چگونه فناوری پیشرفته در حال تغییر پیش بینی قدرت و کاهش هزینه های عملیاتی است
تحول در بازارهای انرژی فقط اتفاق نمی افتد – با سرعت زیاد سرعت در حال تسریع است زیرا الگوریتم های هوشمند ، قانون را در مورد نحوه عملکرد برنامه ها بازنویسی می کنند. طبق مطالعه ای که توسط محققان انجام شده است دانشگاه کرنلاستفاده از هوش مصنوعی برای پیش بینی قیمت برق با شبکه های عصبی عمیق حلقوی ، به طور متوسط درصدی درصد مطلق حدود 5.5 ٪ به دست آورده است که نشان دهنده دقت بالای این مدل ها است.
Shruthi Alekha به عنوان یک معمار ارشد نرم افزار با بیش از 16 سال تجربه در زمینه طراحی برنامه های کاربردی ابر ، بخش های قابل توجهی از حرفه خود را برای ایجاد زیرساخت های داده مقیاس پذیر و الگوریتم هایی که پایه و اساس ابزارهای تصمیم گیری AI را که امروزه مورد استفاده قرار می گیرند ، اختصاص داده است. رویکرد نوآورانه وی به تجزیه و تحلیل پیش بینی شده باعث افزایش کارایی بازار شده و او را به عنوان یک صدای پیشرو در ادغام هوش مصنوعی در سیستم های زیرساختی مهم قرار داده است.
از الگوریتم های انکولوژی گرفته تا نوآوری در بازار انرژی
تکامل حرفه ای Shruthi در قلمرو تجزیه و تحلیل پیش بینی شده مسیری غیر منتظره را از طریق فناوری پزشکی طی کرد. وی پس از کسب مدرک لیسانس خود در علوم کامپیوتر با تمایز در هند ، در سال 2007 دندان های خود را در بهداشت و درمان زیمنس قطع کرد و نرم افزارهای تخصصی برای درمان تومور در بخش های آنکولوژی ایجاد کرد.
“اولین نقش من در زیمنس به من تجربه ارزشمندی را برای ایجاد برنامه های مهم و مهم به من داد.” Shruthi توضیح می دهد. “کار بر روی نرم افزاری که در بیمارستان دانشگاه هایدلبرگ مورد استفاده قرار می گیرد ، اهمیت دقت و قابلیت اطمینان را در هر آنچه می سازم به من آموخت.”
این بنیاد در توسعه نرم افزار مراقبت های بهداشتی، همراه با مدرک کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر از دانشگاه بوستون ، زمینه را برای نوآوری های بعدی خود قرار داد. در دانشگاه بوستون ، Shruthi یک ابزار تجسم تعاملی مبتنی بر جاوا برای توالی پروتئین ویروس ایجاد کرد و در سال 2012 جایزه علوم کاربردی را به دست آورد.
“پروژه تجسم پپتید فوق العاده فنی بود ،” Shruthi توضیح می دهد ، به جلو تکیه می دهدبشر “ما توالی پروتئین از ویروس ها را می گرفتیم – اساساً رشته های طولانی اسیدهای آمینه – و ایجاد یک رابط بصری که به ایمونولوژیست ها اجازه می دهد الگوهای را شناسایی کنند. چالش واقعی حجم داده ها بود. هر ویروس هزاران پروتئین دارد و هر پروتئین می تواند صدها اسید آمینه داشته باشد.”
راه حل او از Hadoop استفاده کرد – چارچوبی که کارهای محاسباتی سنگین را در چندین رایانه تقسیم می کند. این رویکرد زمان تجزیه و تحلیل را از هفته ها به دقیقه کاهش می دهد و به طور قابل توجهی تسریع در جدول زمانی تحقیق واکسن است. این تجربه عملی با محاسبات توزیع شده بعداً هنگام مقابله با پیش بینی های بازار انرژی بسیار ارزشمند بود ، جایی که سرعت پردازش مستقیماً بر تصمیمات و درآمد تجاری تأثیر می گذارد.
انقلابی در بازارهای برق با تجزیه و تحلیل داده های پیشرفته و زیرساخت های داده در زمان واقعی
پیشرفت واقعی در حرفه Shruthi در طول هفت سال حضور وی در Genscape (اکنون بخشی از Wood Mackenzie) از سال 2013 تا 2020 اتفاق افتاد ، ارائه دهنده پیشرو جهانی داده ها و تجزیه و تحلیل های زمان واقعی برای کالاها و بازارهای انرژی. این دوره پیش بینی پذیرش گسترده هوش مصنوعی در بخش انرژی را پیش می برد ، اما کار پیشگام او با تجزیه و تحلیل داده های بزرگ و مدل سازی آماری پیشرفته زمینه های اساسی برای آنچه بعداً در برنامه های کاربردی AI در صنعت تکامل می یابد ، ایجاد می کند. او به عنوان یک معمار در آنجا ، پیشگام ایجاد یک موتور تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده درآمد بود که اساساً قیمت گذاری بازار برق را از طریق تکنیک های پیشرفته یادگیری ماشین و ورودی های داده زنده تغییر داد.
