在停电期间摸索手电筒可能很快就会成为遥远的记忆，因为量子计算和人工智能可以学会破译电网故障，并以人类可能都注意不到的速度解决系统故障。
根据康奈尔大学即将发表在《应用能源》上的研究，与电网故障变成巨大问题(如电压变化或大面积停电)不同，结合人工智能的快速计算可以迅速诊断问题，并在几秒钟内找到解决方案。
“能源系统故障是一个老问题，我们仍在使用经典的计算方法来解决它们。”工程学院(College of Engineering)能源系统工程罗克珊·E和迈克尔·J·扎克(Roxanne E. and Michael J. Zak)教授Fengqi You说，“今天的电力系统可以受益于人工智能和量子计算的计算能力，因此电力系统稳定而可靠。”
根据联邦能源情报署(USEIA)的数据，美国公用事业在2020年的发电量约为4万亿千瓦时。这些电力通过地区电网输送，但由于风暴、倒下的树木、古老的输电线路和其他不幸事件，电力中断时常发生。
例如，根据USEIA的数据，2016年，美国客户平均经历了超过4小时的电力中断，而在2017年，这一平均时间上升到了近8小时。2018年，用户遭受了大约6小时的能源中断。
科学家们提出了一种全新的混合解决方案，通过创建一种基于量子计算的“智能系统”方法来构建故障诊断框架，从而准确地发现电力系统中的问题。
在论文中，研究人员在一个大规模的IEEE测试电力系统中证明了该方法的有效性和可扩展性。在研究中，他们发现基于量子计算的深度学习方法可以被有效地放大，在不影响性能的情况下，对大型电力系统进行快速诊断。
这项研究使用了橡树岭领导力计算设施的资源，该设施是美国能源部的一部分。2020年12月，在申请美国专利后，You和Ajagekar发表了一篇关于基于量子计算的深度学习在工业制造中的故障检测和诊断的论文。
前瞻经济学人APP资讯组
论文原文：
https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S030626192100996X
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