URBANA, Illinois y BERKELEY, California,–(BUSINESS WIRE)–El Instituto de Transformacion Digital C3.ai (C3.ai DTI) anuncio hoy la segunda ronda de selecciones de los premios C3.ai DTI, que se centra en el uso de tecnicas de inteligencia artificial y de transformacion digital para promover la eficiencia energetica y abrir el camino hacia una economia con menos emisiones de carbono y menor consumo, que garantice la seguridad energetica y climatica.
C3.ai DTI extendio esta convocatoria para propuestas en febrero de 2021, y recibio 52 solicitudes. Un riguroso proceso de revision por pares dio lugar a 21 adjudicaciones para propuestas de investigacion para mejorar la resiliencia, la sostenibilidad y la eficiencia a traves de medidas como el secuestro de carbono, los mercados de carbono, la produccion de hidrocarburos, las energias renovables distribuidas y la ciberseguridad, entre otros temas.
El Instituto asigno un total de 4 400 000 USD en efectivo en esta convocatoria para propuestas, la segunda convocatoria que el Instituto presenta desde el lanzamiento de la organizacion en marzo de 2020. Ademas de los premios en efectivo, los equipos de investigacion obtienen acceso a recursos informaticos Azure Cloud por hasta 2 000 000 USD, hasta 800 000 horas en nodos de supercomputacion en Blue Waters en el National Center for Supercomputing Applications (NCSA) de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign, hasta 25 millones de horas de computacion en supercomputadoras en el National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) del Lawrence Berkeley National Laboratory y acceso gratis e ilimitado a C3 AI(R) Suite en la nube Microsoft Azure.
“La infraestructura energetica del mundo necesitara pasar por cambios radicales para abordar el impacto de la generacion de energia global”, afirmo Thomas M. Siebel, presidente y director ejecutivo de C3 AI. “Ante esta crisis, el Instituto se enorgullece en reunir las mejores y mas brillantes mentes y en dar direccion y ejercer liderazgo para respaldar el analisis objetivo y la ciencia basada en datos y en inteligencia artificial para la seguridad climatica”.
“Es fundamental buscar un futuro sostenible a traves de avances en la ciencia y en la ingenieria”, afirmo Eric Horvitz, director de Ciencias de Microsoft. “Estamos sumamente entusiasmados de unirnos al Instituto de Transformacion Digital C3.ai para respaldar la investigacion fronteriza sobre energia y clima en las principales universidades”.
Cada uno de los 21 proyectos recibio entre 100 000 y 250 000 USD, por un periodo inicial de un ano, en una de nueve categorias, como figuran a continuacion, por proyecto, investigador principal y afiliacion.
Sostenibilidad. Aplicacion de IA, aprendizaje automatico y analisis avanzado para respaldar iniciativas de sostenibilidad para el consumo de energia y las emisiones de gases de efecto invernadero:
Aprendizaje en configuracion para juegos para electromovilidad sostenible (Henrik Sandberg, KTH Royal Institute of Technology)
Marco de descubrimiento de materiales con IA para separaciones electroquimicas sostenibles y de bajo consumo (Xiao Su, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
IA para el secuestro de carbono. Aplicacion de tecnicas de IA/aprendizaje automatico (Machine Learning, ML) para aumentar la escala y reducir el costo del secuestro de carbono:
Optimizacion de gestion agricola para el secuestro de carbono en el suelo mediante aprendizaje de refuerzo profundo y simulaciones a gran escala (Naira Hovakimyan, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
Secuestro de carbono asequible en gigatoneladas: Exploracion de plataformas de crecimiento de algas marinas autonomas a traves de corrientes oceanicas complejas y aprendizaje automatico (Claire Tomlin, Universidad de California, Berkeley)
IA para mercados avanzados de energia y carbono. Precios dinamicos, automatizados y en tiempo real de recursos de generacion de energia:
Calculo de creditos de carbono en tierras agricolas del medio oeste estadounidense a traves de la fusion de modelo de datos con IA (Kaiyu Guan, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
