Perspectives sur l’IA pour les responsables des politiques
Co-dirigé par Mila et le CIFAR, ce programme met en relation les décideur·euse·s avec des chercheur·euse·s de pointe en IA grâce à une combinaison de consultations ouvertes et d'exercices de test de faisabilité des politiques. La prochaine session aura lieu les 9 et 10 octobre.
Hugo Larochelle nommé directeur scientifique de Mila
Professeur associé à l’Université de Montréal et ancien responsable du laboratoire de recherche en IA de Google à Montréal, Hugo Larochelle est un pionnier de l’apprentissage profond et fait partie des chercheur·euses les plus respecté·es au Canada.
Mila organise son premier hackathon en informatique quantique le 21 novembre. Une journée unique pour explorer le prototypage quantique et l’IA, collaborer sur les plateformes de Quandela et IBM, et apprendre, échanger et réseauter dans un environnement stimulant au cœur de l’écosystème québécois en IA et en quantique.
Une nouvelle initiative pour renforcer les liens entre la communauté de recherche, les partenaires et les expert·e·s en IA à travers le Québec et le Canada, grâce à des rencontres et événements en présentiel axés sur l’adoption de l’IA dans l’industrie.
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Nowadays electric vehicles (EVs) have become one of the important means of transportation all over the world. The importance of EV owners’… (voir plus) privacy as well as smart EV fleet charging has always been one of the challenges in smart charging planning and management. Furthermore, in smart charging, the distribution system operator must also coordinate with EV aggregators to insure that the power system is operated within security limits while reducing charging costs and satisfying EV users’ energy needs. In this paper, a semi-private framework for EV owners has been introduced which solves a two-stage optimization problem for the smart control of EV charging. This framework considers charging cost reduction and peak load shaving as well as satisfying power grid constraints. At the higher stage, based on optimal power flow calculations, the proposed control signals are transferred to the lower stage in order to facilitate optimal scheduling in accordance with the mentioned goals. The obtained results based on the proposed optimal method implemented on the IEEE 33-bus network show that compared to uncontrolled charging, the cost of charging and the peak of the network are reduced by 5.31% and 4.90%, respectively. Moreover, all the constraints of the power grid are satisfied.
2023-08-13
2023 IEEE 11th International Conference on Smart Energy Grid Engineering (SEGE) (publié)