電力業界における人工知能の開発状況
今日は、人類が初めて電気を使用して以来、家庭や企業に電気が供給されてから 140 周年です。電力業界は成長し、人々の仕事や生活において最も重要なサービスの 1 つになりました。しかし、業界は現在、一連の特有の課題にも直面しており、これは以前のビジネスモデルが変化することを意味します。
これらの課題には、2021 年 11 月の第 26 回国連気候変動会議で強調された、発電における持続可能性の真の必要性が含まれます。世界中の国々はエネルギー供給の脱炭素化を約束し、今後も太陽光発電と風力発電を精力的に推進するという約束を再確認しています。
これは、規制の枠組みの要件に従って電力を供給できなかった場合、罰金や風評リスクに直面する、高度に規制された世界の電力業界にとって大きな影響を及ぼします。化石燃料から持続可能なエネルギー生産への移行は、予測不可能な方法を使用する場合には慎重に管理する必要があります。
エネルギー価格の高騰も世界中の電力会社に悪影響を及ぼしており、多くの電力会社が操業停止を余儀なくされています。その結果、既存の電力会社はほぼ一夜にして何千もの新規顧客を受け入れなければならず、労働者と電力システムの両方に多大なプレッシャーを与えました。
レガシー テクノロジーによって引き起こされる問題
これにより、レガシー IT システムに関する問題が発生します。電力業界が老朽化したインフラの更新や改修に苦労しているのと同様に、関連するスキルや専門知識の不足が深刻化しているため、IT プラットフォームをアップグレードするための投資を見つけるのは困難です。
したがって、スマートメーターなどの取り組みはコストの削減と効率の向上によって利益をもたらすはずですが、実際には、収集された膨大な量のデータを、現実の将来のイベントを予測するなど、有意義な方法で管理および分析するのは困難です。エネルギーが消費されるとき。
エネルギー価格危機に直面して一部の消費者は選択肢を奪われていますが、優れたレベルの顧客サービスを提供することは、顧客離れを減らし市場シェアを獲得するための重要な要素です。これは、顧客との契約とサービス、およびエネルギー供給問題の解決の両方に当てはまります。
従来の IT システムでは、コンタクト センターのスタッフが顧客をサポートするために必要な情報が異なるシステムに保持されていることがよくあります。これらのシステム間のコネクタとして人が使用されるため、住所変更、請求、障害修正計画などのプロセスで摩擦が生じます。
では、規制要件を満たし、顧客を満足させながら株主のための価値を生み出す必要性を考えると、電力会社はどのようにしてプロセスを適応させ、大規模ではなくよりデータ主導のアプローチを経営管理に採用できるのでしょうか?レガシー IT システムを置き換える?
インテリジェント オートメーションと人工知能を導入する
答えの 1 つは、電力を変革するために設計されたテクノロジであるインテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) テクノロジの導入にあります。業界の運営方法の収束。インテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) を持続可能な電力生産と配電のほぼすべての側面に適用する世界的な産業が台頭しており、大企業は真の変化をもたらすために自動化プラットフォームを採用しています。
電力会社と協力すると、自動化と人工知能が明らかなメリットをもたらすいくつかの分野を特定することができます。
(1) カスタマー エクスペリエンス – 電力会社はカスタマー エクスペリエンス (CX) スコアに大きな影響を受ける可能性があります。これにより、規制当局が毎年巨額の報奨金や罰則を課すことになる可能性があり、適切に管理しないと痛い目に遭う可能性があります。顧客関係管理 (CRM) と請求システムを統合することで、電力会社は顧客エージェントに複雑なシステムと複数のデータ ソースを持たせることを回避できます。また、デジタル ワーカーは、顧客の単一ビューにデータを抽出するという重労働を行うことができます。
(2) レガシー インフラストラクチャ - 多くの企業が直面している現実は、基盤となるデジタル環境が古いものと新しいものを組み合わせたものであり、その 2 つを統合する能力を持つことが重要です。数十年前の顧客の IT システムから情報を取得して最新の従業員管理システムに統合する作業は、依然として従業員がシステム間でカット アンド ペーストを行うことである程度行われています。これだけでも、運用対応チームの効率を高めるのに役立つ多くの改善がもたらされます。また、対応担当者は、ほとんどの電話がビジネスやサービス関連の問題に関するものであるため、より多くのストレスに直面することが多い顧客との話し合いにより多くの時間を費やすことができます。
(3) 環境報告書 – これは気候変動の課題に沿ったものですが、汚染や効率的なエネルギー生産の規制目標に関する実績報告などの指標も含まれています。このようなレポートは、同日の監視と対応を管理して目標に関する正確なレポートを提供できる自動化システムをサポートするために重要です。