El rol de la interconectividad y el comportamiento estrategico en la fiabilidad del sistema de energia electrica (Ali Hortacsu, Universidad de Chicago)
Ciberseguridad de la infraestructura energetica. Aprovechar las tecnicas de IA/ML para mejorar la ciberseguridad de nuestros activos criticos de energia y electricidad, junto con fabricas y hogares conectados inteligentes:
Control de seguridad cibernetica y privada orientado a los datos de recursos energeticos distribuidos (Subhonmesh Bose, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
Ciberataques y anomalias para los sistemas electricos: Mecanismo de defensa y fortificacion de la red a traves de tecnicas de aprendizaje automatico (Javad Lavaei, Universidad de California, Berkeley)
Un enfoque conjunto orientado al aprendizaje automatico y la fisica para la resiliencia ante ciberataques en la gestion de la red electrica (Amritanshu Pandey, Universidad Carnegie Mellon)
Analisis de redes inteligentes. Aplicar IA y otros enfoques analiticos para mejorar la eficacia y la efectividad de las operaciones de transmision y distribucion de la red:
Control de tension medible y orientado a los datos de redes electricas a gran escala (Alejandro Dominguez-Garcia, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
Aprendizaje de apoyo fuera de linea para redes electricas de bajo consumo (Sergey Levine, Universidad de California, Berkeley)
Gestion de recursos energeticos distribuidos. Aplicar IA para aumentar la penetracion y el uso de energias renovables distribuidas:
Aprendizaje automatico para sistemas de energia activados para dispositivos electronicos: Una plataforma unificada de aprendizaje automatico para dispositivos electronicos, sistemas electricos y ciencia de datos (Minjie Chen, Universidad de Princeton)
Almacenamiento compartido de energia movil: Plataformas y algoritmos de aprendizaje (Kameshwar Poolla, Universidad de California, Berkeley)
Control orientado a los datos y coordinacion de conversores inteligentes para un sistema de energia sostenible al traves de aprendizaje de apoyo profundo (Qianwen Xu, KTH Royal Institute of Technology)
IA para una mejor evaluacion de riesgos de catastrofes naturales.Aplicacion de IA para mejorar el modelado de riesgos de catastrofes naturales de futuros eventos relacionados con el clima (por ejemplo, tormentas tropicales, incendios forestales e inundaciones):
IA para catastrofes naturales: Modelado de ciclones tropicales y paradigma de resiliencia (Arindam Banerjee, Universidad de Illinois en Urbana-Champaign)
Analisis multiescala para una mejor evaluacion de riesgos de incendios forestales facilitado por datos y computacion (Marta Gonzalez, Universidad de California, Berkeley)
Sistemas de energia resiliente. Abordaje de como el uso de tecnicas de IA/ML, y los mercados de energia y carbono introducen nuevas vulnerabilidades:
Un enfoque de modelo de influencia basado en aprendizaje para organizar la prediccion de fallos (Eytan Modiano, Massachusetts Institute of Technology)
Aprendizaje de apoyo para un sistema de energia electrica resiliente (Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Universidad de California, Berkeley)
IA para modelado de cambio climatico mejorado. Uso de IA/aprendizaje automatico para abordar el modelado y la adaptacion del cambio climatico:
Aprendizaje automatico para reducir la incertidumbre sobre los efectos de los incendios en el clima (Hamish Gordon, Universidad Carnegie Mellon)
Prediccion basada en IA del clima urbano y el impacto en medios construidos (Wei Liu, KTH Royal Institute of Technology)
Modelos de aprendizaje automatico interpretables para mejorar la prevision del clima extremo que causa tormentas tropicales gigantescas (Da Yang, Lawrence Berkeley National Laboratory)
“Desde incendios forestales hasta mares en alza y tormentas gigantescas que paralizan nuestros sistemas de energia, el clima extremo claramente representa una seria amenaza para nuestra economia, infraestructura y seguridad nacional”, afirmaron S. Shankar Sastry, codirector de C3.ai DTI y Thomas M. Siebel, profesor de Informatica en la Universidad de California, Berkeley. “Mejorar la resiliencia al cambio climatico requerira cambios profundos impulsados por una nueva era de tecnologia, como la que respalda hoy en dia C3.ai DTI”.
