Intrinsic predictability rather than urban structure governs machine learning forecast skill for electricity demand
Este artigo argumenta que a habilidade de previsão de modelos de aprendizado de máquina para a demanda de eletricidade urbana é determinada primariamente pela previsibilidade intrínseca dos padrões de carga históricos de uma cidade (especificamente a variância sazonal e a sensibilidade à temperatura) em vez pelas características estruturais ou localização geográfica da cidade.
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As cidades estão recorrendo cada vez mais à inteligência artificial para gerir as suas necessidades de eletricidade, esperando que algoritmos inteligentes possam prever exatamente quanta energia as pessoas usarão no próximo mês. Esta promessa de precisão é central no planeamento urbano moderno, onde os responsáveis devem equilibrar a rede, reduzir custos e diminuir emissões. A lógica parece direta: se um computador conseguir prever a procura com precisão, isso prova que o sistema energético da cidade é bem compreendido; se a previsão falhar, sugere que algo oculto ou avariado está a acontecer dentro da infraestrutura ou do comportamento dessa cidade específica. Este pressuposto tem impulsionado uma vaga de investimento em ferramentas de aprendizagem automática para a administração pública, tratando os erros de previsão como pistas diretas para problemas locais que precisam de ser corrigidos. No entanto, esta abordagem assenta numa crença crítica, muitas vezes não examinada: a de que a capacidade de um modelo prever o futuro depende da estrutura única da própria cidade.
Um novo estudo desafia esta crenção fundamental ao analisar a procura de eletricidade em quarenta e seis grandes cidades dos Estados Unidos. Os investigadores, liderados por Mahyar Hassani e colegas, não construíram simplesmente um motor de previsão melhor; construíram uma ferramenta de diagnóstico para testar se o sucesso ou o fracasso do motor nos diz realmente alguma coisa sobre a cidade. Eles analisaram doze anos de dados mensais de eletricidade, de 2007 a 2018, aplicando um método de teste rigoroso que impede o computador de utilizar dados futuros. O seu objetivo era ver se a precisão das previsões variava devido ao tamanho da cidade, à sua riqueza ou à forma como os seus edifícios estavam dispostos, ou se a variação provinha de algo inteiramente diferente.
Os resultados foram surpreendentes. O estudo descobriu que a competência do modelo de aprendizagem automática quase nada tinha a ver com o tamanho da cidade, a sua população ou o seu layout urbano específico. Uma cidade com um milhão de habitantes não era inerentemente mais fácil ou mais difícil de prever do que uma cidade com duzentos e cinquenta mil habitantes. Em vez disso, a capacidade de prever a procura era governada quase inteiramente pelo próprio histórico de utilização de eletricidade da cidade, especificamente dois padrões simples: a força com que a procura seguia as estações e a proximidade com que acompanhava a temperatura. Cidades com um ritmo sazonal forte e previsível de aquecimento no inverno e arrefecimento no verão eram fáceis de prever, independentemente de estarem no deserto ou no Midwest. Cidades com climas mais amenos, onde o tempo e o uso de eletricidade não oscilavam dramaticamente de mês para mês, eram muito mais difíceis de prever. Os investigadores descobriram que estes dois fatores — o ritmo sazonal e a sensibilidade à temperatura — explicavam quase todas as diferenças na precisão das previsões entre as cidades.
Para chegar a esta conclusão, a equipa teve de remover várias camadas de confusão potencial. Eles compararam os seus modelos avançados de aprendizagem automática contra uma regra muito simples: adivinhar que o uso de eletricidade do próximo mês seria o mesmo que o do mesmo mês do ano passado. Em quase metade das cidades, esta regra simples "sazonal-ingénua" teve um desempenho tão bom quanto a inteligência artificial complexa. Em alguns casos, a regra simples foi, de facto, melhor. Isto mostrou que, para muitas cidades, o "sinal" das estações era tão forte que nenhuma quantidade de poder computacional poderia acrescentar muito valor. Para as cidades onde os modelos complexos foram melhores, a melhoria foi frequentemente marginal. O estudo demonstrou que, quando um modelo falha ao prever a procura de uma cidade, raramente é porque a cidade é caótica ou mal gerida. Em vez disso, a falha deve-se geralmente ao facto de a utilização de eletricidade da cidade carecer, de partida, de um padrão forte e previsível.
Os investigadores também descobriram um perigo oculto na forma como os dados são tratados. Mostraram que uma prática comum e rotineira de preencher dados em falta com um valor repetido poderia criar um padrão geográfico falso. Se algumas cidades tivessem dados em falta que fossem preenchidos desta forma, os modelos pareceriam subitamente falhar numa região específica, criando a ilusão de um problema regional onde nenhum existia. Esta descoberta serve como um aviso severo: o que parece ser um insight profundo sobre a governação urbana pode ser apenas um artefacto de como os números foram limpos. Ao controlar estas peculiaridades dos dados e a previsibilidade intrínseca da procura, o estudo não encontrou evidências de que a competência de previsão se agrupe por região ou que revele falhas locais ocultas.
A lição prática para os responsáveis municipais é uma mudança na forma como interpretam estas previsões. Uma má previsão não é, por si só, evidência de um sistema avariado ou de uma crise local oculta que mereça investigação. Torna-se evidência de um problema apenas depois de a previsibilidade inerente da cidade ter sido contabilizada. Se uma cidade tem um padrão de procura plano e sem sazonalidade, uma pontuação baixa de previsão é esperada e não diz nada de novo ao responsável. Se uma cidade tem um padrão sazonal forte, mas o modelo ainda assim falha, é aí que o alarme deve soar. O estudo sugere que, antes de gastarem dinheiro em auditorias ou novos programas para corrigir "más" previsões, os administradores devem primeiro verificar se o histórico de procura da cidade permite, de facto, uma boa previsão. Ao focarem-se na natureza intrínseca dos dados em vez da complexidade do algoritmo, os funcionários públicos podem evitar perseguir fantasmas e focar os seus recursos nas cidades e sistemas onde existem problemas reais.
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