کار مستقیم با مدیر و هدایت تیم متنوعی که شامل توسعه ، تضمین کیفیت و DevOps باشد ، Shruthi سیستمی را طراحی کرد که تصمیم گیری معامله گران انرژی را به میزان قابل توجهی بهبود بخشید. معماری وی از Azure Kubernetes و SignalR برای پخش داده های زمان واقعی استفاده کرده است ، همراه با الگوریتم های پیچیده درون یابی برای پردازش مجموعه داده های بزرگ.
“موتور تحلیلی پیش بینی کننده که در Genscape توسعه دادیم بالاترین تولید کننده درآمد در آن زمان بود” یادداشت های Shruthi با غرور. “این فقط یک دستاورد فنی نبود – این امر مستقیماً با ایجاد Genscape به عنوان یک ارائه دهنده تحلیلی قابل اعتماد در بازار ، به رشد درآمد کمک می کرد.”
تأثیر این کار بسیار فراتر از خود شرکت بود. مقامات قدرتمند دولت ، از جمله کمیسیون انرژی کالیفرنیا ، برای تجزیه و تحلیل و پیش بینی قیمت برق به این ابزارها اعتماد کردند و امکان مدیریت کارآمدتر شبکه و تخصیص منابع را در دوره های تقاضای اوج فراهم کردند.
در کنار موتور تجزیه و تحلیل پیش بینی ، Shruthi ابزارهای پردازش تصویر ML را برای یک چالش کاملاً متفاوت طراحی کرده است: نظارت بر نفت ، گاز و خط لوله های برق. این پروژه از دید رایانه ای برای تجزیه و تحلیل هزاران تصویر ماهواره ای و هواپیماهای بدون سرنشین زیرساخت ها ، به طور خودکار نشت بالقوه ، مسائل ساختاری یا دسترسی غیرمجاز استفاده می کند.
“سیستم تشخیص تصویر ما می تواند تغییرات ظریف در الگوهای پوشش گیاهی را در اطراف خطوط لوله شناسایی کند که اغلب نشانگر نشت زیرزمینی است.” او توضیح می دهدبشر “همچنین می تواند ناهنجاری های ساختاری در سیستم های انتقال نیرو را با مقایسه تصاویر فعلی در برابر خطوط تاریخی تشخیص دهد.”
تحول ابر و تعالی عملیاتی
اول ، او رهبری پروژه نوسازی API را انجام داد و خدمات صابون میراث را به API های استراحت منتقل کرد. این تغییر معماری زمان پاسخ را 50 ٪ کاهش داده و پردازش داده های کارآمدتر را فعال کرده و این شرکت را از پروتکل های میراث دست و پا گیر آزاد می کند.
دوم ، Shruthi از مهاجرت ابر به ابتکار لاجورد قهرمان شد. این اقدام استراتژیک چالش های مدیریت استقرار دستی و بازیابی فاجعه را از طریق سیستم های داخلی با اجرای خطوط لوله CI/CD از بین برد.
این مهاجرت خدمات بومی لاجورد ، از جمله عملکردهای Redis ، Azure SQL و Azure را اعمال کرد. او همچنین AUTH0 را برای فعال کردن ورود به سیستم در سراسر شرکت در چندین برنامه کاربردی ادغام کرد.
روش او برای مدیریت این انتقال ها فراتر از مشخصات فنی و نمودارها بودبشر “حرکت به ابر فقط مربوط به تعویض سرورها نبود ،” Shruthi بین SIP های قهوه به یاد می آورد. “ما مجبور شدیم افرادی را که سالها کار می کردند ، متقاعد کنیم که سردردهای کوتاه مدت جاده را بپردازند. بعضی روزها احساس می کردند که هم مهندس و هم درمانگر هستند.”
خصوصیات رهبری وی در این دوره ، جایزه کوشش را در Genscape در سال 2018 به دست آورد و تعهد استثنایی خود را به تعالی و نوآوری تشخیص داد. اخیراً ، Shruthi ده ها نفر از مدیران ارشد فناوری را برای برنده شدن در “رهبر فنی سال 2024” جایزه Braintech شکست داد – گواهی بر افزایش تأثیر وی در عرصه اجرای AI صنعت.
