【AI・IoT・DX】UPDATER：家庭電力データ生成AIを公開試行

UPDATERは東京大学・田中研究室と共同で、家庭の電力使用パターンを“実データそっくり”に再現する拡散モデル型AIを開発し、WEB経由での生成利用を可能にする国内初の試みを開始した。30分刻みの日次需要を気温・曜日・祝日などの条件付きで生成でき、実データを扱わずに検証・開発を進められるためプライバシー課題を回避。HEMSやVPPのアルゴリズム検証、高度な省エネサービスの開発、需要予測モデルの学習に活用を見込む。

同AIは約2万件の家庭データで学習し、検証では実データと同等の予測精度を確認。モデル自体の提供は個別申請で用途を審査しつつ、WEBサービスからの仮想需要データ生成を一般に開放する。2025年3月の電気学会全国大会で研究発表済み。今後は長期間系列の生成、地域・季節差の取り込み、軽量化による計算負荷低減などを進め、家計と環境にやさしいエネルギーマネジメントの普及を狙う。

【出典】
▷東大×UPDATER、家庭の電力データを再現するAIモデルを共同開発し、利用可能とする“日本初”の試みを実施
※本記事は一次情報をもとに生成AIを活用した要約です。詳細は公表資料をご確認ください。