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Publication pour la première fois d'un catalogue d'ensembles de données sur l'intelligence artificielle dans le domaine de l'énergie électrique
Publication pour la première fois d'un catalogue d'ensembles de données sur l'intelligence artificielle dans le domaine de l'énergie électrique
Le catalogue d'ensembles de données d'intelligence artificielle sur l'énergie électrique est publié pour la première fois
——China Southern Power Grid a franchi une étape importante vers la construction d'un écosystème d'intelligence artificielle
[Zhang Yang, journaliste du Global Network Report] Le 6 juillet 2023, la Conférence mondiale sur l'intelligence artificielle (WAIC 2023), sur le thème « Un monde intelligent et générer l'avenir », a débuté au Centre des expositions universelles de Shanghai. En tant que variable clé, la technologie de l'intelligence artificielle est désormais devenue un point de départ stratégique pour promouvoir un nouveau cycle de révolution technologique, de transformation industrielle et de développement social. Elle donne du pouvoir à tous les horizons et modifie profondément la vie sociale, la structure industrielle, les méthodes de travail et la technologie. tendances.
Le processus de développement intelligent caractérisé par « informatique + » a en outre favorisé l'application pénétrante des algorithmes et de la puissance de calcul dans des domaines multidisciplinaires. Les données, en tant que « nutriment » de base pour l'application de la technologie de l'intelligence artificielle, déclenchent une nouvelle transformation de l'intelligence artificielle. facteurs de production. Au cours de cette conférence, China Southern Power Grid a publié le « Catalogue d'ensembles de données de base sur l'intelligence artificielle de l'industrie électrique de China Southern Power Grid » (ci-après dénommé le « Catalogue »), ce qui signifie que China Southern Power Grid ouvrira des ensembles de données propriétaires avec des attributs industriels. L'écosystème industriel constitue une « mine d'or » de données.
« Les données sont un atout essentiel dans tous les domaines. Le partage des données de base a toujours été une barrière difficile à briser, mais je crois que l'écosystème de l'intelligence artificielle doit être ouvert pour construire un tel écosystème, quelqu'un doit courageusement en sortir. la première étape, le vice-président Lu Zhiliang a expliqué les raisons pour lesquelles China Southern Power Grid Artificial Intelligence Technology Co., Ltd. a ouvert le « catalogue » de données.
L'énergie est le support fondamental du développement économique et social. Ces dernières années, la technologie numérique a été étroitement intégrée aux technologies énergétiques traditionnelles, inspirant la création de nouvelles technologies, de nouveaux modèles et de nouveaux formats commerciaux ayant un impact considérable. L’introduction de la technologie numérique entraînera de profonds changements dans le secteur de l’énergie et de l’électricité. Les « Plusieurs avis sur l'accélération du développement de l'énergie numérique et intelligente » publiés il n'y a pas si longtemps par l'Administration nationale de l'énergie proposaient qu'en réponse aux besoins de développement de la transformation numérique et intelligente dans l'énergie électrique, le charbon, le pétrole et le gaz et d'autres industries, à travers l'intégration et l'application de la technologie numérique intelligente, nous assurerons un développement énergétique de haute qualité. Fournir un soutien efficace. D'ici 2030, un système d'application innovant numérique et intelligent pour tous les aspects du système énergétique sera initialement construit, le potentiel des éléments de données sera pleinement activé et un certain nombre de technologies clés communes qui limitent le développement de la numérisation et de l'intelligence énergétiques permettront d'atteindre percées.Le réseau numérique s'appuie sur une puissante « électricité + puissance de calcul » pour permettre au réseau de disposer de capacités de super perception, de capacités de prise de décision intelligente et de capacités d'exécution rapide. Pour la consommation et la consommation d'énergie propre, l'autonomisation numérique fournit également une consommation efficace d'énergie. énergie propre. Grâce à l’algorithme de base fourni, le réseau numérique est devenu la meilleure forme de transport du nouveau système électrique. Le « Plan de développement du réseau électrique du « 14e plan quinquennal » de China Southern Power Grid » propose que d'ici 2025, un réseau numérique complet soit construit, faisant pleinement jouer l'effet de superposition et de multiplication des « facteurs de production » et de la « puissance de calcul + algorithmes" de big data sur l'énergie et l'électricité pour permettre la construction de nouveaux systèmes électriques. .
« Ces dernières années, China Southern Power Grid a découvert au cours du processus de transformation numérique que, d'une part, China Southern Power Grid avait accumulé d'énormes quantités de données et, d'autre part, il existait de vastes scénarios d'application dans la production, le transport d'électricité. , transformation et distribution. Nous voulons impliquer davantage de personnes dans l'industrie de l'intelligence artificielle pour participer au processus de transformation numérique de l'industrie de l'énergie, promouvoir conjointement le développement de l'écosystème de l'intelligence artificielle dans l'industrie de l'énergie, soutenir le développement de l'industrie de l'énergie. industrie nationale de l'intelligence artificielle et franchir une étape importante dans le développement du marché des éléments de données », a déclaré Lu Zhiliang.
