


La robotique pour améliorer la sécurité dans la production pétrolière et gazière
La production pétrolière et gazière fait partie des emplois les plus dangereux au monde. Des tâches telles que le forage pétrolier, les opérations de forage et les tests de maintenance tuent plusieurs travailleurs chaque année. En fait, une étude a révélé que plusieurs décès survenus lors de la production pétrolière et gazière ne sont jamais signalés. Ces opinions et faits soulèvent la question suivante : qu’est-ce qui rend la production pétrolière et gazière si dangereuse ? Selon une autre étude, une grande partie des accidents dans l’industrie sont causés par une erreur humaine. L'étude a révélé que jusqu'à 86 % des accidents impliquent directement des entrepreneurs, dont 28 % se produisent lors de processus de reconditionnement intensif, de forage et d'entretien de puits. L’ajout de la robotique et de l’intelligence artificielle à la production pétrolière et gazière peut réduire considérablement les facteurs potentiellement mortels dans la production pétrolière et gazière. Lorsqu’ils sont combinés à des technologies telles que la réalité virtuelle et la réalité augmentée, les robots peuvent également être utilisés dans la production pétrolière et gazière, éliminant ainsi potentiellement les tâches dangereuses associées au domaine.
L'IA dans l'extraction de pétrole et de gaz : sondages en terrains difficiles
Les compagnies pétrolières visitent certains des endroits les plus instables du monde pour extraire des carburants bruts, qui sont ensuite traités, raffinés et distribués. Les robots modernes contrôlés à distance par des humains peuvent effectuer des tâches d'extraction sur des terrains dangereux. Équipés de capteurs de cartographie 3D, de caméras et de microphones, les robots peuvent collecter des données tout en naviguant dans des vallées escarpées, des montagnes rocheuses et d'autres endroits dangereux. De plus, les caméras utilisent la technologie d’imagerie thermique pour détecter avec précision la présence de gaz naturel et de combustibles fossiles dans ces zones. Par conséquent, les travailleurs n’ont pas besoin de traverser ces zones pour trouver des ressources pétrolières et gazières.
Le forage est souvent classé parmi les métiers les plus meurtriers au monde. De même, les robots de forage peuvent être configurés pour effectuer des tâches telles que connecter les tiges de forage entre les formations rocheuses pétrolifères et le fond marin pour l'extraction. Dans l’ensemble, les robots télécommandés permettent aux compagnies pétrolières d’acheminer des carburants bruts vers les usines pour les traiter sans mettre inutilement en danger la vie des travailleurs.
Application de l'IA à la production pétrolière et gazière : réalisation d'inspections sous-marines
La plupart des opérations de production pétrolière et gazière sont menées sous l'eau. En conséquence, les plates-formes pétrolières et autres grandes machines minières sont déployées à des kilomètres sous l’eau. Ces machines nécessitent un contrôle régulier de leur usure. Les robots sous-marins peuvent effectuer de telles inspections de maintenance en toute transparence tout en alertant les autorités lorsque des réparations sont nécessaires. De plus, les entreprises peuvent utiliser des véhicules sous-marins autonomes et des véhicules télécommandés pour transporter de manière autonome le pétrole produit vers des sites offshore.
La robotique est l'un des principaux domaines d'application de l'intelligence artificielle. Par conséquent, l’émergence de la robotique dans les opérations d’extraction et de forage peut être classée comme le développement continu de l’intelligence artificielle dans la production pétrolière et gazière. L’intelligence artificielle devrait donc jouer un rôle important dans l’amélioration de la sécurité des travailleurs dans la production de combustibles fossiles.
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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

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.

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.

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

Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
