Customize Consent Preferences

We use cookies to help you navigate efficiently and perform certain functions. You will find detailed information about all cookies under each consent category below.

The cookies that are categorized as "Necessary" are stored on your browser as they are essential for enabling the basic functionalities of the site. ... 

Always Active

Necessary cookies are required to enable the basic features of this site, such as providing secure log-in or adjusting your consent preferences. These cookies do not store any personally identifiable data.

No cookies to display.

Functional cookies help perform certain functionalities like sharing the content of the website on social media platforms, collecting feedback, and other third-party features.

No cookies to display.

Analytical cookies are used to understand how visitors interact with the website. These cookies help provide information on metrics such as the number of visitors, bounce rate, traffic source, etc.

No cookies to display.

Performance cookies are used to understand and analyze the key performance indexes of the website which helps in delivering a better user experience for the visitors.

No cookies to display.

Advertisement cookies are used to provide visitors with customized advertisements based on the pages you visited previously and to analyze the effectiveness of the ad campaigns.

No cookies to display.

Kort

Dreamteam Epoch bereikt top tien

Dreamteam Epoch heeft de negende plek behaald in de CityLearn Challenge 2022, een artificial intelligence (AI)-competitie. De studenten ontwikkelden een nieuw AI-algoritme voor slimmere energiesystemen. Ze streden met 110 andere teams van over de hele wereld.

De CityLearn Challenge draaide om het optimaal gebruiken van de groene stroom van zonnepanelen. Kunstmatige intelligentie voorspelt de energieconsumptie van de consument. Het model maakt op elk moment de beste keuze over het opslaan of gebruiken van elektriciteit. Tegelijkertijd houdt het algoritme rekening met de energieprijzen en de uitstoot van broeikasgassen bij de opwekking van stroom. Op deze manier helpt artificial intelligence de consument om energie te gebruiken tegen de laagste prijs en met de minste uitstoot.

Chief Engineer van Epoch, Philip Tempelman: “De grootste uitdaging was aan het begin van de competitie. Voor het model wilden wij deep reinforcement learning gebruiken. Dit is een techniek om met machine learning in een complexe omgeving, zoals een stroomnetwerk, de optimale keuzes te maken aan de hand van een vooraf bepaald beloningsmechanisme. In dit geval zijn de keuzes dus het opladen of ontladen van de batterij, en is het beloningsmechanisme gebaseerd op de CO2-uitstoot en de prijs.”

De CityLearn Challenge is een goed voorbeeld van de competities waar Epoch aan meedoet. Het team kiest altijd competities die bijdragen aan de UN Sustainable Development Goals. De studenten dragen daarmee bij aan duurzaamheid, veiligheid en gezondheid.

Wetenschapsredacteur Jos Wassink

Heb je een vraag of opmerking over dit artikel?

j.w.wassink@tudelft.nl

Comments are closed.