(4) インテリジェント システム – EU 加盟 27 か国がインテリジェント システムに移行するための要件により、さらに複雑さが増します。各エネルギープロバイダーには、自社で取り組むか外部委託する目標があります。エネルギー プロバイダー システムと設置業者の間のやり取りは複雑であり、重複やアクセスの問題が多数あり、自動化 (IA) と人工知能 (AI) によって改善できます。
(5) プラントのメンテナンスを最適化する - 古い発電および配電インフラは、先進国の電力会社が直面する最大の課題の 1 つです。これは、信頼性が高く、コスト効率が高く、「将来性のある」サービスをエンド ユーザーに提供する能力に大きな影響を与えます。場合によっては、これらのサプライヤーは 30 年以上前の発電設備を使用しており、予知保全などのワークフローに IoT、インテリジェント オートメーション (IA)、人工知能 (AI) を導入することで、その利用を最大限に活用しようとしています。ここでは、大型機器のセンサーが SCADA システムにデータを提供し、IoT、人工知能、スマート オートメーション プラットフォームが障害の可能性を判断するのに役立ちます。このデータに基づいて、フィールド サービス リクエストを自動的にスケジュールし、障害が発生する前に技術者が修理できるため、耐用年数が延長され、コストが削減され、効率が向上します。
(6)気候変動 - ほぼすべてのサプライヤーは、特定の期間内に正味ゼロ排出を達成するという目標を持っています。ロボット プロセス オートメーション (RPA)、高度な分析、人工知能を導入することで、気候変動の目標を達成し、清潔で手頃な価格で信頼できる水へのニーズの高まりを実現できます。たとえば、サンディエゴ・ガス・アンド・エレクトリック社は、山火事の防止にセンサーデータと衛星気象データを使用しています。別の例としては、ドローンを使用して電力インフラや太陽光発電所の検査を実施したり、コンピュータービジョンを使用して異常を検出したりすることで、デジタルワーカーがデータを収集し、分析して次善の措置を実行することが挙げられます。
利用の障壁を取り除く
インテリジェント オートメーション (IA) と人工知能 (AI) が電力業界にもたらすメリットを考慮すると、一部の分野で関連する技術の導入に依然として消極的なのはなぜでしょうか。先行者利益を活用し、目に見える成果 (顧客のオンボーディングの削減、エンジニアのスケジューリングの自動化、プロセスに対処するためのスムーズな変更など) を実感している企業と、インテリジェントな自動化を導入するための有意義な措置をまだ講じていない企業 ( IA)と人工知能インテリジェント(AI)テクノロジー。
経験則として、導入を妨げる障壁は技術的および予算的なものではなく、文化的なものである傾向があります。新しいテクノロジーの使用には、上級幹部チームやビジネス部門だけでなく、IT チームの同意も必要です。その最良の結果は、1 回限りのその場限りのプロジェクトではなく、継続的な変更プログラムから得られます。
もう 1 つの課題は、競争の激しい業界で事業を展開している企業が、インテリジェント オートメーション (IA) および人工知能 (AI) 計画のベスト プラクティスや測定可能な結果を共有することに消極的である可能性があることです。ビジネス競争が激しい業界では、共同かつ統合的なデジタルトランスフォーメーションを実現することが困難です。
最後に、電力会社は、あまりにも多くの仕事が従業員からデジタルテクノロジーに移管されれば、重要なサービスの制御が失われるのではないかと心配するかもしれません。しかし、多くの電力会社が気づいているように、デジタル技術は人間の労働者よりも優れた生産性、正確性、安全性、スピードで 24 時間稼働できます。
1882 年に最初の発電所が開設されて以来、電力業界は大きな進歩を遂げてきました。しかし、気候変動、インフラストラクチャー、レガシーシステムの老朽化により、私たちは現在、インテリジェントオートメーションや人工知能を中心に構築されたスマートテクノロジープラットフォームの採用など、さまざまなテクノロジーやアプローチの導入を開始する必要がある転換点に達しています。
以上が電力業界における人工知能の開発状況の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月2日のこのウェブサイトのニュースによると、CNOOC公式アカウントは昨日(7月1日)発表を行い、五石23-5油田開発プロジェクトが稼働したことを発表しました。これはまた、最初のオールラウンドグリーンデザインオイルでもあります。私の国の沖合のフィールド。この油田グループは初めて、地下 2,000 メートルの海底から石油とガスを広東省の雷州半島に導き、中国の海底油田のグリーン開発の新しいモデルとなり、我が国のエネルギー産業が次の方向に転換するための重要な実践的な実証と経験を提供しました。低炭素と環境に優しい変革。このサイトは、報告から、五石 23-5 油田群が北部湾の東海域に位置し、平均水深が約 28 メートルであることを知りました。それは 2 つの海上プラットフォームと 1 つの陸上ターミナルで構成されています。烏石23-5油田グループは、28の石油生産井と15の注水井を含む43の開発井を生産する計画である。油田グループは、1 日あたり約 1 個の生産量を達成すると予想されます。
