Priya Donti教授的研究代表了人工智能与气候行动交叉领域的前沿探索。作为MIT电气工程与计算机科学系的Silverman Family职业发展教授，以及信息与决策系统实验室(LIDS)的主要研究员，她正利用机器学习技术解决能源系统面临的关键挑战。
从印度之旅到能源研究
对Donti而言，童年时期前往印度的旅程不仅仅是探亲访友，这些经历激活了持续影响她研究和教学的动力。与马萨诸塞州的家庭生活形成鲜明对比，她深刻体会到世界各地生活水平的差异。
"在我很小的时候，我就清楚地认识到不平等是全球范围内普遍存在的问题，"Donti回忆道。"从那时起，我就下定决心要解决这个问题。"
高中时，一位专注于气候和可持续性的生物老师进一步强化了她的动机。"我们了解到气候变化这个重大问题会加剧不平等，这个观点一直深深印在我脑海中，让我充满热情。"
最初，Donti计划通过化学或材料科学研究来开发新一代太阳能电池板。然而，她"爱上了"计算机科学，并发现了英国研究人员的工作——他们主张人工智能和机器学习对于将可再生能源整合到电网中至关重要。
"这是我第一次看到这两个兴趣点结合在一起，"她说，"我立刻被吸引住了，并一直从事这个领域的研究。"
跨学科研究路径
在卡内基梅隆大学攻读博士学位期间，Donti设计了结合计算机科学和公共政策的学位课程。她的研究探索了管理大规模依赖可再生能源的电网所需的基本算法和工具。
"我想通过创建基于计算机科学的新机器学习技术，参与开发这些算法和工具包，"她解释道，"但我想确保我的工作方式既扎根于实际的能源系统领域，也与该领域的人合作，提供真正需要的东西。"
攻读博士期间，Donti共同创立了一个名为Climate Change AI的非营利组织。她的目标是帮助参与气候和可持续性领域的人们——无论是计算机科学家、学者、从业者还是政策制定者——聚集在一起，获取资源、联系和教育，"帮助他们在这条旅程中前进。"
"在气候领域，"她指出，"你需要特定气候变化相关领域的专家，不同技术和社会科学工具包的专家，问题所有者，受影响的用户，了解法规的政策制定者——所有这些角色对于产生可扩展的实际影响都是必需的。"
MIT的研究突破
2023年9月，Donti加入MIT，被其将计算机科学应用于社会最大问题的举措所吸引，特别是当前对地球健康的威胁。
"我们正在思考技术具有更长远影响的领域，以及技术、社会和政策如何必须协同工作，"Donti说，"技术不仅仅是在一年内可以货币化的一次性解决方案。"
她的工作使用深度学习模型，整合采用可再生能源的电力系统的物理和硬约束，以实现更好的预测、优化和控制。
"机器学习已经广泛用于太阳能发电预测等工作，这是管理和平衡电网的前提条件，"她解释道，"我的重点是：如何改进算法，以应对各种时间变化的可再生能源，实际平衡电网？"
电网优化创新
Donti的突破之一是为电网运营商提供了一种有前景的解决方案，可以优化成本，同时考虑电网的实际物理现实，而不是依赖近似方法。虽然该解决方案尚未部署，但它似乎比以前的技术快10倍，成本低得多，已经吸引了电网运营商的注意。
她正在开发的另一项技术提供可用于训练电力系统优化机器学习系统的数据。通常，与系统相关的许多数据是私有的，要么是因为它是专有的，要么是出于安全考虑。Donti和她的研究小组正在创建合成数据和基准，这些数据可以帮助"揭示提高电力系统效率过程中的一些潜在问题"。
"问题是，"Donti说，"我们能否将数据集发展到足够困难的程度，以推动进步？"
教学与未来方向
明年春季，Donti将与Sara Beery（EECS助理教授，专注于生物多样性和生态系统的AI）和Abigail Bodner（EECS和地球、大气与行星科学系助理教授，专注于气候和地球科学的AI）共同教授一门名为"AI for Climate Action"的课程。
"我们都对此感到非常兴奋，"Donti说。
来到MIT，Donti知道这里会有一个生态系统，人们不仅关心像出版物和引用次数这样的成功指标，更关心我们的工作对社会的影响。
行业影响与认可
Donti的研究已经产生了广泛影响。她获得了美国能源部计算科学研究生奖学金和国家科学基金会研究生研究奖学金。她被《MIT Technology Review》评为2021年"35位35岁以下创新者"之一，并被Vox评为2023年"Future Perfect 50"。
