


L'état de développement de l'intelligence artificielle dans l'industrie électrique
C'est aujourd'hui le 140e anniversaire de la fourniture d'électricité aux foyers et aux entreprises depuis que les humains l'ont utilisée pour la première fois. L'industrie électrique s'est développée et est devenue l'un des services les plus importants dans le travail et la vie des gens. Mais le secteur est également actuellement confronté à un ensemble de défis uniques, ce qui signifie que son ancien modèle économique va changer.
Ces défis incluent le réel besoin de durabilité dans la production d'électricité, qui a été souligné lors de la 26e Conférence des Nations Unies sur les changements climatiques en novembre 2021. Des pays du monde entier se sont engagés à décarboner leurs approvisionnements énergétiques et ont réaffirmé leur engagement à promouvoir vigoureusement l’énergie solaire et éolienne à l’avenir.
Cela a un impact énorme sur le secteur de l'électricité hautement réglementé à l'échelle mondiale, avec des amendes et des risques de réputation si l'électricité n'est pas fournie conformément aux exigences du cadre réglementaire. La transition des combustibles fossiles vers la production d’énergie durable doit être gérée avec soin lorsqu’on utilise des méthodes moins prévisibles.
La flambée des prix de l'énergie a également eu un impact négatif sur les fournisseurs d'électricité du monde entier, de nombreux fournisseurs d'électricité ayant dû cesser leurs activités. En conséquence, les fournisseurs d’électricité établis ont dû recruter des milliers de nouveaux clients presque du jour au lendemain, ce qui a exercé une pression énorme sur les travailleurs et sur le système électrique.
Problèmes causés par la technologie héritée
Cela a posé des problèmes aux personnes disposant de systèmes informatiques hérités. Alors que le secteur de l’électricité peine à mettre à jour et à moderniser ses infrastructures vieillissantes, il est difficile de trouver les investissements nécessaires pour mettre à niveau les plateformes informatiques en raison d’une pénurie croissante de compétences et d’expertise pertinentes.
Ainsi, même si des initiatives telles que les compteurs intelligents devraient apporter des avantages en réduisant les coûts et en augmentant l'efficacité, dans la pratique, les grandes quantités de données collectées sont difficiles à gérer et à analyser de manière significative, par exemple pour prédire la consommation d'énergie future en temps réel.
Malgré la crise des prix de l'énergie qui a vu certains consommateurs perdre le choix, fournir un niveau de service client exceptionnel est un facteur clé pour réduire le taux de désabonnement des clients et gagner des parts de marché. Cela s'applique à la fois à la passation de contrats et au service aux clients, ainsi qu'à la résolution des problèmes d'approvisionnement en énergie.
Les systèmes informatiques traditionnels signifient que les informations dont le personnel du centre de contact a besoin pour assister les clients sont souvent conservées dans des systèmes disparates. Les personnes sont utilisées comme connecteurs entre ces systèmes, créant des frictions dans des processus tels que les changements d'adresse, la facturation ou la planification de la résolution des pannes.
Donc, étant donné la nécessité de créer de la valeur pour les actionnaires tout en respectant les exigences réglementaires et en assurant la satisfaction des clients, comment les entreprises d'électricité peuvent-elles adapter leurs processus et adopter une approche davantage axée sur les données pour gérer leurs opérations, plutôt que de remplacer en bloc les systèmes informatiques existants ?
Entrez l'automatisation intelligente et l'intelligence artificielle
Une réponse réside dans l'adoption des technologies d'automatisation intelligente (IA) et d'intelligence artificielle (IA), une convergence de technologies conçues pour transformer le fonctionnement du secteur de l'énergie. Une industrie mondiale émerge qui applique l’automatisation intelligente (IA) et l’intelligence artificielle (IA) à presque tous les aspects de la production et de la distribution durables d’électricité, les grandes entreprises adoptant des plateformes d’automatisation pour apporter un réel changement.
