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Transações Seguras de Energia: Blockchain e IA Contra Fraude em Mercados Descentralizados

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A evolução dos mercados de energia nos Estados Unidos, impulsionada pela negociação ponto a ponto (P2P) e a transição para redes descentralizadas, trouxe consigo novos e significativos desafios, particularmente no que diz respeito à segurança e autenticidade das transações energéticas. Diante desse cenário, uma pesquisa recente teve como objetivo desenvolver um sistema de transação de energia que fosse seguro, inteligente e eficiente para o mercado descentralizado dos EUA.

O estudo propõe uma abordagem inovadora que interliga a tecnologia blockchain e a inteligência artificial (IA) para enfrentar desafios persistentes no mercado de energia distribuída. Especificamente, a pesquisa foca na segurança, na detecção de comportamento fraudulento e na confiabilidade do mercado.

A base para esta pesquisa é um conjunto de dados composto por mais de 1,2 milhão de registros anonimizados de transações de energia. Esses registros foram gerados a partir de uma rede simulada de intercâmbio de energia P2P que emula microrredes americanas baseadas em blockchain da vida real, incluindo aquelas testadas por entidades como LO3 Energy e Grid+ Labs. Cada registro detalha informações como identificador da transação, timestamp, volume de energia (kWh), tipo de transação (compra/venda), preço unitário, identificador do prossumidor/consumidor (hasheado para privacidade), leituras de medidores inteligentes, regiões de geolocalização e status de confirmação da liquidação. O conjunto de dados também incorpora métricas de comportamento calculadas pelo sistema, como taxa de transação, variabilidade da produção de energia e padrões históricos de preços.

A arquitetura do sistema proposta integra duas camadas principais: uma camada blockchain e uma camada de inteligência artificial. Cada camada desempenha uma função única, mas complementar, na segurança das transações energéticas e na melhoria da inteligência de mercado. Os modelos de aprendizado de máquina empregados nesta pesquisa foram selecionados por seu alto desempenho estabelecido em tarefas de classificação, visando especificamente a identificação de fraudes em transações de energia em mercados descentralizados. As áreas de pesquisa relevantes para este trabalho incluem Criptografia e Segurança, Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina.

Fonte: https://arxiv.org/pdf/2506.19870

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