Actuellement, le « Catalogue » a ouvert 18 types de données principalement pour 10 grands domaines d'activité tels que le transport, la transformation et la distribution d'électricité.
Selon l'introduction de Lu Zhiliang, le « Catalogue » sélectionne principalement des données issues de scénarios d'application représentatifs dans l'industrie électrique. Il a déclaré : « Nous ouvrons les données de l'industrie et il faut beaucoup de courage pour faire le premier pas. Nous accordons également une attention particulière à la confidentialité et à la sécurité des données. Tout d'abord, nous classons les données. Les premières à ouvrir sont les données générales, et deuxièmement, nous l'ouvrirons progressivement en fonction des demandes des utilisateurs. Plus de données, nous explorons maintenant la question de la désensibilisation des données, et les données seront mises à jour en fonction des besoins des développeurs plus tard. "
Actuellement, Huawei a réalisé des travaux pertinents dans le domaine de l'intelligence artificielle de puissance. La base de puissance de calcul Shengteng AI et le cadre Shengsi MindSpore AI sont utilisés pour former et incuber de grands modèles spécifiques à l'industrie. La communauté Open Source de Shengsi dispose déjà d'une bonne base dans la construction d'un écosystème d'intelligence artificielle, et certaines des données du « Catalogue » ont commencé à être mises en ligne dans la zone d'intelligence artificielle de puissance de la communauté Open Source de Shengsi. Le « Centre d'opérations de l'installation technologique d'intelligence artificielle du China Southern Power Grid » a été créé le 27 mai et a commencé les opérations de données pour permettre à davantage de développeurs de l'utiliser.
Lu Zhiliang a déclaré : « Nous coopérons avec des entreprises leaders dans le domaine de l'IA telles que Huawei dans l'espoir d'unir nos forces pour promouvoir rapidement le développement et l'application de l'intelligence artificielle dans le secteur de l'énergie. De nos jours, en plus de l'IA plus courante inspection des lignes et production de sécurité, nous développons également une nouvelle génération de service client intelligent, une technologie d'IA pour la prédiction de la nouvelle production d'énergie et la répartition intelligente de l'énergie, etc. »
"China Southern Power Grid a publié cette fois l'ensemble des données de l'industrie, dans l'espoir d'inciter davantage d'entreprises industrielles à le rejoindre, d'améliorer progressivement l'écosystème de l'intelligence artificielle et de produire plus rapidement de meilleurs modèles à grande échelle de l'industrie électrique. À l'avenir, dans le 'Centre d'opérations de l'installation technologique d'intelligence artificielle du réseau électrique du sud de la Chine "Nous rassemblerons également davantage d'entreprises d'IA, d'instituts de recherche scientifique, d'universités, etc. pour développer des modèles d'IA innovants et les combiner avec des scénarios commerciaux pour répondre rapidement aux demandes des partenaires. Notre objectif est pour promouvoir la construction de l'écosystème de l'intelligence artificielle de l'énergie électrique", a déclaré Lu Zhiliang. L'accent est mis sur l'importance écologique.
Dans la nouvelle situation, le développement numérique et intelligent sera un moteur important pour promouvoir la modernisation des fondations de l'industrie énergétique de mon pays et la modernisation de la chaîne industrielle. C'est également un soutien important pour la construction de nouveaux systèmes énergétiques pour coordonner la sécurité, exigences de développement économique et vert.
Grâce à la publication du « Catalogue d'ensembles de données de base sur l'intelligence artificielle de l'industrie électrique du réseau électrique du sud de la Chine », nous favoriserons la formation d'un écosystème d'intelligence artificielle ouvert, partagé et mutuellement bénéfique pour l'industrie électrique, fournirons des services de base aux entreprises en amont et en aval du L'industrie doit continuer à se développer vers le haut de gamme de la chaîne industrielle et de la chaîne de valeur et contribuer à l'écologie. Toutes les parties créent un bon environnement, apportent un nouvel espace de croissance des entreprises, soutiennent toutes les parties de l'écosystème pour atteindre de nouveaux points de croissance diversifiés des bénéfices commerciaux. , et forment un effet bénin à longue traîne.
En partant du principe que les algorithmes d'intelligence artificielle et la puissance de calcul deviennent de plus en plus matures, nous optimiserons l'activité du réseau électrique physique et l'écologie énergétique sur la base de « données + puissance de calcul + algorithme », en faisant jouer pleinement le rôle d'amélioration de l'efficacité de l'intelligence artificielle. technologie de renseignement et améliorer considérablement la productivité numérique. 
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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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
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