Алгоритм был протестирован на нескольких миллионах домах в Бразилии, где проблема кражи электричества стоит особенно остро, пишет New Scientist.

Кража электричества вряд ли чисто бразильское явление: в некоторых странах до 40% потребителей подкручивают показания счетчиков. Даже в законопослушной Великобритании это приводит к ежегодным убыткам в размере £440 млн. «В основном, это мошенничество, - говорит Патрик Глаунер из университета Люксембурга. - Но большие данные могут вскоре усложнить возможности для злоупотреблений».

Патрик Глаунер и его коллеги в течение пяти лет исследовали использование энергии в 3,6 млн домах в Бразилии. Каждый месяц они собирали 200 млн показаний со счетчиков. Затем они разработали алгоритм, позволивший распознать, когда потребление энергии в доме было подозрительно низким. У исследователей были данные и о предыдущих проверках, что позволило проверить выводы ИИ. Оказалось, что их инструмент правильно выявил потенциальные случаи мошенничества или ошибочных измерений.

«Интересно, что это ПО может довольно точно определить факт кражи, например, владельцами здания или квартир, которые потребляет лишь на 10% электроэнергии меньше, чем аналогичные владения», - говорит Пол Руйсвельт из Института энергетики Лондонского университета. Тем не менее, по его словам, для смежных зданий нормально иметь очень разные уровни использования энергии, что может привести к ложным срабатываниям алгоритма.

Стартап Upside Energy предоставляет сервис, который с помощью алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта распределяет энергию в электросети. Под его управлением работают электростанции, хранилища энергии и солнечные батареи.

Читайте самые интересные истории ЭлектроВестей в Telegram и Viber