電力人工知能データセットカタログを初公開
電力人工知能データセットカタログを初公開
——中国南方電力網は人工知能エコシステムの構築に向けて重要な一歩を踏み出します
[グローバルネットワークレポート記者張陽] 2023年7月6日、「インテリジェントな世界と未来の生成」をテーマとする世界人工知能会議(WAIC 2023)が上海万博センターで開幕した。主要な変数として、人工知能技術は現在、新たな技術革命、産業変革、社会発展を促進するための戦略的出発点となっており、あらゆる階層に力を与え、人々の社会生活、産業構造、労働方法、技術を大きく変えています。トレンド。
「コンピューティング」を特徴とするインテリジェントな開発プロセスは、多分野におけるアルゴリズムとコンピューティング能力の浸透した応用をさらに促進しています。データは、人工知能技術の応用の中核となる「栄養素」として、新たな生産を引き起こしています。因子の変化。このカンファレンス中に、中国南方電力網は「中国南方電力網電力産業人工知能基本データセットカタログ」(以下、「カタログ」)を発表した。これは、中国南方電力網が業界の属性を備えた独自のデータセットを公開することを意味する。業界のエコシステムはデータの「宝の山」を提供します。
「データは、あらゆる分野において中核的な資産です。中核となるデータの共有は、常に突破するのが難しい壁でした。しかし、私は、人工知能のエコシステムはオープンでなければならないと信じています。そのようなエコシステムを構築するには、誰かが勇気を出さなければなりません」 step out.最初のステップ 中国南方電力網人工知能技術有限公司がデータ「カタログ」を公開した理由について陸志良副社長が説明しました。
エネルギーは経済的および社会的発展の基本的なサポートです。近年、デジタル技術は従来のエネルギー技術と密接に統合されており、広範囲に影響を与える新技術、新モデル、新ビジネスフォーマットの創造を促しています。デジタル技術の導入は、エネルギーおよび電力業界に大きな変化をもたらすでしょう。国家エネルギー局が最近発行した「デジタルおよびインテリジェントエネルギーの開発加速に関するいくつかの意見」では、電力、石炭、石油、ガスおよびその他の産業におけるデジタルおよびインテリジェント変革の開発ニーズに応えて、デジタル・インテリジェント技術の融合・応用により、高品質なエネルギー開発を実現し、効果的なサポートを提供します。 2030年までに、エネルギーシステムのあらゆる側面に対するデジタルでインテリジェントな革新的なアプリケーションシステムが最初に構築され、データ要素の可能性が完全に活性化され、エネルギーのデジタル化とインテリジェンスの発展を制限する多くの共通の主要技術が達成されるでしょう。画期的な発見。デジタル電力網は、電力網がスーパーセンシング機能、インテリジェントな意思決定機能、迅速な実行機能を持つことを可能にする強力な「電力コンピューティング能力」に依存しています。クリーンエネルギーの消費と消費のために、デジタルエンパワーメントは効率的な電力供給も提供します。クリーン エネルギーを消費する方法エネルギーはコア アルゴリズムを提供し、デジタル グリッドは新しい電力システムを運ぶ最適な形式になりました。 「中国南方電力網の『第14次5カ年計画』電力網発展計画」では、2025年までにデジタルグリッドが完全に構築され、エネルギーと電力の「生産要素」と「計算能力アルゴリズム」の相乗効果が高まると提案している。電力ビッグデータは、新しい電力システムの構築を支援するために最大限に活用されます。
「近年、中国南方電力網は、デジタル変革の過程で、一方では膨大な量のデータを蓄積しており、他方では発電における広範な応用シナリオがあることを発見しました。私たちは、電力業界のデジタル変革プロセスに参加する人工知能業界により多くの人々を紹介し、電力業界における人工知能の生態学的開発を共同で促進し、電力業界の人工知能の開発をサポートしたいと考えています。国の人工知能産業を発展させ、データ要素市場の育成に重要な一歩を踏み出します」と Lu Zhiliang 氏は述べました。
現在、「カタログ」では送電、変電、配電などの主要10事業分野を中心に18種類のデータを公開しています。
Lu Zhiliang 氏の紹介によると、「カタログ」は主に電力業界の代表的なアプリケーション シナリオからデータを選択しています。同氏は、「私たちは業界データを公開していますが、最初の一歩を踏み出すのには多くの勇気が必要です。また、データのプライバシーとセキュリティにも特別な注意を払っています。まず、データを分類し、最初に公開するのは一般データです。 「ユーザーの要求に応じて徐々に公開していきます。より多くのデータ、現在、データの感度解除の問題を検討しており、データは開発者のニーズに応じて後で更新されます。」
現在、ファーウェイはパワー人工知能の分野で関連作業を行っています。 Shengteng AI コンピューティング パワー ベースと Shengsi MindSpore AI フレームワークは、業界固有の大規模モデルのトレーニングとインキュベーションに使用されています。 Shengsi オープンソース コミュニティにはすでに人工知能エコシステムの構築における優れた基盤があり、「カタログ」のデータの一部は Shengsi オープンソース コミュニティのパワー人工知能ゾーンでオンラインになり始めています。 「中国南方電力網人工知能技術設備運用センター」は5月27日に設立され、より多くの開発者が利用しやすくするためのデータ運用を開始した。
Lu Zhiliang氏は、「私たちはファーウェイなどのAI分野の大手企業と協力し、力を合わせて電力業界における人工知能の開発と応用を迅速に促進したいと考えています。 AIライン検査と安全生産の共通化に加え、新世代のインテリジェント顧客サービス、新エネルギー発電量予測AI技術、インテリジェント電力配電などの開発にも取り組んでいます。」
「中国南方電力網は今回、業界データセットをリリースしました。これは、より多くの業界企業の参加を促進し、人工知能エコシステムを徐々に改善し、電力業界のより優れた大規模モデルをより迅速に生産することを望んでいます。将来的には、中国南方電力網の人工知能技術施設このオペレーションセンターには、さらに多くのAI企業、科学研究機関、大学などを集めて、革新的なAIモデルを開発し、それらをビジネスシナリオと組み合わせて、パートナーの要求に迅速に対応することを目標としています。電力人工知能のエコロジー的構築」 Lu Zhiliang 氏はエコロジーの重要性を特に強調しています。
新たな状況のもとで、デジタル・インテリジェント開発は、我が国のエネルギー産業基盤の高度化と産業チェーンの近代化を促進する重要な原動力となり、安全性を調整する新たなエネルギーシステム構築の重要な支援となる。 、経済的およびグリーンな開発要件。
「中国南方電力網電力産業人工知能基本データセットカタログ」のリリースを通じて、オープンで共有され相互に有益な電力産業人工知能エコシステムの形成を促進し、上流と下流に基本サービスを提供します。業界の企業が産業チェーンとバリューチェーンのハイエンドに向けて発展し続けることを目指し、エコシステム内のすべての関係者にとって良好な環境を創造し、ビジネス成長のための新たなスペースをもたらし、エコシステム内のすべての関係者が新たに多様化したビジネス利益を達成できるようサポートします。成長点を形成し、良性のロングテール効果を形成します。
人工知能アルゴリズムと計算能力がますます成熟しているという前提の下、「データ + 計算能力 + アルゴリズム」に基づいて物理的な電力網とエネルギーエコロジーのビジネスを最適化し、効率向上の役割を最大限に発揮します。人工知能技術を活用し、デジタル生産性を包括的に向上させます。
以上が電力人工知能データセットカタログを初公開の詳細内容です。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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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。

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。

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

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