在当今全球面临气候变化挑战的背景下,能源系统的转型与创新变得尤为重要。MIT电气工程与计算机科学系助理教授、MIT信息与决策系统实验室(LIDS)主要研究员Priya Donti,正通过机器学习技术为可再生能源优化开辟新路径。她的研究不仅关乎技术创新,更承载着解决全球不平等问题的社会使命。
从印度之旅到科研使命
Priya Donti的科研之路深受童年经历的影响。定期前往印度的家庭旅行让她亲眼目睹了世界范围内存在的不平等现象。"对我来说,不平等是一个全球性的普遍问题,这一点非常明确,"Donti回忆道。这种早期的认知为她日后的研究方向埋下了种子。
高中时期,一位专注于气候和可持续发展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,这让我深受触动,激发了我的使命感,"Donti解释道。这一认知促使她在大学初期考虑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,命运的转折出现在她在Harvey Mudd学院的学习期间。Donti"爱上了"计算机科学,随后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入网重要性的工作。"这是我第一次看到这两个兴趣领域结合在一起,"她表示,"我立刻被吸引,并从此一直致力于这个主题的研究。"
跨学科研究的独特视角
在卡内基梅隆大学攻读博士学位期间,Donti巧妙地将计算机科学与公共政策相结合,设计了自己的学位课程。她的研究探索了大规模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,"她说,"但我确保我的工作方法既扎根于实际的能源系统领域,又与该领域的人们合作,以满足实际需求。"
这种跨学科的方法成为她研究的标志性特征。Donti认识到,解决复杂的能源问题需要整合多种专业知识和视角。她的研究不仅关注技术本身,还注重技术如何与社会、政策和实际需求相互作用。
Climate Change AI:连接气候与技术社区
在攻读博士学位期间,Donti共同创立了非营利组织Climate Change AI。该组织的目的是帮助参与气候和可持续发展的各界人士——包括计算机科学家、学者、实践者或政策制定者——聚集在一起,获取资源、联系和教育机会,"帮助他们在这条道路上前行。"
"在气候领域,"她解释道,"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——所有这些人共同努力,才能产生可扩展的实际影响。"
这一经历进一步巩固了她的信念:解决气候问题需要多方协作,技术只是解决方案的一部分。这种理念也指导着她后来在MIT的研究方向。
MIT:技术与社会的交汇点
2023年9月,Donti加入MIT,被该校致力于将计算机科学应用于解决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。
"我们真正思考的是技术具有更长远的影响的领域,以及技术、社会和政策如何必须协同工作,"Donti表示,"技术不仅仅是一次性的,在一年内就可以货币化的。"
在MIT,Donti找到了一个重视研究社会影响的生态系统。"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,还关心我们的工作对社会的影响,"她分享道。
机器学习与能源系统的深度整合
Donti的研究工作利用深度学习模型,将电力系统的物理特性和硬约束纳入其中,这些系统采用可再生能源,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方面,这是管理和平衡电网的先决条件,"她说,"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?"
她的研究方法独特之处在于将机器学习与能源系统的物理特性紧密结合。传统的机器学习方法往往忽略了系统的物理约束,而Donti的工作确保算法不仅高效,而且符合电力系统的实际运行条件。
突破性算法:优化电网平衡
Donti的突破之一是为电网运营商提供一种有前景的解决方案,能够优化成本,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,且成本远低于现有技术,已引起电网运营商的关注。
这项技术的核心在于它能够处理电网中的复杂约束和不确定性,同时保持计算效率。在可再生能源比例不断提高的现代电网中,这种能力对于确保系统稳定性和可靠性至关重要。
合成数据:解决能源数据隐私挑战
Donti开发的另一项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,要么因为它是专有的,要么因为安全考虑。
Donti和她的小组正在创建合成数据和基准,她表示,"可以帮助揭示提高电力系统效率的一些潜在问题。"
"问题是,"她问道,"我们能否将数据集发展到足够困难的程度,以推动进展?"
这项工作对于解决能源行业长期存在的数据共享障碍具有重要意义。通过创建高质量的合成数据,研究人员可以在不泄露敏感信息的情况下开发和测试新的算法,加速创新进程。
教学理念:培养下一代气候技术领袖
除了研究工作,Donti还致力于教育下一代气候技术领袖。2024年春季,她将与Sara Beery(EECS助理教授,专注于生物多样性和生态系统的AI)以及Abigail Bodner(地球、大气和行星科学助理教授,与EECS共享MIT施瓦茨曼计算机学院职位)共同开设一门名为"AI for Climate Action"的课程。
"我们都对此感到非常兴奋,"Donti表示。
这门课程反映了她对跨学科合作的重视,以及培养能够整合技术、社会和政策视角的学生的承诺。通过这样的教育举措,Donti希望培养出能够应对复杂气候挑战的新一代领导者。
荣誉与认可
Donti的研究工作获得了广泛认可,包括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岁以下创新者"之一,并被Vox列为2023年"Future Perfect 50"之一。
这些荣誉不仅肯定了她的技术贡献,也认可了她将研究与社会影响相结合的方法。在竞争激烈的AI研究领域,Donti的独特视角使她的工作脱颖而出。
未来展望:AI与气候行动的协同
展望未来,Donti的研究将继续探索人工智能如何帮助解决能源系统的挑战。随着全球对可再生能源的需求不断增长,她的工作可能对实现可持续能源未来产生重要影响。
她的方法强调技术与社会、政策的协同,认识到单一的技术解决方案无法应对复杂的气候挑战。通过整合机器学习、能源系统知识和政策理解,Donti正在开发能够产生实际影响的创新方法。
在MIT这样的环境中,她的研究有机会与实际应用紧密结合,加速从实验室到现场的转化过程。这种产学研结合的模式可能是应对全球气候挑战的关键。
结语
Priya Donti的故事展示了个人经历如何塑造科研方向,以及跨学科方法如何解决复杂问题。她的工作不仅推动了机器学习在能源领域的应用,还建立了连接技术与社会需求的桥梁。
在气候变化日益紧迫的今天,Donti的研究提醒我们,技术创新必须与社会责任相结合,才能真正解决人类面临的挑战。通过她的研究和教学,她正在培养下一代能够思考技术如何服务社会的领导者,为可持续的未来奠定基础。