项目提供440万美元的奖励,旨在推进能源领域的突破性人工智能研究

 

伊利诺伊州乌尔巴纳和加州伯克利--(美国商业资讯)--C3.ai数字化转型研究所(C3.ai DTI)今天公布了C3.ai DTI的第二轮奖励名单,获奖项目专注于利用人工智能(AI)技术和数字转型来提高能源效率,引导走向低碳、高效的经济,从而确保能源和气候安全。

 

C3.ai数字化转型研究所于20212月发布了这项提案征集活动,收到了52份提案。经过严格的同行评审后,有21项研究提案获奖,这些提案通过碳截存、碳市场、碳氢化合物生产、分布式可再生能源和网络安全等课题来提高恢复力、可持续性和效率。

 

C3.ai数字化转型研究所在这次提案征集中共提供了440万美元的现金奖励,这是该研究所自20203月成立以来发布的第二次征集。除了现金奖励外,研究团队还可获得高达200万美元的Azure云计算资源,最高可使用伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算应用中心(NCSA)的蓝水(Blue Waters)千万亿次级超级计算机80万个超级计算节点小时,最高可使用劳伦斯伯克利国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)国家能源研究科学计算中心(NERSC)的超级计算机2,500万个计算小时,并可免费、无限地访问托管在Microsoft Azure云服务平台的C3 AI® Suite

 

C3 AI董事长兼首席执行官Thomas M. Siebel表示:世界的能源基础设施需要进行彻底的改变,以应对全球能源发电的影响。面对这一危机,C3.ai数字化转型研究所很自豪能够汇集顶尖的杰出人才,提供方向和领导力来客观分析和基于人工智能的数据驱动型科学,进而促进气候安全。

 

微软首席科学官Eric Horvitz表示:通过科学和工程进步来追求可持续的未来绝对是至关重要的。我们非常高兴携手C3.ai数字转型研究所为知名大学的前沿能源和气候研究提供支持。

 

21个项目分别获得了10万至25万美元不等的奖金,初始周期为一年,分为九个类别,按项目名称、主要研究者和归属机构列出如下:

 

  • 可持续发展 - 应用人工智能、机器学习(ML)和先进分析技术为与能源消耗和温室气体排放有关的可持续发展计划提供支持:

    • 可持续电动出行路线选择博弈学习(Henrik SandbergKTH瑞典皇家理工学院)

    • 面向高能效和可持续电化学分离的人工智能驱动的材料发现框架(Xiao Su伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

 

  • 碳截存相关AI技术 - 应用AI/ML技术来扩大碳截存规模并降低碳截存成本:

    • 利用深度强化学习和大规模模拟来优化土壤碳截存农业管理(Naira Hovakimyan伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

    • 负担得起的十亿吨级碳截存:利用复杂的洋流和机器学习来为自主海藻生长平台引领方向(Claire Tomlin,加州大学伯克利分校)

 

  • 适用于先进能源和碳市场的AI技术 - 实现能源发电来源的动态化、自动化和实时定价:

    • 利用基于人工智能的数据模型融合来量化美国中西部农田碳信用(Kaiyu Guan,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

    • 互联性和战略行为在电力系统可靠性中的作用(Ali Hortacsu,芝加哥大学)

 

  • 电力和能源基础设施的网络安全 - 利用AI/ML技术,提高关键电力和能源资产以及智能联网工厂和家居的网络安全:

    • 分布式能源资源专用网络安全数据驱动型控制(Subhonmesh Bose,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

    • 电力系统网络攻击和异常:通过机器学习技术实现的防御机制和电网加固(Javad Lavaei,加州大学伯克利分校)

    • 在电网能源管理中采用机器学习+物理学驱动的联合方法进行网络攻击恢复(Amritanshu Pandey,卡内基梅隆大学)

 

  • 智能电网分析 - 应用AI和其他分析方法,改善电网输配电业务的效率和效益:

    • 超大规模电力网络的可扩展数据驱动型电压控制(Alejandro Dominguez-Garcia,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

    • 高能效电网离线强化学习(Sergey Levine,加州大学伯克利分校)

 

  • 分布式能源资源管理 - 应用AI技术,提升分布式可再生能源的普及率和使用率:

    • 电力电子化电力系统机器学习:面向电力电子、电力系统和数据科学的统一机器学习平台(Minjie Chen,普林斯顿大学)

    • 共享移动储能:平台和学习算法(Kameshwar Poolla,加州大学伯克利分校)

    • 利用深度强化学习对可持续电力系统的智能转换器进行数据驱动控制和协调(Qianwen XuKTH瑞典皇家理工学院)