La collaboration avec les compagnies d'électricité a permis d'identifier certains domaines dans lesquels l'automatisation et l'intelligence artificielle apporteront des avantages évidents.
(1) Expérience client – Les entreprises de services publics peuvent être extrêmement impactées par les scores d'expérience client (CX). Cela pourrait entraîner d’énormes incitations/pénalités annuelles imposées par les régulateurs, ce qui peut être une expérience douloureuse si elle n’est pas bien gérée. En intégrant des systèmes de gestion de la relation client (CRM) et de facturation, les services publics peuvent éviter de laisser les agents clients avec des systèmes complexes et de multiples sources de données. Et les travailleurs du numérique peuvent faire le gros du travail en extrayant les données dans une vue unique du client.
(2) Legacy Infrastructure – La réalité à laquelle sont confrontées de nombreuses entreprises est que leur environnement numérique sous-jacent est un mélange d'ancien et de nouveau, et avoir la capacité de réunir les deux est essentiel. L'obtention d'informations à partir de systèmes informatiques clients vieux de plusieurs décennies pour les intégrer dans des systèmes modernes de gestion des effectifs se fait encore dans une certaine mesure par le copier-coller des employés d'un système à un autre. Cela fournit à lui seul une multitude d’améliorations qui peuvent aider les équipes d’intervention opérationnelle à devenir plus efficaces. Cela permet également à ces intervenants de passer plus de temps à discuter avec les clients, qui sont souvent confrontés à plus de stress puisque la plupart des appels concernent des problèmes commerciaux et de service.
(3) Reporting environnemental – Ceci est aligné sur l’agenda climatique mais comprend également des mesures telles que les rapports de performance autour des objectifs réglementaires en matière de pollution et de production d’énergie efficace. De tels rapports sont essentiels, car ils prennent en charge des systèmes automatisés capables de gérer la surveillance et la réponse le jour même pour fournir des rapports précis et ciblés.
(4) Systèmes intelligents – L’obligation pour les 27 États membres de l’UE d’évoluer vers des systèmes intelligents ajoute une couche supplémentaire de complexité. Chaque fournisseur d’énergie a un objectif qu’il entreprend lui-même ou sous-traite. Les interactions entre les systèmes des fournisseurs d’énergie et les installateurs sont complexes, avec de nombreux problèmes de duplication et d’accès que l’automatisation (IA) et l’intelligence artificielle (IA) peuvent contribuer à améliorer.
(5) Optimiser la maintenance des installations – Le vieillissement des infrastructures de production et de distribution fait partie des plus grands défis auxquels sont confrontées les entreprises de services publics des pays développés. Cela a un impact énorme sur leur capacité à fournir des services fiables, rentables et « évolutifs » à leurs utilisateurs finaux. Dans certains cas, ces fournisseurs utilisent des équipements de production vieux de plus de 30 ans et cherchent à maximiser leur utilisation en mettant en œuvre l'IoT, l'automatisation intelligente (IA) et l'intelligence artificielle (IA) autour de flux de travail tels que la maintenance prédictive. C'est là que les capteurs des gros équipements fournissent des données aux systèmes SCADA, et que les plateformes d'IoT, d'intelligence artificielle et d'automatisation intelligente peuvent aider à déterminer la probabilité d'une panne. Sur la base de ces données, les demandes de service sur site peuvent être automatiquement planifiées et les techniciens réparés avant que des pannes ne surviennent, prolongeant ainsi la durée de vie, réduisant les coûts et augmentant l'efficacité.
