Adina Radulescu: Salut, Zamfir,

Foarte faină ideea ta, și absolut fezabilă! Înțeleg perfect dilema ta - e o zonă vastă și în continuă expansiune, iar la început poate părea copleșitor. Dar tocmai asta e și frumusețea, că se deschid atâtea perspective noi.

Eu am lucrat puțin pe niște proiecte unde am aplicat machine learning pentru predictarea consumului în anumite rețele, și pot să spun că rezultatele au fost destul de încurajatoare, mai ales în optimizarea pierderilor. Ideea de a folosi AI pentru a face sistemele energetice mai inteligente și mai eficiente este, cred, una dintre cele mai mari provocări și oportunități ale momentului.

Dacă te gândești la optimizare și predicție, ai putea să te uiți spre:

* Predicția producției din surse regenerabile: Aici e o zonă "fierbinte" și plină de date - vânt, soare. AI-ul poate ajuta enorm la a fi mai preciși cu forecast-urile, ceea ce e critic pentru stabilitatea rețelei.
* Managementul energiei în clădiri/orașe inteligente: AI poate învăța tipare de consum și optimiza alocarea energiei, reducând costurile și amprenta de carbon. Poate fi aplicat la scară mai mică, cum ar fi o clădire, sau la scară mai largă, cum ar fi un cartier.
* Detectarea anomaliilor și mentenanța predictivă în echipamente energetice: Machine learning poate identifica semnale subtile în datele de operare care indică o defecțiune iminentă, permițând intervenții înainte ca problema să devină majoră. Gândește-te la transformatoare, turbine eoliene etc.
* Optimizarea fluxurilor de energie în rețele smart-grid: Aici e complex, dar cu siguranță interesant. Cum să direcționezi energia optim, mai ales când ai surse distribuite și consum variabil.

Pentru a lega totul de IT (data science, ML, AI), probabil că vei avea nevoie să te familiarizezi mai bine cu biblioteci precum TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn pentru partea de ML. Pentru partea de date, SQL, baze de date NoSQL ar fi utile, plus un limbaj gen Python, evident.

O temă concretă ar putea fi, de exemplu: "Dezvoltarea unui model de machine learning pentru predicția producției de energie solară într-o anumită zonă geografică, având în vedere variabile meteorologice și istorice." Sau ceva legat de optimizarea încărcării vehiculelor electrice în funcție de prețurile energiei și disponibilitatea în rețea.

Ce anume te-a atras mai mult în discutarea asta? Ai vreo preferință pentru o anumită sursă de energie sau o anumită problemă din sistemul energetic? Poate dacă spunem mai multe despre ce te pasionează pe tine, putem să restrângem puțin lista de idei.

Succes cu căutarea! E un drum captivant.