 

  • 利用AI技术改进自然灾害风险评估 - 应用AI技术,改进未来与天气有关的事件(例如热带风暴、野火和洪水)所造成的自然灾害风险的建模工作:

    • 自然灾害领域的人工智能:热带气旋恢复范例建模和启用(Arindam Banerjee,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校)

    • 通过数据和计算来促进改善野火风险评估的多尺度分析(Marta Gonzalez,加州大学伯克利分校)

 

  • 弹性能源系统 - 解决因AI/ML技术的使用以及能源和碳市场的建立而导致的新的能源不稳定问题:

    • 面向连锁故障预测的基于学习的影响模型方法(Eytan Modiano,麻省理工学院)

    • 弹性电力系统的强化学习(Alberto       Sangiovanni-Vincentelli,加州大学伯克利分校)

 

  • 利用AI改进气候变化建模 - 利用AI/ML技术,解决气候变化建模和适应问题:

    • 旨在减少火灾对气候影响不确定性的机器学习(Hamish Gordon,卡内基梅隆大学)

    • 基于人工智能的城市气候预测及其对建成环境的影响(Wei LiuKTH瑞典皇家理工学院)

    • 改进极端天气热带超强风暴预测的可解释机器学习模型(Da Yang,劳伦斯伯克利国家实验室)

 

C3.ai数字化转型研究所联合主任、加州大学伯克利分校计算机科学系Thomas M. Siebel教授S. Shankar Sastry表示:从野火到海平面上升,再到破坏我们能源系统的超级风暴,日益极端的天气显然对我们的经济、基础设施和国家安全构成了严重威胁。提高气候恢复力需要由新时代技术驱动的深刻变化,比如C3.ai DTI如今正在支持的那些变化。

 

C3.ai数字化转型研究所联合主任、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校电气和计算机工程系Fredric G.Elizabeth H. Nearing Endowed教授R. Srikant表示:许多能源公司和公用事业机构已经使用企业人工智能来改造他们的运营,但正如我们所看到的,对从网络攻击和大型环境破坏中恢复的需求更大。这些项目均是带着这些目标进行设计的。

 

奖励标准

 

C3.ai数字化转型研究所选择能够激发合作研究并推动机器学习和其他人工智能子学科发展的研究提案。项目已通过以下方面的同行评审:科学价值;主要研究者和共同主要研究者的先前成就;人工智能、机器学习、数据分析和云计算在研究项目中的使用;以及大规模对方法进行测试的适用性。请访问C3DTI.ai了解有关该研究所的项目、奖励机会和所选研究提案的更多信息。

 

关于C3.ai数字化转型研究所

 

C3.ai数字化转型研究所(C3.ai Digital Transformation Institute)C3 AI、微软和一些顶尖大学于20203月成立,是一个致力于加速人工智能应用,以造福企业、政府和社会的研究联盟。该研究所聘请世界顶尖科学家进行研究,并培养数字化转型这门新科学的从业人员,涵盖人工智能、机器学习、云计算、物联网、大数据分析、组织行为、公共政策和道德。

 

C3.ai数字化转型研究所的10个联盟成员大学和实验室分别是:加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、卡内基梅隆大学、瑞典皇家理工学院、劳伦斯伯克利国家实验室、麻省理工学院、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校国家超级计算应用中心、普林斯顿大学、斯坦福大学和芝加哥大学。其他行业合作伙伴包括阿斯利康、贝克休斯和壳牌。

 

为支持研究所的发展,C3 AI将在研究所运营的前五年提供5725万美元的现金捐助。同时,C3 AI和微软还将为研究所额外提供3.1亿美元的实物支持,包括对C3 AI® SuiteMicrosoft Azure计算、存储和技术资源的使用,以支持C3.ai数字化转型研究所开展研究工作。

 

关于C3.ai, Inc.

 

C3.ai, Inc. (NYSE:AI)是一家企业AI应用软件公司,致力于加速全球组织机构的数字化转型。C3 AI提供一系列完全集成的产品:用于开发、部署和运行大规模AI应用程序的端到端平台C3 AI® Suite;针对特定行业的软件即服务(SaaS) AI应用程序组合C3 AI Applications;专为AI和机器学习而设计的行业专用CRM应用程序套件C3 AI CRM;以及利用数据科学解决日常业务问题的无代码AI解决方案C3 AI Ex MachinaC3 AI系列产品的核心是由模型驱动的开放式AI架构,可大幅简化数据科学和应用程序开发。


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