Сможет ли ИИ остановить блэкауты?

Сможет ли ИИ остановить блэкауты? Или спровоцировать их.

28 апреля 58 миллионов жителей Испании, Португалии и Франции на 18 часов остались без света в результате одного из крупнейших массовых отключений электричества в европейской истории. Современные сети, насыщаемые возобновляемыми источниками и цифровыми технологиями, становятся всё сложнее и более уязвимыми.

Я решил разобраться, какую роль машинное обучение и искусственный интеллект — как наиболее передовая технология — может играть в подобных событиях в бущущем — как со стороны защиты, так и «нападения».

ИИ как защитник: системы учатся предвидеть сбои и экономить часы простоев

Существует опыт компании Entergy Louisiana, которая интегрировала алгоритмы ИИ в инфраструктуру умных счетчиков (AMI). Итог: за первые годы работы система предупредила 536 неплановых отключений, предотвратив свыше 48 000 минут простоя (это больше месяца, если что). ИИ распознаёт мельчайшие отклонения и прогнозирует поломки до их возникновения.

Далее. В эпоху массового перехода на зеленую энергетику (в Испании и Португалии доля «возобновлёнки» перешагнула 50%, с планами достигнуть 81% к 2030 году), перед операторами встаёт вопрос изменчивости и нестабильности этих энергоресурсов.

Именно здесь эксперты World Economic Forum и исследователи Национальной лаборатории возобновляемой энергии США (NREL) указывают на гигантский потенциал цифрового прогнозирования спроса и предложения. ИИ способен сократить предсказания с дней до секунд, мгновенно балансируя мощность и предотвращая перегрузки.

Кроме того, ИИ-платформы типа Rhizome и PG&E борются с погодными угрозами, используя прогнозы на основе анализа исторических данных и климатических моделей. Компьютерное зрение может распознавать проблемную активность вблизи инфраструктуры и моментально направлять на место проверки. Не забываем и про «виртуальные электростанции», которые с помощью ИИ могут быстро снижать потребление в пик нагрузки, стабилизируя сети.

Но, как всегда — всё не так однозначно™.

ИИ как источник угроз: кибератаки, перегрузки и ошибки автономности

Само собой, как только сети становятся более цифровизированными и интеллектуальными, — автоматически растут и риски их поражения. В 2023 году 61% глобальных кибератак на критическую инфраструктуру Евразии пришёлся на Россию (отчёт Eurelectric).

С ростом использования массового ИИ эти атаки станут только изощреннее. Злоумышленники могут использовать нейросети для мгновенного выявления уязвимостей и проведения атак таким образом, чтобы сетевые защитные механизмы даже не успели среагировать.

Исследователи Tripwire предвидят сценарии таких атак с помощью продвинутого машинного обучения на энергетические SCADA-системы и автоматическое внедрение вредоносного софта.

Другой риск — чрезмерная зависимость от «черных ящиков» ИИ. Банальный неправильный прогноз нагрузки во время летней жары, одновременное подключение множества электрокаров к станции зарядки или даже ошибка после обновления прошивки могут легко привести к каскадным сбоям. А с учетом интеграции общих ИИ-решений во множестве энергокомпаний одна ошибка может мгновенно охватить целые регионы наподобие вируса.

И наконец, казалось бы неочевидный фактор, о котором предупреждают аналитики из Sourceability: сами дата-центры и вычислительные мощности ИИ станут дополнительной нагрузкой для сети. Принципиальное увеличение энергопотребления дата-центров с годами станет способно вывернуть наизнанку всю инфраструктуру, если мощность не будет планомерно увеличиваться заранее.

При грамотном подходе ИИ действительно может увеличить стабильность энергосистем будущего, но без жёсткого и осознанного контроля он же способен стать новой, опасно мощной причиной масштабных блэкаутов.

/ Не запрещена в РФ