(6) Changement climatique – Presque tous les fournisseurs ont pour objectif d’atteindre zéro émission nette dans un délai précis. Le recours à l’automatisation des processus robotisés (RPA), à l’analyse avancée et à l’intelligence artificielle peut contribuer à atteindre les objectifs en matière de changement climatique et à répondre au besoin croissant d’une eau propre, abordable et fiable. Par exemple, San Diego Gas and Electric utilise les données de capteurs ainsi que les données météorologiques satellitaires pour prévenir les incendies de forêt. Un autre exemple est l'utilisation de drones pour effectuer des inspections des infrastructures électriques et des parcs solaires, et l'utilisation de la vision par ordinateur pour détecter les anomalies lorsque les travailleurs du numérique collectent des données, les analysent et exécutent la meilleure action suivante.
Supprimer les obstacles à l'adoption
Compte tenu des avantages que l'automatisation intelligente (IA) et l'intelligence artificielle (IA) peuvent apporter au secteur de l'énergie, pourquoi y a-t-il encore une réticence dans certains milieux à adopter des technologies connexes pour tous ceux qui profitent de ces technologies ? l'avantage du premier arrivé et voir ce qui est possible Les entreprises qui mesurent les résultats, tels que la réduction de l'intégration des clients, la planification automatisée des ingénieurs et les changements fluides pour gérer les processus, et d'autres qui n'ont pas encore pris de mesures significatives pour adopter l'automatisation intelligente (IA) et l'intelligence artificielle ( IA).
Par expérience, les freins à l'utilisation ont tendance à être culturels plutôt que techniques et budgétaires. L’utilisation des nouvelles technologies nécessite l’adhésion non seulement de la haute direction et des unités commerciales, mais également de l’équipe informatique : les meilleurs résultats proviennent de programmes de changement continus, et non de simples projets ponctuels et ponctuels.
Un autre défi est que les entreprises opérant dans des secteurs hautement compétitifs peuvent ne pas être disposées à partager leurs meilleures pratiques de planification d'automatisation intelligente (IA) et d'intelligence artificielle (IA) et leurs résultats mesurables. Dans les secteurs où la concurrence commerciale est féroce, il est difficile de parvenir à une transformation numérique conjointe et intégrée.
Enfin, les services publics pourraient craindre de perdre le contrôle des services essentiels si trop d’emplois sont transférés des travailleurs vers la technologie numérique. Cependant, comme le découvrent de nombreux services publics, la technologie numérique peut fonctionner 24 heures sur 24 avec une productivité, une précision, une sécurité et une rapidité supérieures à celles des travailleurs humains.
Depuis l'ouverture de la première centrale électrique en 1882, l'industrie électrique a parcouru un long chemin. Mais en raison du changement climatique, du vieillissement des infrastructures et des systèmes existants, nous avons atteint un point d’inflexion où nous devons commencer à adopter différentes technologies et approches, notamment l’adoption de plates-formes technologiques intelligentes construites autour de l’automatisation intelligente et de l’intelligence artificielle.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

Selon les informations de ce site Web du 2 juillet, le compte officiel du CNOOC a publié hier (1er juillet) la mise en service du projet de développement du champ pétrolifère Wushi 23-5. Il s'agit également du premier pétrole de conception écologique complet. champ offshore dans mon pays. Pour la première fois, ce groupe pétrolier a dirigé le pétrole et le gaz depuis 2 000 mètres de fonds marins jusqu'à la péninsule de Leizhou dans le Guangdong, devenant ainsi un nouveau modèle de développement vert des champs pétroliers offshore de la Chine et fournissant d'importantes démonstrations pratiques et une expérience permettant à l'industrie énergétique chinoise de se transformer vers transformation verte et à faibles émissions de carbone. Ce site a appris d'après des informations que le groupe de champs pétrolifères Wushi 23-5 est situé dans les eaux orientales du golfe de Beibu, avec une profondeur d'eau moyenne d'environ 28 mètres. Il se compose de 2 plates-formes offshore et d'un terminal terrestre. Le groupe pétrolier Wushi 23-5 prévoit de mettre en production 43 puits de développement, dont 28 puits de production de pétrole et 15 puits d'injection d'eau. Le groupe pétrolier devrait atteindre une production quotidienne d'environ 1

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
