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ChatGrid es una aplicación práctica de los esfuerzos informáticos a exaescala del Departamento de Energía y ofrece una nueva experiencia en interacción de datos fácil, intuitiva e interactiva.

Cada minuto de cada día, los operadores de la red monitorean el flujo y reflujo de la electricidad desde los generadores hasta las subestaciones, los hogares, las empresas, las escuelas, los hospitales y más. Se aseguran de que el suministro de electricidad coincida con la demanda actual y, a menudo, deben tomar decisiones rápidas si hay una interrupción, como una tormenta o una falla en el equipo.

Para tomar estas decisiones, los operadores de redes revisan constantemente los datos sobre las redes regionales y consultan visualizaciones de qué plantas de energía generan cuánta energía y hacia dónde fluye esa energía. Pero estas herramientas pueden ser engorrosas y utilizarlas puede ralentizar la toma de decisiones, afirmó Shrirang Abhyankar, investigador de optimización y modelado de redes en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico.

Después de escuchar estos problemas de colegas de la industria de servicios públicos, Abhyankar se preguntó: "¿Cómo podemos simplificar la experiencia para los operadores de red que tienen que tomar tantas decisiones mientras monitorean la red en tiempo real?"

Inspirados por el reciente aumento de las herramientas de inteligencia artificial generativa de preguntas y respuestas, Abhyankar y el ex pasante del PNNL Sichen Jin se propuso crear un programa en el que un operador de red pudiera hacer una pregunta sobre la red y obtener una respuesta fácil de interpretar.

Así nació “ChatGrid”.

Creación de una herramienta de visualización de redes basada en IA

Aunque las herramientas de IA se están desarrollando rápidamente, no pueden funcionar de forma independiente; todavía necesitan un ser humano. Algún día, podrían existir poderosas herramientas impulsadas por IA que puedan tomar decisiones rápidas en las operaciones de la red. Por ahora, los operadores de la red podrían utilizar un programa como ChatGrid para destilar grandes cantidades de información para facilitar su consumo en tiempo real. Para obtener información sobre la red, un usuario le hace a ChatGrid una pregunta como "¿Cuál es la capacidad de generación de los cinco principales generadores de energía eólica en la Interconexión Occidental?"

En respuesta, ChatGrid produce una visualización que mostrará la información deseada. Los usuarios pueden hacer preguntas sobre la capacidad de generación, el voltaje, el flujo de energía y más, mientras personalizan la visualización para mostrar diferentes capas de información.

"Estamos imaginando una nueva forma de observar los datos a través de preguntas", dijo Abhyankar. "ChatGrid permite que alguien consulte los datos (en un sentido literal) y obtenga una respuesta instantánea".

ChatGrid se ejecuta en un modelo de lenguaje grande disponible públicamente, que funciona un poco como el texto predictivo en un teléfono inteligente o en algunos programas de correo electrónico. Un LLM está capacitado en grandes cantidades de texto (inglés, en este caso) de sitios web, libros, artículos periodísticos, artículos científicos y más. Al "leer" esta gran cantidad de texto, el modelo comienza a "aprender" qué palabras aparecen en contexto con otras palabras. Por ejemplo, para completar la oración "El gato atrapó el _____", el LLM aprendería al analizar el texto que la palabra "ratón" encajaría mejor que "camión de bomberos". Después de recibir capacitación sobre esta gran cantidad de datos, los LLM pueden reconocer preguntas o comandos y proporcionar respuestas que consideren estadísticamente relevantes.

Abhyankar se inspiró en lo fáciles que son de usar estos programas, y él y Sichen los diseñaron teniendo en cuenta la seguridad y la confiabilidad. Por ejemplo, los datos de la infraestructura de la red son muy confidenciales, por lo que él y Jin no pudieron usar esos datos para capacitar al LLM. Entonces idearon una manera de mantener seguros los datos de la red: el equipo primero compiló todos los datos de su infraestructura de red 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. Entonces, en lugar de recibir capacitación sobre los datos en sí, el LLM simplemente sabe que hay columnas con etiquetas.

De esa manera, ChatGrid aún puede producir visualizaciones de cuadrículas y al mismo tiempo mantener seguros los datos de la cuadrícula del país.

Big data para operaciones de red

Para proteger aún más la seguridad de los datos de la red, 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 nacionales y la Universidad de Stanford. ExaGO puede simular la red eléctrica del país en tiempo real, lo que permite a los planificadores de la red analizar los efectos dominó de cualquier interrupción. El año pasado, 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.

Una vez que los operadores de la red comiencen a utilizar ChatGrid y proporcionen comentarios, Abhyankar espera crear una versión mejor que los operadores de la red puedan usar de forma segura en sus propias salas de control con datos de la vida real. Para que eso funcione, los desarrolladores de ExaGO necesitan que los datos también sean útiles en computadoras normales.

"Uno de los mayores desafíos que surgen cuando construimos una nueva versión de la computadora más rápida del mundo es que también significa que podemos generar el archivo de datos más grande del mundo y no es útil para mucha gente", dijo Chris Oehmen, biólogo computacional del PNNL que dirige ExaSGD, un esfuerzo de laboratorio multinacional bajo el cual se desarrolló ExaGO.

“Con ChatGrid, podemos traducir estos datos en algo que sea procesable por un ser humano. Es un primer paso realmente importante para permitir que los operadores de red interactúen con esos grandes conjuntos de datos de una manera intuitiva”, continuó Oehmen.

ChatGrid está disponible para descargar en GitHub, pero se necesitan algunos pasos. Abhyankar espera que después de que comiencen a llegar los comentarios, pueda desarrollar un proceso de descarga de un solo paso para la herramienta. Alienta a los usuarios a jugar con frases y preguntas para ayudar a producir mejores respuestas.

"Realmente nos gustaría poner esta tecnología frente a los operadores y permitirles hacer preguntas y recibir comentarios para ver cómo se está desempeñando ChatGrid", dijo Abhyankar. "Vemos que esta tecnología puede ampliar las preguntas que se pueden formular a una herramienta de inteligencia artificial generativa y cómo podemos ajustar las preguntas para producir las mejores respuestas".

ExaGO y ChatGrid son parte del Proyecto de Computación ExaScale del Departamento de Energía, financiado por la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía y la Administración Nacional de Seguridad Nuclear. PNNL está avanzando en el trabajo en tecnología de IA a través de su Centro de IA.

Por Joanna Wendel. Cortesía Pacific Northwest National Laboratory.

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• Fuente: https://cleantechnica.com/2024/02/25/chatgrid-a-new-generative-ai-tool-for-power-grid-visualization/