Alphabet旗下的X Lab正在研究电网相关的工具，以帮助公用业务来监控和预测电网上的活动。官方提到，这个研究计划属于射月（Moonshot）项目之一，目标是要开发和测试电网络监控系统的原形。
电网为许多重要的基础设备供电，但这是一个超过一世纪的工程设计，目的是要让电力从石化燃料发电厂流向城镇，随着科技的发展，世界各国皆力推再生能源，因此再生能源的供电也开始流入电网，而且消费者也逐渐使用电动汽车，或是安装太阳能发电板，这些发电与用电的变化，使得原本电网的平衡受到冲击，X Lab提到，面对电网平衡的挑战只会越来越大，因为要应对全球气候变化，就必需要实现24/7全无碳电力。
由于这项项目涉及复杂的电网项目，因此研究团队找来Audrey Zibelman领导这次的射月项目，Audrey Zibelman是前澳洲能源运营商AEMO的首席执行官，在2019年和2020年使澳洲电网安然渡过野火摧残，也参与了纽约在经珊迪飓风重创后电力系统的重构。
监控与预测再生能源电力的根本障碍，是无法确定流入电网的再生能源电量，研究人员提到，电网运营商每天都需要确保电网中，供应和使用的电力能够维持平衡，但是管理和做决定却面临许多不确定性，其中最大的问题就是无法掌握风力发电和太阳能这种间歇性电力，流入电网的实际状况。
而且也无法即时了解能源流动的方式，目前缺乏所有供应商一致的全局查看图，和端到端汇总查看图，因此无法查看发电厂，甚至在一般人家中屋顶太阳能电板，这些电力进到电网的实际情况。而且不同单位的需求不同，掌握电网的方法也有所不同，从公用业务到系统运营商，每个管理、构建和调节等阶段，都使用不同的工具和系统模型。
由于这些原因运营商面对巨大障碍，尤其是电网中开始有数百万个设备可能向电网贡献和截取电力。研究人员提到，要解决这个复杂的状况，其中一个切入点是为碎片化的电力系统，构建一个单一查看图，研究人员认为，机器学习技术可以在这个任务帮上忙，通过预测各种情况来预测整体电网的电力。
研究团队讨论了几个电网项目的重点，包括研究创建详细且即时电网查看图的可能性，甚至要准确预测天气，知道晴天与刮风的时间，来进一步预测发电量，也希望能够预测和模拟电网未来的事件，官方提到，他们希望借由探索这些问题，找到新的运算工具，带领人们将电网从工业时代进展到智能技术时代。
在各国都极力想要脱碳的现在，研究团队提到，运营商需要重新设计更新和管理电网的方式，而这件事无法由单一组织解决，因此跨Alphabet团队执行射月项目，集成内外资源要共同合作解决这项问题。