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原文链接：https://news.mit.edu/2025/fighting-health-planet-ai-priya-donti-1007
原文作者：Michaela Jarvis | MIT Laboratory for Information and Decision Systems
驾驭人工智能，捍卫地球健康：Priya Donti教授的研究聚焦可再生能源优化
助理教授Priya Donti的研究将机器学习应用于优化可再生能源系统。
配图说明： EECS助理教授兼LIDS研究员Priya Donti说：“机器学习在太阳能发电预测等领域已经得到了广泛应用，这是管理和平衡电网的先决条件。我的重点是：在面对一系列时变的可再生能源时，如何改进算法来实际平衡电网？”
图片来源： Photo: Adam Glanzman
对于Priya Donti来说，童年时期去印度的旅行不仅仅是探望大家庭的机会。这些两年一次的旅程激发了她至今仍在影响她的研究和教学的动力。
与她在马萨诸塞州的家境形成鲜明对比的是，Donti——现任麻省理工学院电气工程与计算机科学系（EECS）的西尔弗曼家族职业发展教授，以及麻省理工学院信息与决策系统实验室（LIDS）的首席研究员——对人们生活方式的巨大差异感到震惊。
Donti说：“我非常清楚地看到了不平等在世界范围内是一个普遍存在的问题。从很小的时候起，我就知道我绝对想解决这个问题。”
这种动力又被一位专注于气候和可持续发展的高中生物老师进一步激发。
“我们学到气候变化这个巨大而重要的问题会加剧不平等，”Donti说。“那真的深深地刻在了我的心里，点燃了我的热情。”
因此，当Donti进入哈维穆德学院时，她本打算将精力投入到化学或材料科学的学习中，以创造下一代太阳能电池板。
然而，这些计划被搁置了。Donti“爱上”了计算机科学，随后发现了英国研究人员的工作，他们认为人工智能和机器学习对于帮助将可再生能源整合到电网中至关重要。
“这是我第一次看到这两个兴趣点结合在一起，”她说。“我一下子被迷住了，从那时起就一直致力于这个课题。”
从公共政策到气候AI
在卡内基梅隆大学攻读博士学位期间，Donti能够设计自己的学位，使其涵盖计算机科学和公共政策。在她的研究中，她探索了创建基础算法和工具的必要性，这些工具可以大规模管理严重依赖可再生能源的电网。
“我希望通过创造植根于计算机科学的新机器学习技术，在开发这些算法和工具包方面发挥作用，”她说。“但我希望确保我进行工作的方式既植根于实际的能源系统领域，又与该领域的人员合作”，以提供真正所需的东西。
在Donti攻读博士学位期间，她共同创立了一个名为“气候变化人工智能”（Climate Change AI）的非营利组织。她表示，她的目标是帮助参与气候和可持续发展的人群——“无论是计算机科学家、学者、从业人员还是政策制定者”——聚集在一起，获取资源、联系和教育，“帮助他们走上这条道路。”
“在气候领域，”她说，“你需要特定气候变化相关领域的专家，拥有不同技术和社科工具包的专家，问题所有者，受影响用户，了解监管政策的决策者——所有这些人——才能产生可规模化的实地影响。”
麻省理工学院的长期影响
当Donti于2023年9月来到麻省理工学院时，她被其致力于将计算机科学应用于社会最大问题（尤其是当前对地球健康构成的威胁）的倡议所吸引，这并不奇怪。
“我们真的在思考技术具有更长远的影响力的地方，以及技术、社会和政策如何必须协同工作，”Donti说。“技术不仅仅是一次性的，而且在一年内就能实现货币化。”
她的工作利用深度学习模型来整合采用可再生能源的电力系统的物理特性和硬性约束，以实现更好的预测、优化和控制。
“机器学习在太阳能发电预测等领域已经得到了广泛应用，这是管理和平衡电网的先决条件，”她说。“我的重点是：在面对一系列时变的可再生能源时，如何改进算法来实际平衡电网？”
突破性的优化和合成数据
Donti取得的突破之一是为电网运营商提供了一个有前景的解决方案，可以优化成本，同时考虑到电网的实际物理现实，而不是依赖于近似值。虽然该解决方案尚未部署，但它看起来比以前的技术快10倍，成本也低得多，并吸引了电网运营商的关注。
她正在开发的另一项技术有助于提供可用于训练机器学习系统的电力系统优化数据。一般来说，有关这些系统的大部分数据都是私有的，要么是因为专有性，要么是因为安全问题。Donti和她的研究小组正在努力创建合成数据和基准测试，Donti说，这些“可以帮助揭示”提高电力系统效率方面的一些潜在问题。
Donti说：“问题是，我们能否将数据集提升到足够难的程度，从而推动进步？”
为此，Donti获得了美国能源部计算科学研究生奖学金和NSF研究生研究奖学金。她入选了《麻省理工科技评论》2021年“35位35岁以下创新者”名单和Vox 2023年“未来完美50人”名单。
面向气候行动的AI课程
明年春天，Donti将与EECS助理教授Sara Beery（她的研究重点是人工智能在生物多样性和生态系统中的应用）和地球、大气与行星科学系的助理教授Abigail Bodner（她在EECS拥有麻省理工学院施瓦茨曼计算学院的共享职位）共同教授一门名为“AI for Climate Action”的课程。
“我们都对此感到非常兴奋，”Donti说。
Donti表示，来到麻省理工学院，她知道会有一个“关怀的生态系统”，他们不仅关心出版物和引用次数等成功指标，更关心我们工作对社会产生的影响。”
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