Agder Energi og Universitetet i Agder vil at datamaskiner selv skal lære seg å styre kraftproduksjonen. Får de det til blir de først i verden.
Artikkelen er mer enn to år gammel, og kan inneholde utdatert informasjon.
Å planlegge bruk av vannreservoarer er en uhyre kompleks operasjon. Nå vil forskere at datamaskiner selv skal lage modellene ved å prøve og feile. Bildet er fra Vatnedalsdammen. (Foto: Agder Energi)
Vannkraftverk har en tilsynelatende utømmelig kilde til energi. Likevel er det til enhver tid bare en begrenset vannmengde som er tilgjengelig i vannmagasinene, og utfordringen er å bruke dette vannet optimalt.
De matematiske modellene som styrer kraftproduksjonen i dag er rundt 30 år gamle, og det er utfordrende å optimalisere produksjonen til å bli så lønnsom som mulig.
– Kraftproduksjon er så komplekst at det er vanskelig å få de matematiske modellene til å treffe virkeligheten. Det er mye usikkerhet forbundet med å planlegge for nedbør og strømpriser i fremtiden, og det er også mye usikkerhet rundt fysikken i systemet, sier professor Ole-Christoffer Granmo, ved Institutt for informasjons- og kommunikasjonsteknologi ved Universitetet i Agder (UiA).
Sammen med kraftselskapet Agder Energi planlegger han å bruke såkalt dyp forsterkingslæring, hvor maskinene lærer ved å prøve og feile på egenhånd. Dermed kan datamaskinen selv bygge opp modeller som tar høyde for unøyaktigheter og usikkerhet.
Prosjektet Generic Hydropower Optimization Using Deep Reinforcement Learning har et budsjett på 5,4 millioner kroner, og har fått støtte fra Forskningsrådets ENERGIX-program.
– Vi ønsker å være med på dette for å forbedre måten vi disponerer vannressursene på. UiA er ledende i Norge på kunstig intelligens, og vi ønsker å støtte opp om den lokale kunnskapen og kompetansen som finnes der, sier Bernt Viggo Matheussen, leder for avdeling for hydrologi og meteorologi på Agder Energi.
Om det lykkes å la dataprogrammer lære seg selv å styre vannreservoarene, vil det være den første løsningen i verden som tar i bruk dyp forsterkingslæring for å optimalisere kraftproduksjon.
Granmo forteller at det ikke finnes noen oppskrift på hvordan dette skal løses
– Det å gå inn i et helt uutforsket område og være blant de aller første som skaper noe nytt, er noe av det mest spennende å få være med på som forsker. Samtidig er dette et veldig spennende prosjekt, siden veien er veldig kort fra gjennombrudd til resultatene tas i bruk i energisektoren. Vi tenker praktisk nytte og grensesprengende forskning samtidig, sier Granmo.
Siden Granmo begynte på UiA i 2002, har det blitt bygget opp et sterkt miljø på kunstig intelligens (AI) på universitetet. Dette styrkes ytterligere når Senter for forskning på kunstig intelligens (CAIR) åpner ved UiA i Grimstad torsdag 2. mars 2017.
De strategiske forskningsområdene på senteret vil være maskiner som utforsker, eksperimenterer og lærer; dyp informasjonsforståelse og tenking; og naturlig språkforståelse, språkgenerering og interaksjon.
Forskere innen kunstig intelligens ved UiA har prosjekter innenfor disse temaene sammen med blant andre SINTEF, Universitetet i Oslo, Oslo Universitetssykehus, Sørlandet sykehus og Agder Energi.
– Vi ønsker å samarbeide enda mer med næringslivet og offentlig sektor, og vi kommer til å invitere til en innovasjonsarena der omverdenen kan være med på forskningen, sier Granmo.
Hekta på kunstig intelligens - Ole-Christoffer Granmo var første gutten i gata med egen datamaskin
Forskningsmagasinet TEFT (oktober 2015)
Kunstig intelligens er et nyttig verktøy ved terror-kriser (i UiA-nyheter 27. juli 2016)
Dataverktøy kan identifisere sykdom-symptomer (i UiA-nyheter 28. april 2016)
Doktorgrad på antiterror-videokontroll (i UiA-nyheter oktober 2004)