在当今全球面临能源转型与气候变化的挑战下，人工智能与机器学习技术正在成为解决能源系统复杂问题的关键。麻省理工学院电气工程与计算机科学系助理教授Priya Donti的研究正是这一领域的杰出代表，她将机器学习与可再生能源电网优化相结合，为构建更高效、更可持续的能源系统开辟了新路径。
从童年经历到能源使命
Priya Donti的学术之路始于她对全球不平等问题的关注。童年时期前往印度的经历让她深刻认识到不同地区之间生活质量的巨大差异。"对我来说，不平等问题是全球范围内普遍存在的严重问题，"Donti回忆道，"从年轻时起，我就确定自己要致力于解决这个问题。"
高中时，一位专注于气候与可持续性的生物老师进一步点燃了她的热情。"我们了解到气候变化这个重大问题会加剧不平等，"Donti表示，"这让我深受触动，并激发了我内心的使命感。"
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面板，但在哈维穆德学院学习期间，她"爱上了"计算机科学，并发现了英国研究人员关于人工智能和机器学习对整合可再生能源至关重要的工作。
"这是我第一次看到这两个兴趣领域结合在一起，"她说道，"我被深深吸引，并从此一直致力于这个主题的研究。"
跨学科研究路径
在卡内基梅隆大学攻读博士学位期间，Donti精心设计了自己的学位课程，将计算机科学与公共政策相结合。她的研究探索了大规模管理依赖可再生能源的电网所需的基本算法和工具。
"我希望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，"但我也确保我的工作方式既扎根于实际的能源系统领域，又与该领域的专业人士合作，以满足实际需求。"
这种跨学科的研究方法成为她学术生涯的标志，也使她能够在技术与社会需求之间架起桥梁。
Climate Change AI的创立
攻读博士学位期间，Donti共同创立了一个名为Climate Change AI的非营利组织。她的目标是帮助气候与可持续发展领域的人们——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，"帮助他们在这个旅程中前进。"
"在气候领域，你需要特定气候相关领域的专家，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——所有这些角色对于实现可扩展的实际影响都是必要的，"Donti强调道。
这一经历不仅展示了她对气候行动的承诺，也体现了她对跨学科合作重要性的认识，这种理念后来也融入了她在MIT的研究工作中。
MIT的研究愿景
2023年9月，Donti加入MIT，被其致力于将计算机科学应用于解决社会最大问题，特别是当前地球健康威胁的倡议所吸引。
"我们正在思考技术能够产生更长期影响的领域，以及技术、社会和政策如何必须共同努力，"Donti表示，"技术不仅仅是一年内的可变现的一次性产品。"
在MIT，Donti担任Silverman Family职业发展教授，并成为MIT信息与决策系统实验室(LIDS)的主要研究员。她的工作使用深度学习模型来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。
机器学习与电网优化的突破
"机器学习已经广泛用于太阳能发电预测等领域，这是管理和平衡电网的先决条件，"Donti解释道，"我的重点是：如何改进算法，以应对多种时间变化的可再生能源，实际平衡电网？"
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，而不是依赖近似值。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。
另一个她正在开发的技术旨在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，要么因为是专有的，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，"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？"
学术影响与认可
Donti的研究成果获得了广泛认可，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《麻省理工科技评论》2021年"35岁以下创新者"名单和Vox 2023年"完美未来50"名单所认可。
这些荣誉不仅肯定了她在技术领域的贡献，也体现了她的研究对解决气候变化这一全球性挑战的实际意义。
下一代AI气候行动者
2024年春季，Donti将与Sara Beery和Abigail Bodner共同教授一门名为"AI气候行动"的课程。Beery是EECS助理教授，专注于生物多样性和生态系统的AI；Bodner是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。
"我们都对此感到非常兴奋，"Donti表示。
这种跨学科合作不仅体现了MIT在应对气候变化方面的综合方法，也展示了Donti培养下一代AI气候行动者的承诺。
技术与社会责任的平衡
加入MIT后，Donti表示，"我知道这里会有一个真正关心的人的生态系统，他们不仅关心像发表和引用次数这样的成功指标，还关心我们工作对社会的影响。"
这种理念贯穿于她的研究和教学中，她始终致力于确保技术创新能够真正服务于社会需求，特别是解决能源不平等和气候变化等紧迫问题。
未来展望
展望未来，Donti的研究将继续深化机器学习与可再生能源电网的整合。随着全球能源转型的加速，她的工作有望为构建更智能、更高效、更可持续的能源系统提供关键技术支持。
她的合成数据技术也有望解决能源行业长期面临的数据共享难题，促进更多创新解决方案的出现。同时，她对跨学科合作的坚持将帮助打破技术与社会政策之间的壁垒，推动能源系统的整体优化。
在气候变化日益紧迫的今天，像Priya Donti这样的研究者正在通过技术创新为地球健康贡献力量，他们的工作不仅关乎技术进步，更关乎人类与自然的和谐共存。
