Для Прии Донти детские поездки в Индию были не просто возможностью навестить родственников. Эти путешествия каждые два года пробудили в ней мотивацию, которая продолжает определять её исследования и преподавательскую деятельность.
Контрастируя с семейным домом в Массачусетсе, Донти — профессор развития карьеры семьи Сильверман на факультете электротехники и информатики (EECS), общая должность между MIT Schwarzman College of Computing и EECS, а также главный исследователь в MIT Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) — была поражена неравенством в образе жизни людей.
«Мне стало совершенно ясно, насколько остро стоит проблема неравенства во всём мире», — говорит Донти. «С раннего возраста я знала, что хочу решить эту проблему».
Этой мотивации способствовал учитель биологии в средней школе, который сосредоточил свой класс на климате и устойчивом развитии.
«Мы узнали, что изменение климата, эта огромная и важная проблема, усугубит неравенство», — говорит Донти. «Это действительно запало мне в душу и разожгло во мне огонь».
Итак, когда Донти поступила в Harvey Mudd College, она думала, что направит свою энергию на изучение химии или материаловедения, чтобы создать солнечные панели следующего поколения.
Однако эти планы изменились. Донти «влюбилась» в информатику, а затем обнаружила работы исследователей из Соединённого Королевства, которые утверждали, что искусственный интеллект и машинное обучение будут необходимы для интеграции возобновляемых источников энергии в энергосистемы.
«Это был первый раз, когда я увидела, как эти два интереса объединились», — говорит она. «Я увлеклась и с тех пор работаю над этой темой».
Получая докторскую степень в Университете Карнеги-Меллона, Донти смогла разработать свою программу так, чтобы она включала информатику и государственную политику. В своих исследованиях она изучала потребность в фундаментальных алгоритмах и инструментах, которые могли бы управлять энергосистемами, в значительной степени зависящими от возобновляемых источников энергии.
«Я хотела принять участие в разработке этих алгоритмов и наборов инструментов, создавая новые методы машинного обучения, основанные на информатике», — говорит она. «Но я хотела убедиться, что моя работа основана как на реальных энергетических системах, так и на работе с людьми в этой области», чтобы обеспечить то, что действительно необходимо.
Пока Донти работала над докторской степенью, она стала соучредителем некоммерческой организации под названием Climate Change AI. Её цель, по её словам, состояла в том, чтобы помочь сообществу людей, занимающихся вопросами климата и устойчивого развития — «будь то учёные-компьютерщики, учёные, практики или политики» — объединиться и получить доступ к ресурсам, связям и образованию, «чтобы помочь им в этом пути».
«В области климата», — говорит она, — «вам нужны эксперты в конкретных секторах, связанных с изменением климата, эксперты в различных технических и социальных наборах инструментов, владельцы проблем, затронутые пользователи, политики, знающие правила — все они должны работать вместе для достижения масштабируемого воздействия».
Когда Донти поступила в MIT в сентябре 2023 года, неудивительно, что её привлекли инициативы, направленные на применение компьютерных наук для решения самых больших проблем общества, особенно текущей угрозы здоровью планеты.
«Мы действительно думаем о том, где технологии имеют гораздо более долгосрочное влияние, и о том, как технологии, общество и политика должны работать вместе», — говорит Донти. «Технология — это не просто одноразовая и монетизируемая вещь в контексте года».
В своей работе Донти использует модели глубокого обучения для включения физики и жёстких ограничений электрических энергосистем, использующих возобновляемые источники энергии, для улучшения прогнозирования, оптимизации и управления.
«Машинное обучение уже широко используется для таких вещей, как прогнозирование солнечной энергии, что является предпосылкой для управления и балансировки энергосистем», — говорит она. «Моя задача — как улучшить алгоритмы для балансировки энергосистем перед лицом ряда изменяющихся во времени возобновляемых источников энергии?»
