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Class dans : L’environnement, Science et technologie
Sujets : Product/Service, Funding, Award

Le C3.ai Digital Transformation Institute (C3.ai DTI) a annonc aujourd’hui la deuxime remise des prix du C3.ai DTI, axs sur l’utilisation des techniques d’intelligence artificielle (IA) et de la transformation numrique pour faire progresser l’efficacit nergtique et ouvrir la voie une conomie plus efficace et plus faibles missions de carbone, qui garantira la scurit nergtique et climatique.

Le C3.ai DTI a lanc son appel propositions en fvrier 2021 et a reu 52 candidatures. Un processus rigoureux d’examen par les pairs a conduit dcerner 21 subventions pour des propositions de recherche visant amliorer la rsilience, la durabilit et l’efficacit grce des initiatives telles que la squestration du carbone, l’exploitation des marchs du carbone, la production d’hydrocarbures, les nergies renouvelables distribues, et la cyberscurit, entre autres.

L’Institut a attribu un total de 4,4 millions USD en espces dans le cadre de cet appel propositions, qui est le deuxime appel lanc par l’Institut depuis les dbuts de l’organisation en mars 2020. En plus des rcompenses en espces, les quipes de recherche ont obtenu l’accs jusqu’ 2 millions USD en ressources informatiques Azure Cloud ; jusqu’ 800 000 heures de noeud de supercalcul sur le supercalculateur Blue Waters l’chelle du ptaflop, du National Center for Supercomputing Applications (NCSA) de l’Universit de l’Illinois Urbana-Champaign ; jusqu’ 25 millions d’heures de calcul sur les superordinateurs du National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC) du Lawrence Berkeley National Laboratory ; ainsi qu’un accs gratuit et illimit la suite C3 AI hberge sur la plateforme infonuagique Microsoft Azure Cloud.

L’infrastructure nergtique mondiale va devoir subir des changements radicaux pour faire face l’impact de la production mondiale d’nergie , a dclar Thomas M. Siebel, prsident-directeur gnral de C3 AI. Face cette crise, l’Institut est fier de rassembler les esprits les plus brillants, et de fournir une orientation et un leadership destins soutenir l’analyse objective et la science base sur l’IA et les donnes, en faveur de la scurit climatique.

Il est absolument essentiel de travailler dans le sens d’un avenir durable en s’appuyant sur les avances de la science et de l’ingnierie , a confi pour sa part Eric Horvitz, directeur scientifique de Microsoft. Nous sommes trs enthousiastes l’ide de nous joindre au C3.ai Digital Transformation Institute pour soutenir la recherche exploratoire sur l’nergie et le climat, dans des universits de premier plan.

Les 21 projets ont reu chacun entre 100 000 et 250 000 USD, pour une priode initiale d’un an, dans l’une des neuf catgories numres ci-dessous, en spcifiant le titre du projet, le chercheur principal et l’affiliation.

  • Dveloppement durable – Applying AI, machine learning, and advanced analytics to support sustainability initiatives for energy consumption and greenhouse gas emissions:

    • Learning in Routing Games for Sustainable Electromobility (Appliquer l’IA, l’apprentissage automatique et des techniques d’analyse avances pour soutenir des initiatives de dveloppement durable, en matire de consommation nergtique et d’missions de gaz effet de serre : Apprendre des jeux de routage pour une lectromobilit durable) (Henrik Sandberg, KTH Royal Institute of Technology)
    • AI-Driven Materials Discovery Framework for Energy-Efficient and Sustainable Electrochemical Separations (Cadre de dcouverte de matriaux bas sur l’IA, pour des sparations lectrochimiques durables et conergtiques) (Xiao Su, Universit de l’Illinois Urbana-Champaign)
  • L’IA pour la squestration du carbone Applying AI/ML techniques to increase the scale and reduce costs of carbon sequestration:

    • Optimization of Agricultural Management for Soil Carbon Sequestration Using Deep Reinforcement Learning and Large-Scale Simulations (Appliquer les techniques d’IA/AA pour accrotre l’ampleur et rduire le cot de la squestration du carbone : Optimisation de la gestion agricole pour la squestration du carbone dans le sol, l’aide de l’apprentissage par renforcement approfondi, et de simulations grande chelle) (Naira Hovakimyan, Universit de l’Illinois Urbana-Champaign)
    • Affordable Gigaton-Scale Carbon Sequestration: Navigating Autonomous Seaweed Growth Platforms by Leveraging Complex Ocean Currents and Machine Learning (Squestration du carbone l’chelle de la gigatonne, un prix abordable : Grer les plateformes autonomes de croissance d’algues en tirant parti des courants ocaniques complexes et de l’apprentissage automatique (Claire Tomlin, Universit de Californie, Berkeley)
  • L’IA pour les marchs avancs de l’nergie et du carbone – Enabling dynamic, automated, and real-time pricing of energy-generation sources:

    • Quantifying Carbon Credit Over the U.S. Midwestern Cropland Using AI-Based Data-Model Fusion (Permettre une tarification dynamique, automatise et en temps rel des sources de production d’nergie : Quantifier le crdit carbone sur les terres cultives du Midwest amricain grce la combinaison de modles de donnes, base sur l’IA (Kaiyu Guan, Universit de l’Illinois Urbana-Champaign)
    • The Role of Interconnectivity and Strategic Behavior in Electric Power System Reliability (Le rle de l’interconnectivit et les comportements stratgiques dans la fiabilit des rseaux lectriques) (Ali Hortacsu, Universit de Chicago)
  • La cyberscurit des infrastructures lectriques et nergtiques – Leveraging AI/ML techniques to improve the cybersecurity of critical power and energy assets, along with smart connected factories and homes:

    • Private Cyber-Secure Data-Driven Control of Distributed Energy Resources (Exploiter les techniques d’IA/AA pour amliorer la cyberscurit de nos actifs lectriques et nergtiques essentiels, des usines et des maisons intelligentes connectes : Le contrle priv cyberscuris bas sur les donnes des ressources nergtiques distribues) (Subhonmesh Bose, Universit de l’Illinois Urbana-Champaign)
    • Cyberattacks and Anomalies for Power Systems: Defense Mechanism and Grid Fortification via Machine Learning Techniques (Cyberattaques et anomalies pour les systmes lectriques : Mcanisme de dfense et fortification des rseaux via des techniques d’apprentissage automatique) (Javad Lavaei, Universit de Californie Berkeley)
    • A Joint ML+Physics-Driven Approach for Cyber-Attack Resilience in Grid Energy Management (Une approche conjointe AA + Physique pour la rsilience aux cyberattaques, dans la gestion de l’nergie des rseaux (Amritanshu Pandey, Universit Carnegie-Mellon)
  • Analyse intelligente des rseaux – Applying AI and other analytic approaches to improve the efficiency and effectiveness of grid transmission and distribution operations:

    • Scalable Data-Driven Voltage Control of Ultra-Large-Scale Power Networks (Application de l’IA et d’autres approches analytiques pour amliorer l’efficience et l’efficacit des oprations de transmission et de distribution des rseaux : Contrle volutif de la tension, bas sur les donnes des rseaux lectriques trs grande chelle) (Alejandro Dominguez-Garcia, Universit de l’Illinois Urbana-Champaign)
    • Offline Reinforcement Learning for Energy-Efficient Power Grids (Apprentissage par renforcement hors ligne pour les rseaux lectriques haute efficacit nergtique) (Sergey Levine, Universit de Californie Berkeley)
  • Gestion des ressources nergtiques distribues – Applying AI to increase the penetration and use of distributed renewables:

    • Machine Learning for Power Electronics-Enabled Power Systems: A Unified ML Platform for Power Electronics, Power Systems, and Data Science (Application de l’IA pour augmenter la pntration et l’utilisation des nergies renouvelables distribues : Apprentissage automatique pour les systmes d’alimentation compatibles avec l’lectronique de puissance : Une plateforme AA unifie pour l’lectronique de puissance, les systmes d’alimentation et la science des donnes) (Minjie Chen, Universit de Princeton)
    • Sharing Mobile Energy Storage: Platforms and Learning Algorithms (Partager le stockage d’nergie mobile : Plateformes et algorithmes d’apprentissage) (Kameshwar Poolla, Universit de Californie Berkeley)
    • Data-Driven Control and Coordination of Smart Converters for Sustainable Power System Using Deep Reinforcement Learning (Contrle et coordination bass sur les donnes des convertisseurs intelligents pour des systmes lectriques durables en utilisant l’apprentissage par renforcement approfondi) (Qianwen Xu, KTH Royal Institute of Technology)
  • L’IA pour une meilleure valuation des risques de catastrophe naturelle Applying AI to improve modeling of natural catastrophe risks from future weather-related events (e.g., tropical storms, wildfires, and floods):

    • AI for Natural Catastrophes: Tropical Cyclone Modeling and Enabling the Resilience Paradigm (Appliquer l’IA pour amliorer la modlisation des risques de catastrophes naturelles partir d’vnements mtorologiques futurs (p. ex. : temptes tropicales, incendies et inondations) : L’IA pour les catastrophes naturelles : La modlisation des cyclones tropicaux et l’activation du paradigme de la rsilience) (Arindam Banerjee, Universit de l’Illinois Urbana-Champaign)
    • Multi-Scale Analysis for Improved Risk Assessment of Wildfires Facilitated by Data and Computation (Analyse multi-chelle pour une meilleure valuation des risques d’incendies de fort, facilite par les donnes et le calcul) (Marta Gonzalez, Universit de Californie Berkeley)
  • Systmes nergtiques rsilients – Addressing how the use of AI/ML techniques and markets for energy and carbon introduce new vulnerabilities:

    • A Learning-Based Influence Model Approach to Cascading Failure Prediction (Aborder les nouvelles vulnrabilits introduites par l’utilisation des techniques d’IA/AA pour les marchs de l’nergie et du carbone : Une approche de modle d’influence base sur l’apprentissage, pour la prdiction des dfaillances en cascade (Eytan Modiano, Massachusetts Institute of Technology)
    • Reinforcement Learning for a Resilient Electric Power System (L’apprentissage par renforcement pour un systme d’alimentation lectrique rsilient) (Alberto Sangiovanni-Vincentelli, Universit de Californie Berkeley)
  • L’IA pour une meilleure modlisation du changement climatique Use of AI/ML to address climate change modeling and adaptation:

    • Machine Learning to Reduce Uncertainty in the Effects of Fires on Climate (Utilisation de l’IA/AA pour aborder la modlisation et l’adaptation au changement climatique : L’apprentissage automatique pour rduire les incertitudes lies aux effets des incendies sur le climat) (Hamish Gordon, Universit Carnegie-Mellon)
    • AI-Based Prediction of Urban Climate and Its Impact on Built Environments (Prdiction base sur l’IA, du climat urbain et son impact sur les environnements btis) (Wei Liu, KTH Royal Institute of Technology)
    • Interpretable Machine Learning Models to Improve Forecasting of Extreme-Weather-Causing Tropical Monster Storms (Modles d’apprentissage automatique interprtables pour amliorer la prvision des temptes tropicales monstres causant des conditions mtorologiques extrmes) (Da Yang, Lawrence Berkeley National Laboratory)

Des incendies de fort l’lvation du niveau des ocans, en passant par les temptes monstres qui paralysent nos systmes nergtiques, les conditions mtorologiques de plus en plus extrmes reprsentent clairement une menace grave pour notre conomie, nos infrastructures et notre scurit nationale , ont dclar S. Shankar Sastry, codirecteur du C3.ai DTI, et Thomas M. Siebel, professeur d’informatique l’Universit de Californie Berkeley. L’amlioration de la rsilience climatique va ncessiter des changements profonds aliments par une nouvelle re technologique, comme ceux que le C3.ai DTI soutient aujourd’hui.