“Varias empresas de energia y servicios han utilizado IA empresarial para transformar sus operaciones; pero como podemos ver, hay una necesidad mayor de resiliencia a los ciberataques y a los grandes problemas medioambientales”, afirmo R. Srikant, codirector de C3.ai DTI y profesor del programa Fredric G. y Elizabeth H. en Ingenieria Informatica y Electrica en la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. “Estos proyectos estan disenados con esas metas en mente”.
Criterios de seleccion
C3.ai DTI selecciona propuestas de investigacion que inspiran la investigacion de cooperacion y favorecen el aprendizaje automatico y otras subdisciplinas de la IA. Los proyectos son revisados por pares sobre la base del merito cientifico, logros previos del investigador principal y de los investigadores coprincipales, el uso de IA, aprendizaje automatico, analisis de datos y computacion en nube en el proyecto de investigacion, y la idoneidad para probar los metodos a escala. Visite C3DTI.ai para conocer mas acerca de los programas del Instituto, las oportunidades de seleccion, y las propuestas de investigacion seleccionadas.
Acerca del Instituto de Transformacion Digital C3.ai
En marzo de 2020 lo establecio C3 AI, Microsoft y universidades lideres, el Instituto de Transformacion Digital C3.ai es un consorcio de investigacion que se dedica a acelerar los beneficios de la inteligencia artificial para las empresas, el gobierno y la sociedad. Los principales cientificos del mundo participan con el instituto con el fin de llevar a cabo las investigaciones y capacitar a los profesionales en la nueva ciencia de la transformacion digital, la cual opera en la interseccion de la inteligencia artificial, aprendizaje automatico, computacion en la nube, Internet de las cosas, analisis de big data, comportamiento organizativo, politicas publicas y etica.
Las diez universidades y laboratorios miembros del consorcio del instituto de transformacion digital C3.ai ahora son: University of California, Berkeley, University of Illinois en Urbana-Champaign, Carnegie Mellon University, KTH Royal Institute of Technology, Lawrence Berkeley National Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, National Center for Supercomputing Applications en University of Illinois en Urbana-Champaign, Princeton University, Stanford University y University of Chicago. Los socios adicionales de la industria incluyen AstraZeneca, Baker Hughes y Shell.
Para apoyar al Instituto, C3 AI entregara 57 250 000 USD en aportes en efectivo durante los cinco primeros anos de funcionamiento. C3 AI y Microsoft contribuiran con 310 000 000 USD adicionales de apoyo en efectivo, lo cual incluira el uso de los recursos informaticos, tecnicos y de almacenamiento de Microsoft Azure y C3 AI(R) Suite para respaldar la investigacion del C3.ai DTI.
Acerca de C3.ai, Inc.
C3.ai, Inc. (NYSE:AI) es la empresa de software de aplicacion IA empresarial que acelera la transformacion digital para las organizaciones a nivel global. C3 AI ofrece una gama de productos completamente integrados: C3 AI(R) Suite, una plataforma para el desarrollo, la implementacion y operacion de aplicaciones de IA a gran escala; C3 AI Applications, una cartera de aplicaciones de IA de software como servicio (Software as a Service, SaaS) especificas del sector; C3 AI CRM, un conjunto de aplicaciones de gestion de relaciones con los clientes (Client Relationship Management, CRM) especificas del sector disenadas para la IA y el aprendizaje automatico; y C3 AI Ex Machina, una solucion de IA sin codigo para aplicar la ciencia de datos a los problemas empresariales cotidianos. El aspecto central de la oferta de C3 AI es una arquitectura abierta de IA basada en modelos que simplifica considerablemente la ciencia de datos y el desarrollo de aplicaciones. Para obtener mas informacion, visite www.c3.ai.
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