Inteligencia artificial generativa con ChatGrid para la visualización de las redes eléctricas en Estados Unidos

ChatGrid

Inspirados por el reciente aumento de las herramientas de inteligencia artificial generativa de preguntas y respuestas, investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (Pacific Northwest National Laboratory, PNNL) en Estados Unidos se propusieron crear un programa en el que un operador de la red eléctrica pudiera hacer una pregunta sobre la red y obtener una respuesta fácil de interpretar. Han creado ChatGrid, una nueva herramienta de inteligencia artificial generativa en desarrollo para la visualización de las redes eléctricas.

ChatGrid ofrece una nueva experiencia en interacción de datos intuitiva. Imagen: Cortland Johnson, Pacific Northwest National Laboratory.

Mientras monitorean de forma contante la red eléctrica en tiempo real, los operadores de redes eléctricas tienen que tomar numerosas decisiones. Se aseguran de que el suministro de electricidad coincida con la demanda y a menudo deben tomar decisiones rápidas si hay una interrupción. Para ello, revisan constantemente los datos y consultan visualizaciones, pero las herramientas disponibles pueden ser engorrosas y utilizarlas puede ralentizar la toma de decisiones.

En este contexto, investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico se propusieron el objetivo de simplificar el trabajo de los operadores de redes eléctricas, y apostaron por la creación de una herramienta de visualización de redes eléctricas basada en IA generativa: ChatGrid.

En el futuro podrían existir herramientas impulsadas por IA que puedan tomar decisiones rápidas en las operaciones de la red eléctrica, pero de momento este tipo de herramientas todavía necesitan de un ser humano. De esta forma, los operadores de la red pueden utilizar un programa como ChatGrid, para filtrar grandes cantidades de información con el objetivo de facilitar su consumo en tiempo real.

Preguntas y respuestas con ChatGrid

El funcionamiento de ChatGrid se asimila a otras herramientas de IA generativa en auge hoy en día. La herramienta permite que el usuario consulte los datos (en un sentido literal) y obtenga una respuesta instantánea.

La red eléctrica de Estados Unidos es un sistema grande y altamente complejo con innumerables interdependencias y posibles puntos de falla, además de estar experimentando rápidos cambios tecnológicos.

Para obtener información sobre la red eléctrica, un usuario le hace a ChatGrid una pregunta como, por ejemplo, la capacidad de generación eléctrica en una zona determinada, y en respuesta ChatGrid produce una visualización que mostrará la información deseada.

Los usuarios pueden hacer numerosas preguntas a ChatGrid. Sobre la capacidad de generación, el voltaje, el flujo de energía, etc. Además, se puede personalizar la visualización para mostrar diferentes capas de información.

Shrirang Abhyankar, investigador de optimización y modelado de redes en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico, explica que están desarrollando una nueva forma de observar los datos a través de preguntas.

Inspiración en el modelo LLM

En concreto, ChatGrid se ejecuta en un modelo de lenguaje grande (large language model, LLM), disponible públicamente, que funciona de manera similar al texto predictivo por ejemplo en un teléfono inteligente.

Un LLM está capacitado en grandes cantidades de texto (inglés, en este caso) de sitios web, libros, artículos periodísticos, artículos científicos y otros contenidos. Al leer esta gran cantidad de texto, el modelo comienza a aprender qué palabras aparecen en contexto con otras palabras. Después de recibir capacitación sobre esta gran cantidad de datos, los LLM pueden reconocer preguntas o comandos y proporcionar respuestas que se consideren estadísticamente relevantes.

En la imagen, Exascale Grid Optimization toolkit (ExaGO), que elimina los puntos ciegos al brindar a los planificadores de redes una imagen completa de lo que podría suceder en una variedad de escenarios.

Los investigadores del Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico se inspiraron en estos programas, y los diseñaron teniendo en cuenta la seguridad y la confiabilidad.

Sin embargo, los datos de la infraestructura de la red eléctrica son muy confidenciales, por lo que no pudieron usar esos datos para capacitar al LLM. Para conseguirlo, el equipo de investigación recopiló todos los datos de infraestructura de red eléctrica en su propia base de datos interna, con columnas para datos como capacidad o ubicación de las plantas de energía.

Utilizaron el LLM para producir lo que se conoce como un lenguaje de consulta estructurado o SQL, que permitiría a ChatGrid buscar respuestas en esa base de datos interna. De esta manera, en lugar de recibir capacitación sobre los datos en sí, el LLM simplemente sabe que hay columnas con etiquetas.

Así, ChatGrid puede producir visualizaciones de redes eléctricas y al mismo tiempo mantener seguros los datos de la red eléctrica del país.

Datos del modelo Exascale Grid Optimization (ExaGO)

Para proteger aún más la seguridad de los datos de la red eléctrica, las visualizaciones de ChatGrid actualmente no representan datos de la red de la vida real. El programa utiliza datos sintetizados del modelo Exascale Grid Optimization (ExaGO) desarrollado por PNNL, otros cuatro laboratorios de Estados Unidos y la Universidad de Stanford.

ExaGO puede simular la red eléctrica de Estados Unidos en tiempo real, lo que permite a los planificadores de la red analizar los efectos dominó de cualquier interrupción. En 2023, ExaGO se ejecutó por primera vez en la supercomputadora Frontier del Laboratorio Nacional Oak Ridge, que puede realizar más de mil billones de cálculos por segundo. Entre otras cuestiones, las pruebas confirmaron la capacidad de ExaGO para modelar con precisión el comportamiento de la red eléctrica en escenarios altamente complejos, como tormentas severas o ataques cibernéticos, a una velocidad sin precedentes.

ExaGO se ejecutó el año pasado por primera vez en la supercomputadora Frontier del Laboratorio Nacional Oak Ridge, y permite modelar el sistema eléctrico del país. Imagen: Melanie Hess-Robinson, PNNL.

ExaGO y ChatGrid son parte del Proyecto de Computación ExaScale del Departamento de Energía (DOE), financiado por la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía y la Administración Nacional de Seguridad Nuclear de Estados Unidos.

Una vez que los operadores de la red comiencen a utilizar ChatGrid y proporcionen comentarios, los investigadores del PNNL esperan crear una versión mejorada de la herramienta que los operadores de la red puedan usar de forma segura en sus propias salas de control con datos de la vida real. No obstante, para que eso funcione, los desarrolladores de ExaGO necesitan que los datos también sean útiles en computadoras normales y puedan ser utilizados por todos los usuarios.

Con ChatGrid, el objetivo es poder traducir los datos en algo que sea procesable por un ser humano. Los investigadores del PNNL destacan que es un primer paso importante para permitir que los operadores de la red eléctrica interactúen con esos grandes conjuntos de datos de una manera intuitiva.

Descarga de la herramienta ChatGrid

En la actualidad, ChatGrid está disponible para descargar en GitHub, aunque la descarga requiere algunos pasos. Se espera que después de que comiencen a llegar los comentarios, se pueda desarrollar un proceso de descarga de un solo paso.

Los investigadores animan a los usuarios a jugar con frases y preguntas para ayudar a producir mejores respuestas. Su objetivo es poner esta tecnología a disposición de los operadores de la red eléctrica de manera real, permitirles hacer preguntas y recibir comentarios para ver cómo se está desarrollando ChatGrid.

 
 
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