Одним из прорывов Донти является перспективное решение для операторов энергосистем, позволяющее оптимизировать затраты с учётом реальных физических реалий сети, а не полагаться на приближения. Хотя это решение ещё не внедрено, оно работает в 10 раз быстрее и гораздо дешевле, чем предыдущие технологии, и привлекло внимание операторов энергосистем.
Другая технология, которую она разрабатывает, позволяет предоставлять данные, которые можно использовать для обучения систем машинного обучения оптимизации энергосистем. В целом, многие данные, связанные с системами, являются конфиденциальными либо из-за того, что они являются собственностью, либо из-за соображений безопасности. Донти и её исследовательская группа работают над созданием синтетических данных и тестов, которые, по словам Донти, «могут помочь выявить некоторые из основных проблем» в повышении эффективности энергосистем.
«Вопрос в том, — говорит Донти, — можем ли мы довести наши наборы данных до такой точки, чтобы они были достаточно сложными для обеспечения прогресса?»
За свои усилия Донти была удостоена стипендии Министерства энергетики США для выпускников в области вычислительных наук и стипендии Национального научного фонда для выпускников. Она была включена в список «35 новаторов до 35 лет» журнала MIT Technology Review в 2021 году и в список Vox «Future Perfect 50» в 2023 году.
Следующей весной Донти будет преподавать курс под названием «ИИ для борьбы с изменением климата» вместе с Сарой Бири, доцентом кафедры EECS, специализирующейся на ИИ для биоразнообразия и экосистем, и Эбигейл Боднер, доцентом кафедр EECS и наук о Земле, атмосфере и планетах, специализирующейся на ИИ для климата и наук о Земле.
«Мы все очень взволнованы этим», — говорит Донти.
Поступив в MIT, Донти говорит: «Я знала, что здесь будет экосистема людей, которые действительно заботятся не только о таких показателях успеха, как публикации и количество цитирований, но и о влиянии нашей работы на общество».
1. Какие факторы повлияли на формирование профессиональных интересов Прии Донти?
На формирование профессиональных интересов Прии Донти повлияли несколько факторов. Во-первых, детские поездки в Индию, которые пробудили в ней мотивацию бороться с неравенством. Во-вторых, учитель биологии в средней школе, который сосредоточил класс на климате и устойчивом развитии. В-третьих, работы исследователей из Соединённого Королевства, утверждавших, что искусственный интеллект и машинное обучение будут необходимы для интеграции возобновляемых источников энергии в энергосистемы.
2. Какие цели преследует некоммерческая организация Climate Change AI, соучредителем которой стала Донти?
Некоммерческая организация Climate Change AI, соучредителем которой стала Донти, стремится помочь сообществу людей, занимающихся вопросами климата и устойчивого развития, объединиться и получить доступ к ресурсам, связям и образованию. Цель организации — поддержка и сотрудничество между учёными-компьютерщиками, учёными, практиками и политиками для борьбы с изменением климата.
3. Какие технологии разрабатывает Донти для оптимизации энергосистем?
Донти разрабатывает несколько технологий для оптимизации энергосистем. Одна из них позволяет операторам энергосистем оптимизировать затраты с учётом реальных физических реалий сети. Другая технология позволяет предоставлять данные, которые можно использовать для обучения систем машинного обучения оптимизации энергосистем. Донти и её исследовательская группа также работают над созданием синтетических данных и тестов для повышения эффективности энергосистем.
4. Какие награды и признания получила Донти за свои усилия в области борьбы с изменением климата?
Донти была удостоена стипендии Министерства энергетики США для выпускников в области вычислительных наук и стипендии Национального научного фонда для выпускников. Она была включена в список «35 новаторов до 35 лет» журнала MIT Technology Review в 2021 году и в список Vox «Future Perfect 50» в 2023 году.
5. Какие курсы будет преподавать Донти в MIT?
Донти будет преподавать курс под названием «ИИ для борьбы с изменением климата» вместе с Сарой Бири и Эбигейл Боднер. Этот курс будет посвящён использованию искусственного интеллекта для решения проблем, связанных с изменением климата.