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ChatGrid는 에너지부의 엑사스케일 컴퓨팅 노력을 실제로 적용한 것으로, 쉽고 직관적이며 대화형인 데이터 상호 작용의 새로운 경험을 제공합니다.

그리드 운영자는 매일 매 순간 발전기에서 변전소, 가정, 기업, 학교, 병원 등에 이르기까지 전기의 썰물과 흐름을 모니터링합니다. 그들은 전기 공급이 현재 수요와 일치하는지 확인하고 폭풍이나 장비 고장과 같은 중단이 발생하는 경우 종종 신속한 결정을 내려야 합니다.

이러한 결정을 내리기 위해 전력망 운영자는 지역 전력망에 대한 데이터를 지속적으로 조사하고 어느 발전소에서 얼마나 많은 에너지를 생산하며 해당 에너지가 어디로 흐르는지에 대한 시각화를 참조합니다. 그러나 이러한 도구는 번거로울 수 있으며 탐색이 의사 결정 속도를 늦출 수 있다고 말했습니다. 슈리랑 아브얀카르, Pacific Northwest National Laboratory의 최적화 및 그리드 모델링 연구원입니다.

전력 업계 동료들로부터 이러한 문제에 대해 들은 후 Abhyankar는 "실시간으로 그리드를 모니터링하면서 수많은 결정을 내려야 하는 그리드 운영자의 경험을 어떻게 단순화할 수 있을까?"라고 궁금해했습니다.

최근 Q&A 생성 AI 도구의 급증에 영감을 받은 Abhyankar와 전 PNNL 인턴 진 시첸 그리드 운영자가 그리드에 대해 질문하고 해석하기 쉬운 답변을 얻을 수 있는 프로그램을 만들기 시작했습니다.

그리하여 "ChatGrid"가 탄생했습니다.

AI 기반 그리드 시각화 도구 구축

AI 도구가 빠르게 발전하고 있지만 독립적으로 작동할 수는 없으며 여전히 인간이 필요합니다. 언젠가는 그리드 운영에서 즉각적인 결정을 내릴 수 있는 강력한 AI 기반 도구가 나올 수 있습니다. 현재 그리드 운영자는 ChatGrid와 같은 프로그램을 사용하여 실시간으로 쉽게 사용할 수 있도록 방대한 양의 정보를 추출할 수 있습니다. 그리드에 대한 정보를 알아보기 위해 사용자는 “Western Interconnection의 상위 5개 풍력 발전기의 발전 용량은 얼마입니까?”와 같은 질문을 ChatGrid에 요청합니다.

이에 대한 응답으로 ChatGrid는 원하는 정보를 표시하는 시각화를 생성합니다. 사용자는 다양한 정보 레이어를 표시하도록 시각화를 맞춤화하는 동시에 발전 용량, 전압, 전력 흐름 등에 대해 질문할 수 있습니다.

Abhyankar는 “우리는 질문을 통해 데이터를 보는 새로운 방법을 구상하고 있습니다.”라고 말했습니다. "ChatGrid를 사용하면 문자 그대로 데이터를 쿼리하고 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다."

ChatGrid는 공개적으로 사용 가능한 대규모 언어 모델에서 실행되며, 이는 스마트폰이나 일부 이메일 프로그램의 예측 텍스트와 약간 유사합니다. LLM은 웹사이트, 서적, 신문 기사, 과학 기사 등의 방대한 양의 텍스트(이 경우 영어)에 대해 교육을 받습니다. 이 방대한 양의 텍스트를 "읽음"으로써 모델은 어떤 단어가 다른 단어와 함께 맥락에 나타나는지 "학습"하기 시작합니다. 예를 들어, "고양이가 _____을 잡았습니다"라는 문장을 완성하기 위해 LLM은 텍스트 분석을 통해 "소방차"보다 "쥐"라는 단어가 더 적합하다는 것을 학습합니다. LLM은 이러한 수많은 데이터에 대한 교육을 받은 후 질문이나 명령을 인식하고 통계적으로 관련성이 있다고 간주되는 답변을 제공할 수 있습니다.

