Priya Donti: la investigadora que pretende cambiar el futuro de la energía renovable mediante la IA y Machine Learning

Priya Donti desde pequeña tuvo muy claro hasta qué punto la desigualdad es un problema generalizado en todo el mundo, y quiso abordar este problema con la aplicación del aprendizaje automático para optimizar la energía renovable. En secundaria aprendió que el cambio climático exacerbaría la desigualdad en el mundo.

Se enamoró de la informática cuando descubrió el trabajo de investigadores del Reino Unido que argumentaban que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático serían esenciales para integrar las energías renovables en las redes eléctricas.

Pero fue en su doctorado cuando diseñó su carrera para integrar la informática y las políticas públicas, explorando la necesidad de algoritmos que pudieran gestionar, a gran escala, redes eléctricas con una alta dependencia de las energías renovables.

Climate Change AI

Además, durante su doctorado, cofundó una organización global sin ánimo de lucro que cataliza el trabajo impactante en la intersección del cambio climático y el aprendizaje automático, llamada Climate Change AI.

Su objetivo era ayudar a toda la comunidad de personas que están involucradas en el clima y la sostenibilidad como informáticos, académicos, profesionales o legisladores, a unirse y acceder a recursos, conexiones y formación para ayudarles.

Actualmente es profesora de Desarrollo Profesional de la Familia Silverman en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS) del MIT e investigadora principal en el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión del MIT (Massachusetts Institute of Technology, EEUU), una universidad privada considerada en numerosos rankings una de las mejores y más prestigiosas del mundo.

Donti llegó al MIT en septiembre de 2023, sintiéndose atraída por las iniciativas que dirigen la aplicación de la informática hacia los mayores problemas de la sociedad, especialmente la amenaza actual sobre la salud de nuestro planeta.

Pero, ¿en qué consiste su investigación?

En su trabajo están utilizando modelos de aprendizaje profundo para incorporar la física a la previsión, optimización y control de los sistemas de energía eléctrica que emplean energías renovables.

Han creado una solución prometedora para que los operadores de redes eléctricas puedan optimizar los costos, considerando las realidades físicas de la red en lugar de estar basados en aproximaciones. Parece funcionar 10 veces más rápido y a un coste mucho menor que las tecnologías anteriores, atrayendo a los operadores de redes.

Muchos datos relacionados con los sistemas eléctricos son privados, por eso están desarrollando otra tecnología para crear datos sintéticos y puntos de referencia, que puedan utilizarse en el entrenamiento de sistemas de aprendizaje automático para la optimización de los sistemas eléctricos. Pero la pregunta es si podrán llevar sus conjuntos de datos a un punto en el que sean lo suficientemente sólidos como para impulsar el progreso.

Próximamente, Donti impartirá clases sobre IA para la acción climática cuyo enfoque es la IA para la biodiversidad y los ecosistemas. Se espera que inspire la próxima ola de innovación climática. Este es el tipo de trabajo con impacto que impulsa la IA, de ser una herramienta más a convertirse en un verdadero agente de cambio para nuestro planeta.