ساخت تیم ها در مرزها
یکی از مهمترین دستاوردهای Shruthi در Genscape در حال تهیه برنامه های مربیگری ساختاری و چارچوب های توسعه شغلی بود که به نرخ نگهدارنده چشمگیر 90 ٪ تیم کمک می کند. وی با مدیریت تیم های توزیع شده در مناطق مختلف زمانی ، او از برقراری ارتباط صاف و همکاری مؤثر اطمینان حاصل کرد.
“مشکلات فنی می تواند با کد مناسب برطرف شود ، اما افراد از قاره های مختلف به عنوان یک واحد کار می کنند؟ این یک بازی توپ دیگر است ،” Shruthi توضیح می دهد. “من بر اطمینان از اینكه مهندسان ارزش خود را درک كرده اند متمرکز شدم و دیدم كه چگونه مشاركتهای فردی آنها در اهداف بزرگتر ما جای می گیرد.”
رویکرد وی به رهبری باعث ایجاد فرهنگ نوآوری و کیفیت می شود و تیم ها را برای رسیدن به اهداف بلندپروازانه و در عین حال حفظ روحیه بالا به طور مداوم هدایت می کند. همكاران غالباً از توانایی وی در ایجاد پیچیدگی فنی با اهداف شفاف كسب و كار ستایش می كردند و او را به یك شریک ارزشمند در تیم های مهندسی و مدیریت ارشد تبدیل می كردند.
تعریف مجدد همکاری داده های ایمن
تمرکز فنی فعلی Shruthi در مراکز Liveramp در توسعه اتاق های تمیز داده های مقیاس پذیر – محیط های امن که سازمانها می توانند مجموعه داده های ترکیبی را بدون قرار گرفتن در معرض داده های خام تجزیه و تحلیل کنند. مهمترین نوآوری وی تبدیل این محیط ها از سیستم های وابسته به رابط به سیستم عامل های کاملاً قابل برنامه ریزی است.
چارچوب API که وی مهندسی کرد ، محدودیت اساسی در فناوری همکاری داده ها را حل کرد. Shruthi توضیح می دهد: “در حالی که رابط های کاربر مفید هستند ، می توانند هنگام برخورد با گردش کار پیچیده یا در مقیاس بزرگ ، به ویژه برای مشاغل که نیاز به خودکار سازی کارها یا ادغام عملکرد اتاق تمیز در سیستم های موجود خود دارند ، محدود کننده باشند.” “با ساختن یک لایه جامع API با کنترل های امنیتی مناسب ، ما به سازمان ها این امکان را دادیم تا گردش کار خودکار را ایجاد کنند که با الزامات خاص حریم خصوصی آنها مطابقت داشته باشد.”
تخصص وی همچنین در توسعه قابلیت های صادراتی بین ابرهای بین المللی نقش مهمی داشت که نحوه استفاده سازمان ها از بینش اتاق تمیز را تغییر می داد. مهندسی مسیرهای داده ایمن در بین ارائه دهندگان مختلف ابر ، ادغام یکپارچه بین محیط داده های محافظت شده و سیستم های خارجی را فعال می کند. این نوآوری به سازمانها اجازه می دهد تا تجزیه و تحلیل ایمن را مستقیماً در اکوسیستم داده های موجود خود ، از جمله داشبورد اطلاعات تجاری ، انبارهای داده و چارچوب های تصمیم گیری بگنجانند.
نگاه به آینده
در حال حاضر ، Shruthi دارای وضعیت ارشد عضو با IEEE است ، شناختی که نشان دهنده سالهای تجربه فنی و مشارکت وی در چندین زمینه مهندسی کاربردی است. این تعیین به طور معمول به متخصصان دارای سوابق تعیین شده تأثیر در زمینه و مشارکت فعال در پیشرفت فناوری داده می شود.
وی همچنین از وی دعوت شده است تا به عنوان عضو هیئت منصفه برای جوایز Globee در فناوری خدمت کند – یک برنامه بین المللی که نوآوری و موفقیت را در سراسر صنعت فناوری به رسمیت می شناسد. این نقش ، در کنار کار همکار خود برای کنفرانس بین المللی EIS 3.0 در مورد راه حل های AI و پایدار در دانشگاه BML Munjal ، نشان دهنده چگونگی ارزش گذاری حرفه ای وی توسط مؤسسات جهانی است.
هدف شغلی طولانی مدت وی گسترش تأثیر خود در تصمیمات استراتژیک معماری در زمینه های تجزیه و تحلیل داده ها و ادغام هوش مصنوعی در سیستم عامل های شرکت در مقیاس بزرگ است و به دنبال بهبود بینش های داده محور در پروتکل های سختگیرانه حریم خصوصی است. “من می خواهم مرزهای آنچه را که ممکن است با ادغام هوش مصنوعی در سیستم های سازمانی باشد ، ادامه دهم.” او می گوید. “هنوز پتانسیل بیش از حد بیش از حد وجود دارد ، به ویژه در تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و همکاری داده های ایمن.”