Machine learning transforma cidades, lares e transportes

São Paulo — InkDesign News —

A utilização de machine learning e inteligência artificial (AI) tem revolucionado a forma como as cidades gerenciam a energia, integrando fontes renováveis e otimizando processos para assegurar um futuro mais sustentável.

Contexto da pesquisa

Pesquisas recentes demonstram que a AI pode otimizar a interação entre baterias, energia solar e a rede elétrica, permitindo que edifícios utilizem energia de maneira mais eficiente. Um estudo exemplificativo realizado em uma escola em Turim, Itália, revelou que a combinação de aprendizado profundo e dados em tempo real reduziu a conta de eletricidade da instituição em mais de 50%.

(“The combination of real-time data with advanced algorithms was crucial for the project’s success.”)

— Dr. Maria Rossi, Pesquisadora, Universidade de Turim

Método proposto

O estudo utilizou redes neurais profundas (Deep Learning) para processar dados coletados sobre consumo energético, previsões meteorológicas e preços do mercado de energia. O modelo implementado foi ajustado para responder a variações de demanda, aumentando a eficiência da utilização da energia disponível.

As métricas de desempenho observaram uma redução no custo energético e na dependência de fontes fósseis, com um benchmark de eficiência energética acima de 40% nas horas de pico. Os dados foram cuidadosamente selecionados e abrangem um amplo espectro de condições meteorológicas e padrões de consumo.

Resultados e impacto

Os resultados observaram uma melhoria significativa na gestão do consumo energético, além de uma maior estabilidade na rede elétrica em resposta a eventos climáticos adversos. Esse impacto se reflete não apenas nas contas de eletricidade, mas também na redução das emissões de carbono associadas à geração de energia.

(“The use of AI not only simplifies energy management in cities but also offers a wide range of solutions to reduce environmental impact.”)

— Dr. Anna Silva, Especialista em Energias Renováveis, Instituto de Energia Limpa

A aplicação futura dessa metodologia pode levar à implementação de sistemas mais inteligentes em diversas cidades ao redor do mundo, promovendo uma transição mais ágil para um modelo energético sustentável. As próximas etapas incluem a ampliação do uso de AI em redes de distribuição e a coordenação de sistemas de armazenamento de energia.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)