


Mengapakah kecerdasan buatan diperlukan untuk memacu peralihan tenaga hijau?
Hari ini, kita melihat arah aliran dan momentum yang jelas ke arah penyahkarbonan dan peralihan tenaga hijau. Pada masa yang sama, peningkatan teknologi digital dan analisis lanjutan menyediakan peluang unik bukan sahaja untuk pembangunan teknologi tenaga baharu, tetapi juga untuk memantau kemajuan, meramalkan prestasi, menyepadukan sistem, memastikan kebolehpercayaan dan daya tahan, dan melalui produk Optimize, penyelesaian dan perkhidmatan untuk meningkatkan kemampanan tidak seperti sebelum ini.
Tetapi pada masa yang sama, dinamik industri telah meningkatkan kerumitannya. Web sedang beralih daripada model terpusat kepada model terdesentralisasi. Pengeluar tenaga mempunyai berbilang penyelesaian OEM (pengilang peralatan asal) yang mesti dipantau sebagai sistem untuk memastikan masa operasi dan output. Modal teroka semakin meningkat dan terdapat banyak peserta baharu dalam pasaran, mengganggu pelbagai bidang penciptaan nilai. Kerajaan, pelabur aktivis dan komuniti meningkatkan tekanan untuk ketelusan mengenai penunjuk ESG di sepanjang rantaian nilai.
Akses mudah kepada data dalam kalangan pemegang kepentingan yang berbeza merupakan faktor utama dalam menggalakkan daya saing sambil mengekalkan penyertaan saksama merentas keseluruhan rantaian nilai tenaga. Pada masa hadapan, pasaran dan infrastruktur dalam industri yang berbeza akan berkait rapat. Oleh itu, perkongsian data yang selamat dan boleh dipercayai diperlukan untuk menggalakkan inovasi dalam dan antara industri.
Walau bagaimanapun, industri tenaga lambat menerima pakai teknologi digital moden dan mungkin berisiko disebabkan peranan kritikalnya sebagai infrastruktur kritikal. Kami melihat bahawa peralihan kepada digital diperlahankan oleh kualiti data yang lemah, data yang tidak tepat atau hilang, kekurangan seni bina data moden dan fakta bahawa data sering ketat dan terhad atau sukar dicari. Mengoptimumkan sistem tenaga memerlukan maklumat digital yang lebih baik, ketelusan data dan piawaian terbuka, sambil memastikan langkah keselamatan dan perlindungan data yang sesuai. Keselamatan siber amat diperlukan untuk membina kepercayaan, keyakinan dan daya tahan untuk kestabilan grid dan aliran maklumat.
Untuk menyokong perubahan ini, piawaian dan peraturan diperlukan untuk menggalakkan keserasian dan kesalingoperasian. Digitalisasikan pertukaran maklumat, perkemas pembangunan produk, percepatkan masa untuk memasarkan penyelesaian, dan tingkatkan ketelusan dan kepercayaan.
Peranan kecerdasan buatan dalam mengubah landskap tenaga global
Satu perkara yang pasti tentang masa depan: interaksi antara sistem tenaga akan menjadi lebih kompleks. Cabaran utama yang kami hadapi termasuk penyahkarbonan, desentralisasi, penyimpanan tenaga, pengurangan sisa dan penyelenggaraan pintar. Mengatasi cabaran ini memerlukan pemikiran kreatif yang melampaui kaedah tradisional yang digunakan untuk kejuruteraan. Kaedah dan rangka kerja kecerdasan buatan (AI) akan berada di barisan hadapan dalam mengatasi cabaran kompleks ini.
Untuk berjaya menghadapi cabaran besar yang ditimbulkan oleh peralihan tenaga, terdapat keperluan untuk bergerak melangkaui perubahan tambahan dan menghasilkan inovasi transformatif baharu yang melangkaui kejuruteraan tradisional.
