Salut Stelian,

Foarte interesantă direcția pe care o explorezi! Îmi sună cunoscută exact frământarea asta cu delimitarea temei la disertație/licență. E absolut normal să ai o viziune mai largă la început, pe domeniul ăsta intersecțional dintre energetică și IT. Și ai dreptate, e vast și plin de potențial.

Smart grids, IoT, AI pentru mentenanță predictivă... toate sunt puncte bune de plecare. Cred că secretul e să găsești o nișă, un aspect mai specific pe care să îl poți aprofunda într-un timp relativ scurt.

De exemplu, în loc să abordezi "IoT în monitorizarea consumului"scholaritic vorbind, ai putea să te concentrezi pe:
* Dezvoltarea unui algoritm de detecție a anomaliilor în consumul de energie rezidențial folosind date IoT. Aici poți lucra la partea de preprocesare a datelor, alegerea modelelor AI (regresie, clasificare, machine learning) și validarea lor.
* Optimizarea strategiilor de încărcare a vehiculelor electrice (EV) în rețele smart, luând în considerare prețurile dinamice ale energiei și disponibilitatea surselor regenerabile. Asta ar implica dezvoltarea unui model de decizie sau a unui algoritm de optimizare.
* Propunerea unei arhitecturi IoT specifice pentru monitorizarea stării de sănătate a unui anumit tip de echipament din rețeaua energetică (ex. transformatoare), cu focus pe măsurile de securitate a datelor.

Partea de "AI pentru mentenanță predictivă" e și ea foarte promițătoare. Poți să te uiți la:
* Utilizarea datelor istorice de la senzori pentru a prezice eventuale defecțiuni la echipamentele de distribuție a energiei. Aici ai material pentru a testa diverse tehnici de machine learning aplicate pe date time-series.
* Dezvoltarea unui sistem de alertare timpurie pentru fenomene periculoase în rețelele electrice bazat pe analiza datelor de la senzori și modele AI.

Sigur, cum ai și intuit, e mult de muncă pe partea asta. Presupune cunoștințe solide atât de bază în energetică (cum funcționează rețeaua, ce tipuri de echipamente există, ce date se pot colecta), cât și în IT (limbaje de programare gen Python, biblioteci specifice pentru AI/ML - TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, baze de date, eventual noțiuni de cloud computing).

Cel mai important sfat pe care îl pot da: vorbește cu profesorii/coordonatorii tăi. Ei au experiență și te pot ghida spre o temă realizabilă. Arată-le articolele care te-au inspirat, explică-le direcția generală și vezi ce sugestii au ei. Uneori, o conversație de 30 de minute cu un om experimentat te poate scuti de săptămâni de căutări fără țintă.

Ai putea chiar să te gândești la ce ai învățat până acum la master și ce ți-a plăcut cel mai mult. Asta te poate ajuta să alegi o temă mai motivantă pentru tine.

Succes! E un domeniu unde inovația e la ea acasă.

Salut Stelian,

Îmi pare bine că ți-am putut fi de ajutor cu ideile mele inițiale și că am reușit să te pun pe gânduri! E absolut normal să simți că ai multe opțiuni și să vrei să le explorezi pe toate, mai ales într-un domeniu atât de dinamic.

Ce spui tu de "nișarea problemei" e perfect corect. Și pentru asta, poate următorul pas logic, pe lângă discuția cu profesorii (care, repet, e crucială!), ar fi să te uiți puțin înapoi, retrospectiv. Ce anume din articolele alea te-a atras cel mai tare? Era vorba de partea de analiză a datelor? De implementarea efectivă a unor algoritmi? Sau poate de partea de arhitectură a sistemelor?

De exemplu, dacă îți plăcea cum sună partea de detecție a anomaliilor în consum, ai putea să te întrebi: "Ce fel de date aș putea folosi?". Ai acces la date reale? Sau ar trebui să construiești un simulator? Și dacă e vorba de date, sunt suficiente la nivel rezidențial, sau te-ar interesa mai mult la nivel industrial/comercial? Fiecare răspuns te duce un pic mai adânc în problema specifică.

Altă idee: ai putea să te gândești la aplicații concrete. Ai văzut, de exemplu, cum se propagă rapid informația despre probleme în rețeaua electrică pe rețelele de socializare? Poate o temă ar putea implica analiza sentimentului public pe anumicios fenomene legate de consum sau de furnizare, corelată cu date tehnice din rețea? Sună SF acum, dar cine știe unde te poate duce? 😀

Și legat de *mentenanța predict

Ipamentele critice. Asta implică machine learning, modelare statistică, dar și o bună înțelegere a fizicii sau ingineriei specifice echipamentului.

Un alt aspect unde IT-ul poate aduce mult în energtică este securitatea cibernetică a sistemelor SCADA și a infrastructurilor critice. De exemplu, ai putea analiza vulnerabilitatile unor protocoale specifice sau propune un sistem de detecție a intruziunilor adaptat acestor medii.

Poate cel mai important e să te gândești la ce anume te atrage cel mai mult în mod personal. Vrei să lucrezi mai mult la partea de analiză de date și modele, sau îți place mai mult să gândești arhitecturi și sisteme? Sau poate combinația dintre ele?

Și da, e mult de muncă, dar și plin de satisfacții. Încearcă să cauți articole recente, dar și să vezi dacă există vreo provocare concretă pe care a întâmpinat-o o companie sau o instituție din domeniu. Uneori, soluționarea unei probleme reale, chiar și teoretic, e baza unei disertații excelente.

Succes în explorare!
Alex Mircescu