ONSights — ブラジル電力向けインサイトチャットボット(Hackathon.Ons.Experiencia)

AI/ML

概要

ONSightsは、Hackathon ONS 2025で発表されたプロジェクト「Projeto ONSights」のリポジトリです。目的は、ONS(Operador Nacional do Sistema Elétrico)の公開・内部データと気象情報を組み合わせ、発電状況や運用制約に関する「戦略的インサイト」を自然言語で提供するチャットボットを構築することにあります。運転員や電力会社の担当者が複雑な時系列データや規制情報を素早く理解できるよう、相互作用型のインターフェースとAIベースの要約・予測機能を想定しています。本リポジトリはREADMEと図のみの軽量な構成で、概念設計とプロトタイプ案を示す資料として機能します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 2
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • ONSデータと気象データを組み合わせた「発電・運用インサイト」提供を目指すチャットボット構想。
  • 自然言語インターフェースにより、運用担当者が複雑な情報へ素早くアクセス可能。
  • ハッカソン提出用の概念実証資料(READMEと図)を収録。
  • 将来的な拡張点として時系列予測やRAG(外部データ参照+生成)を想定。

技術的なポイント

(以下はリポジトリの内容とREADMEの説明から推定される実装上の注目点と設計案) ONSightsが実用化される場合、複数の技術要素が重要になります。第一にデータインジェストと前処理:ONSの発電実績、機器別出力、運転制約、燃料データに加え、気象API(降水、風速、太陽放射など)を定期的に取得して正規化する必要があります。第二に時系列解析と予測モデル:短期・中期の発電予測や水文・気象変動を考慮するために、LSTMやTransformerベースの時系列モデル、あるいはハイブリッド物理データ同化モデルが検討されます。第三に情報検索と生成:運用担当者の問いに対し、過去データや運用規則から根拠を含めて応答するにはRAGアーキテクチャ(ベクトルDB+埋め込み検索+生成モデル)が有効で、埋め込みにはOpenAI系やローカル埋め込みモデル、ベクトルDBはFAISSやMilvus、Pineconeなどが候補です。第四に信頼性・説明性:電力分野では根拠提示が必須なため、応答にはソース参照、信頼度スコア、変更履歴を含める設計が望ましいです。最後にデプロイと運用:低レイテンシを要求するユースケースではモデルの分散推論、キャッシング、APIレイヤー(FastAPI等)、コンテナ化(Docker/Kubernetes)が実務導入に向けた鍵になります。現状のリポジトリはREADMEにプロジェクト概要をまとめた段階であり、実装コードは含まれていませんが、上記の技術スタックと設計方針を踏まえることで実用プロトタイプへの発展が見込めます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • DatathONS [Grupo 12].png: file
  • Readme: file

まとめ

ハッカソン発の概念実証で、電力運用向けAIチャットボットの有望な設計案を提示するリポジトリです。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋: 🏆 Hackathon ONS 2025 — Projeto ONSights 🔍 Sobre o Desafio

Desenvolver soluções baseadas em Dados e Inteligência Artificial (IA) para o setor elétrico brasileiro.

💡 Nosso Projeto — ONSights

ONSights é um Chatbot para Insights Estratégicos sobre Geração de Energia no Brasil.

A proposta surgiu para facilitar o acesso a informações complexas da ONS, permitindo que operadores e empresas consultem dados sobre geração de energia, restrições operacionais e informações meteorológicas de forma simp…