她的工作代表了AI与能源交叉领域的重要进展，为解决全球能源挑战和气候变化问题提供了新的技术路径。通过将机器学习与电力系统的实际需求相结合，Donti正在帮助创造一个更加可持续和公平的能源未来。
技术与政策的协同
Donti的研究强调了技术与政策协同的重要性。在应对气候变化和能源转型的挑战中，单纯的技术解决方案是不够的。她认识到，有效的能源系统需要技术专家、政策制定者、行业利益相关者和公众之间的密切合作。
"在气候空间，你需要各种专家，"她强调，"包括特定气候变化相关领域的专家，不同技术和社会科学工具包的专家，问题所有者，受影响的用户，了解法规的政策制定者——所有这些角色对于产生可扩展的实际影响都是必需的。"
这种跨学科的方法使她的研究不仅具有技术创新性，还具有实际应用价值。她与电网运营商的合作确保了她的算法能够解决实际系统中的挑战，而不仅仅是理论上的可能性。
数据共享与隐私的平衡
在能源数据领域，Donti面临的一个关键挑战是在数据共享和隐私保护之间取得平衡。许多与电力系统相关的数据是私有的，要么是因为商业机密，要么是出于网络安全考虑。
为了解决这个问题，Donti和她的团队正在开发合成数据和基准测试方法。这些合成数据保留了真实数据的统计特性，但不会泄露敏感信息，使研究人员能够在不侵犯隐私的情况下开发和测试新的算法。
"我们能否将数据集发展到足够困难的程度，以推动进步？"Donti问道。这个问题反映了她在解决复杂能源系统挑战时的方法论——既要确保技术的有效性，又要考虑实际实施中的限制。
教育下一代AI气候研究者
除了自己的研究，Donti还致力于培养下一代AI气候研究者。通过共同教授"AI for Climate Action"课程，她正在帮助学生理解如何将AI技术应用于解决气候变化的实际挑战。
"我们都对此感到非常兴奋，"Donti关于这门课程说道。这种教育方法不仅传授技术知识，还强调了跨学科合作的重要性，反映了她对解决复杂气候问题的整体方法。
通过她的研究、教学和社区建设工作，Donti正在创建一个支持AI应用于气候行动的生态系统。这种全面的方法确保了她的影响不仅限于学术界，还能扩展到行业和政策领域，推动实际变革。
可再生能源的未来
随着全球向可再生能源转型，Donti的研究变得尤为重要。太阳能和风能等可再生能源的间歇性特点给电网带来了前所未有的挑战。传统的电网设计无法有效处理这些变化，需要新的算法和技术来确保稳定性和可靠性。
Donti的工作直接解决了这些挑战。她的算法能够更好地预测可再生能源的输出，优化电网平衡，并降低整合这些能源的成本。这些突破对于实现全球气候目标和确保能源安全至关重要。
"我的重点是：如何改进算法，以应对各种时间变化的可再生能源，实际平衡电网？"Donti问道。这个问题反映了她研究的核心——开发能够适应可再生能源特性的智能电网解决方案。
技术创新与社会影响
Donti的研究不仅关注技术创新，还强调社会影响。她认识到，能源转型不仅仅是技术问题，还涉及社会公平和正义。在印度度过的童年经历让她深刻体会到能源获取不平等的影响，这成为她研究的重要驱动力。
"在我很小的时候，我就清楚地认识到不平等是全球范围内普遍存在的问题，"Donti回忆道。这种认识使她的研究不仅关注效率，还关注公平，确保能源转型能够惠及所有人。
通过将机器学习技术与能源系统需求相结合，Donti正在帮助创造一个更加可持续、公平和高效的能源未来。她的工作代表了AI应用于社会挑战的典范，展示了技术如何能够成为解决全球问题的重要工具。
结论
Priya Donti教授的研究展示了人工智能与气候行动交叉领域的巨大潜力。通过开发创新的机器学习算法，她正在帮助解决将可再生能源整合到电网中的关键挑战。她的工作不仅具有技术意义，还反映了技术与社会、政策协同解决复杂全球问题的重要性。
从印度的童年经历到MIT的研究实验室，Donti的旅程体现了个人经历如何转化为科学追求。她创立Climate Change AI非营利组织的经历展示了学术界与社区合作的力量。而她与电网运营商的合作则确保了她的研究能够产生实际影响。
随着全球继续应对气候变化的挑战，像Donti这样的研究人员的工作变得愈发重要。通过将AI技术与能源系统需求相结合，他们正在帮助创造一个更加可持续、公平和高效的能源未来。这不仅代表了技术进步，也反映了科学如何能够成为解决全球问题的重要工具。