Un certain nombre de socits nergtiques et de services publics utilisent dj l’IA d’entreprise pour transformer leurs oprations, mais comme nous pouvons le constater, il existe un besoin encore plus grand de rsilience aux cyberattaques et aux perturbations environnementales majeures , ont comment pour leur part R. Srikant, codirecteur du C3.ai DTI, ainsi que Fredric G. et Elizabeth H. Nearing, professeurs titulaires de gnie lectrique et d’informatique, l’Universit de l’Illinois Urbana-Champaign. Ces projets ont t conus avec ces objectifs en tte.

Critres d’attribution des prix

Le C3.ai DTI slectionne des propositions de recherche qui inspirent la recherche cooprative et font progresser l’apprentissage automatique et d’autres sous-disciplines de l’IA. Les projets sont examins par des pairs en se basant sur leur mrite scientifique, sur les ralisations antrieures du chercheur principal et des co-chercheurs principaux, sur l’utilisation de l’IA, de l’apprentissage automatique, de l’analyse de donnes, et du cloud computing dans le projet de recherche, ainsi que sur l’aptitude tester les mthodes grande chelle. Visitez C3DTI.ai pour en savoir plus sur les programmes de l’Institut, les opportunits de rcompenses, et les propositions de recherche slectionnes.

propos du C3.ai Digital Transformation Institute

Cr en mars 2020 par C3 AI, Microsoft et des universits de premier plan, le C3.ai Digital Transformation Institute est un consortium de recherche, spcialis dans l’optimisation des avantages de l’intelligence artificielle pour les entreprises, les gouvernements et la socit. L’Institut fait appel des scientifiques figurant parmi les plus minents au monde pour mener des recherches et former des praticiens la nouvelle science de la transformation numrique, oprant au croisement de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique, du cloud computing, de l’Internet des objets, de l’analyse des mgadonnes, du comportement organisationnel, des politiques publiques, et de l’thique.

Les dix universits et laboratoires membres du consortium C3.ai Digital Transformation Institute sont : l’Universit de Californie, Berkeley, l’Universit de l’Illinois Urbana-Champaign, l’Universit Carnegie Mellon, le KTH Royal Institute of Technology, Lawrence Berkeley National Laboratory, le Massachusetts Institute of Technology, le National Center for Supercomputing Applications, de l’Universit de l’Illinois Urbana-Champaign, l’Universit de Princeton, l’Universit de Stanford, et l’Universit de Chicago. Parmi les autres partenaires industriels figurent AstraZeneca, Baker Hughes et Shell.

Pour soutenir l’Institut, C3 AI verse ce dernier 57 250 000 USD de contribution en espces pour ses cinq premires annes d’activit. C3 AI et Microsoft apporteront une contribution supplmentaire de 310 millions USD sous forme d’appui en nature, notamment via l’utilisation de la Suite C3 AI et des ressources informatiques, techniques et de stockage de Microsoft Azure, afin de soutenir les activits de recherche du C3.ai DTI.

propos de C3.ai, Inc.

C3.ai, Inc. (NYSE : AI) est la socit spcialise en logiciels d’application d’IA d’entreprise, qui acclre la transformation numrique pour des organisations du monde entier. C3 AI propose une gamme de produits entirement intgrs : C3 AI Suite, plateforme de bout en bout, destine au dveloppement, au dploiement ainsi qu’ l’exploitation d’applications d’IA grande chelle ; C3 AI Applications, portefeuille d’applications d’IA SaaS spcifiques au secteur ; C3 AI CRM, gamme d’applications de GRC spcifiques au secteur et conue pour l’IA et l’apprentissage automatique ; et C3 AI Ex Machina, solution d’IA no-code destine appliquer la science des donnes aux problmatiques quotidiennes des entreprises. La base de l’offre de C3 AI est une architecture IA ouverte et dirige par les modles, qui simplifie considrablement la science des donnes et le dveloppement des applications. En savoir plus sur : www.c3.ai.

Le texte du communiqu issu d’une traduction ne doit d’aucune manire tre considr comme officiel. La seule version du communiqu qui fasse foi est celle du communiqu dans sa langue d’origine. La traduction devra toujours tre confronte au texte source, qui fera jurisprudence.

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Communiqu envoy le 11 juin 2021 16:10 et diffus par :

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