Abhyankar는 이러한 프로그램의 사용이 얼마나 쉬운지 보고 영감을 얻었으며 그와 Sichen은 안전과 신뢰성을 최우선으로 생각하여 프로그램을 설계했습니다. 예를 들어 그리드 인프라 데이터는 매우 민감하므로 그와 Jin은 해당 데이터를 사용하여 LLM을 교육할 수 없었습니다. 그래서 그들은 그리드 데이터를 안전하게 유지하는 방법을 고안했습니다. 팀은 먼저 발전소의 "용량" 또는 "위치"와 같은 데이터 열을 포함하여 모든 그리드 인프라 데이터를 자체 내부 데이터베이스에 컴파일했습니다. 그들은 LLM을 사용하여 ChatGrid가 내부 데이터베이스에서 답변을 검색할 수 있는 "구조화된 쿼리 언어", 즉 SQL을 생성했습니다. 따라서 LLM은 데이터 자체에 대해 교육을 받는 대신 레이블이 있는 열이 있다는 것만 알고 있습니다.

그렇게 하면 ChatGrid는 국가의 그리드 데이터를 안전하게 유지하면서 그리드 시각화를 생성할 수 있습니다.

그리드 운영을 위한 빅데이터

그리드 데이터의 안전을 더욱 보호하기 위해 ChatGrid의 시각화는 현재 실제 그리드 데이터를 나타내지 않습니다. 이 프로그램은 PNNL, 다른 4개 국립 연구소 및 스탠포드 대학교에서 개발한 ExaGO(Exascale Grid Optimization) 모델의 합성 데이터를 사용합니다. ExaGO는 국가의 전력망을 실시간으로 시뮬레이션할 수 있으므로 전력망 계획자가 모든 중단의 파급 효과를 분석할 수 있습니다. 작년에 ExaGO는 초당 10억 개가 넘는 계산을 수행할 수 있는 Oak Ridge National Laboratory의 Frontier 슈퍼컴퓨터에서 처음으로 실행되었습니다.

그리드 운영자가 ChatGrid를 사용하고 피드백을 제공하기 시작하면 Abhyankar는 그리드 운영자가 실제 데이터를 사용하여 자신의 제어실에서 안전하게 사용할 수 있는 더 나은 버전을 구축하기를 희망합니다. 이를 위해서는 ExaGO 개발자가 일반 컴퓨터에서도 유용하게 사용할 수 있는 데이터가 필요합니다.

"세계에서 가장 빠른 컴퓨터의 새 버전을 구축할 때 발생하는 가장 큰 과제 중 하나는 세계에서 가장 큰 데이터 파일을 생성할 수 있지만 많은 사람들에게 유용하지 않다는 의미이기도 합니다."라고 말했습니다. 크리스 오멘, PNNL의 컴퓨터 생물학자로서 엑사SGD, ExaGO가 개발된 다국적 실험실 노력입니다.

“ChatGrid를 사용하면 이 데이터를 인간이 실행 ​​가능한 것으로 변환할 수 있습니다. 이는 그리드 운영자가 직관적인 방식으로 대규모 데이터 세트와 인터페이스할 수 있도록 하는 매우 중요한 첫 번째 단계입니다.”라고 Oehmen은 계속 말했습니다.

ChatGrid는 다음에서 다운로드할 수 있습니다. GitHub의, 하지만 몇 단계만 거치면 됩니다. Abhyankar는 피드백이 들어오기 시작한 후 도구에 대한 1단계 다운로드 프로세스를 개발할 수 있기를 바라고 있습니다. 그는 사용자가 더 나은 답변을 생성하는 데 도움이 되는 구문 프롬프트와 질문을 가지고 놀도록 권장합니다.

Abhyankar는 “우리는 이 기술을 운영자 앞에 배치하여 그들이 질문을 입력하고 피드백을 받아 ChatGrid가 어떻게 작동하는지 확인하고 싶습니다.”라고 말했습니다. "우리는 이 기술이 생성 AI 도구에 어떤 질문을 할 수 있는지, 그리고 최상의 답변을 생성하기 위해 질문을 어떻게 조정할 수 있는지를 확장할 수 있다고 봅니다."

ExaGO와 ChatGrid는 에너지부의 과학실과 국가핵안보국의 자금 지원을 받는 에너지부의 엑사스케일 컴퓨팅 프로젝트의 일부입니다. PNNL은 AI 기술 분야의 작업을 발전시키고 있습니다. AI센터.

조안나 웬델 지음. 의 의례 퍼시픽 노스 웨스트 국립 연구소.

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