人工知能はエネルギー産業を 3 つの方法で変革します
2024 年、人工知能は顧客エクスペリエンスの向上と炭素排出量の削減において役割を果たすでしょう。人工知能は 2023 年に主流になり始めたばかりですが、業務の最適化と自動化を目的として長年にわたりさまざまな業界で使用されてきました。エネルギー分野では、予知保全、送電網管理、需給予測などの側面が AI によって変革されつつあります。
しかし、人工知能には、特に顧客エクスペリエンスの向上と二酸化炭素排出量の削減において、依然として大きな価値が見出されています。 2024 年までに、この分野での人工知能の応用がより広範かつインテリジェントになり、このテクノロジーの可能性を最大限に引き出すことに近づくでしょう。
ここでは、人工知能が今年エネルギー業界を変革する主な方法をいくつか紹介します。
1. カスタマー サービス
ボットは、エネルギー プロバイダーのカスタマー サービス分野で一般的なツールになりました。 24 時間体制で即時サポートを提供し、トラフィックの急増や待ち時間の増加時にプロバイダーを支援します。しかし歴史的に、これらのロボットは消費者が期待するレベルの支援を提供できないことがよくありました。
2024 年、ロボットの役割はさらに大きくなります。従来のように、FAQ ページを参照するなど、顧客にさらに多くの作業を追加するのではなく、タスクを自動的かつインテリジェントに完了できるようになります。彼らが提供するヘルプは、ありきたりな自動応答や柔軟性のないチャットボット スクリプトに依存するのではなく、各顧客の特定の状況に合わせてパーソナライズされます。大規模言語モデル (LLM) テクノロジーの画期的な進歩により、顧客の意図をより正確に理解できるようになります。
ただし、洗練度が高まったとしても、ロボットがあらゆる状況に対して正しい答えになるわけではありません。一部の消費者と一部のクエリでは、常に人間の介入が必要になります。したがって、人間のエージェントが引き続き重要な役割を果たします。間もなく、エネルギー固有の概念と言語で訓練された LLM が出現し、複雑なエネルギー要求により正確かつ効率的に応答できるようになるでしょう。これらのアシスタントは、より退屈で機械的なワークフローの多くを自動化し、エージェントが顧客と最も重要な人間のやり取りに集中できるようにします。
2. 家庭のエネルギー管理
ネットゼロエミッションを達成するには、スマート電化住宅に移行する必要があります。だからこそ、太陽電池、家庭用電気自動車 (EV) 充電器、ヒートポンプ、スマート サーモスタットなどの導入が加速することに私たちは期待しています。このテクノロジーは、家庭でのエネルギー使用量を大幅に削減し、より環境に優しい時間帯にシフトし、柔軟な市場と連携してエネルギーを動的に売買し、サプライヤーと顧客にさらなる節約をもたらす可能性があります。
ただし、これには課題が伴います。各スマートデバイスは独立して動作します。家庭内の他のデバイスが何をしているのかはわかりません。場合によっては、デバイスが相互に干渉し、同じ家庭のエネルギー使用量を利用することがあります。さらに、情報が複数のアプリケーションに分散しているため、消費者にとって何をしているのかを理解するのは頭の痛い問題です。
人工知能の出現により、スマートエネルギー機器の調整は小さな問題ではありません。 EV 充電器と太陽電池を備えたシンプルな家庭のセットアップであっても、これらのデバイスを最適に連携させるには、太陽光発電、家庭での使用量、および電力を個々の車の運転習慣レベルで予測し、これらがどのように相互作用するかに対処できる AI システムが必要です。お客様の電気代。
2024 年までに、個々のエネルギー機器の設定、監視、制御という面倒な経験が、AI を活用した家庭全体のエネルギー管理ソリューションに置き換えられ、消費者の節約効果が高まり、排出量が削減されることになるでしょう。
3. グリッド管理と仮想発電所の台頭
電気自動車の普及と、より多くの (断続的な) 再生可能エネルギーをグリッドに導入する必要性が、インフラストラクチャに課題をもたらしています。管理せずに放置すると、発電量と消費量のミスマッチがさらに大きくなり、頻度も高くなります。
連携したアプローチを通じて、コネクテッド スマート ホームはこれらの不均衡に対応し、「仮想発電所」(VPP) を形成できるようになります。ますます複雑化するエネルギーエコシステムのバランスを保ち、インフラを保護し、より環境に優しいエネルギーミックスを可能にするために、国および地方の街頭レベルで需要が調整されることになります。
初期の試験は有望ですが、多くの場合、エネルギー会社から差し迫った供給ピークが通知されると、消費者が手動でスケジュールを調整することに依存することが多く、参加する消費者は対応するために適切な時間に帰宅する必要があり、消費者に判断してもらう必要があります。この安価なグリーンエネルギーを最大限に活用する方法を考え出してください。
2024 年には、AI とスマート デバイスに対する消費者の信頼が高まり続けるにつれ、より多くのベンダーが不均衡イベントに対応できる AI 主導の VPP 管理ソフトウェアを導入し、不便を避けるために各家庭の消費を自動的にスケジュールするようになるでしょう。消費者の自己負担。
同じ人工知能ソフトウェアは、消費者が VPP に参加することで経済的利益を得られるように、サプライヤーが革新的な新しい料金プランを設計するのに役立ちます。
エネルギー分野における人工知能の継続的な適用により、効率が向上し、サービスが自動化および改善され、消費者と供給者の両方に利益がもたらされます。おそらく最も重要なことは、このテクノロジーは、電化住宅や再生可能エネルギーへのより迅速な移行を支援し、ネットゼロエミッションと次世代のよりクリーンで環境に優しい未来への移行を加速することです。
以上が人工知能はエネルギー産業を 3 つの方法で変革しますの詳細内容です。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

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5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G

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