Kecerdasan buatan ialah pakar dalam tugas ini, dan teknologi ini sangat sesuai dengan sejumlah besar data yang dijana oleh semua bahagian rantaian nilai hari ini, serta sumber pengkomputeran yang semakin meningkat. Contohnya, kaedah pembelajaran mesin membolehkannya menyesuaikan produk, penyelesaian dan perkhidmatan secara sistematik untuk memenuhi keperluan khusus. Penyelesaian berasaskan AI juga banyak membantu menangani kerumitan sistem tenaga yang semakin meningkat akibat penyahkarbonan dan penyahpusatan. Selain itu, ia membolehkan ramalan yang lebih baik tentang ketahanan perkakasan untuk mengoptimumkan kitaran penyelenggaraan dan dengan itu mengurangkan pembaziran. Dengan menggunakan kecerdasan buatan, loji kuasa boleh menjadi lebih cekap dan boleh dipercayai, mengurangkan pelepasan dan mengoptimumkan penggunaan bahan, yang semuanya menyumbang kepada kemampanan yang lebih besar. Dengan melaksanakan proses pengoptimuman kendiri dalam proses pembuatan, masa penghantaran boleh dioptimumkan, dan operasi autonomi loji kuasa boleh membolehkan keselamatan yang lebih baik dan kestabilan grid yang lebih baik melalui penjanaan kuasa yang lebih cekap.
Kepentingan "data terbuka" kepada masyarakat
Konsep "data terbuka" telah wujud selama lebih sedekad dan telah menyokong segala-galanya daripada pelbagai penyelesaian navigasi, kepada ketelusan dalam kerajaan perbelanjaan , kepada inovasi dalam aplikasi baru muncul dalam bidang automotif. Apabila set data tertentu memasuki "domain awam," kami melihat inovasi berkembang dengan cara yang tidak dijangka, memacu masyarakat ke hadapan. Walau bagaimanapun, adalah jelas bahawa kita mesti mengimbangi keperluan kepentingan awam dengan kebimbangan tulen syarikat tentang harta intelek, peluang hasil dan persetujuan dan kepercayaan pelanggan.
Mengapa perlu ada piawaian industri untuk semua langkah ESG
Semestinya perlu ada piawaian untuk langkah ESG, termasuk skop 1-3. Adalah demi kepentingan awam untuk mengekalkan ketelusan dan kepercayaan terhadap data yang dilaporkan, dan cara ia diukur dan dikira. Tanpa piawaian, terdapat peningkatan beban dan risiko kepada kepentingan awam kerana maklumat yang dilaporkan oleh pelbagai syarikat tidak dapat dibandingkan. Ini boleh dilihat, sebagai contoh, dalam pelaporan Covid-19, di mana negara individu melaporkan statistik dengan cara yang menjadikan perbandingan negara dengan negara sukar tanpa kerja tambahan.
Cabaran terbesar ialah menjejaki skop 3, rantaian bekalan syarikat. Sama ada pembungkusan, pertanian, pembuatan atau pembekal lain, perhatian akan terus beralih kepada rantaian nilai ini. Memperkenalkan piawaian berasaskan sains akan memberikan kredibiliti dan ketelusan kepada angka-angka ini sambil mengurangkan beban kos ke atas perniagaan, terutamanya perusahaan kecil dan sederhana.
Pelaburan kewangan mempercepatkan transformasi
Dari perspektif data, membina dan mengekalkan daya saing dalam data dan kecerdasan buatan adalah penting untuk mengekalkan Eropah di barisan hadapan teknologi. Proses ini merangkumi pendidikan awal, akademik dan kemahiran semula. Untuk mencapai matlamat ini, kerjasama rapat antara agensi awam dan industri diperlukan. Ini boleh didorong oleh projek penyelidikan pembiayaan bersama, serta pembiayaan untuk sains data dan penjejakan AI di universiti di semua peringkat pendidikan.
Modal teroka dan pembiayaan permulaan juga penting untuk membina ekosistem syarikat pemula yang akan terus memajukan bidang seperti penyimpanan bateri, AI, pembuatan aditif, teknologi penderia dan teknologi lain yang kritikal kepada teknologi digital inovasi.
Memastikan keseimbangan antara industri dan kepentingan awam
Tiada sesiapa, tiada syarikat, tiada kerajaan yang kebal daripada kesan perubahan iklim. Oleh itu, adalah penting untuk kita semua mencari penyelesaian untuk peralihan kepada karbon sifar bersih dan penyahkarbonan secepat mungkin. Teknologi digital dan kecerdasan buatan akan memperkasakan penyelesaian masa hadapan, tetapi industri memerlukan sokongan kerajaan untuk membangunkan piawaian bagi memudahkan laluan dan peralihan ke hadapan. Kerajaan harus bekerjasama dengan industri dan pihak berkepentingan lain untuk membangunkan piawaian yang memastikan sasaran dipenuhi tanpa terlalu banyak beban, atau pengelakan bersama.
Kami telah pun melihat kejayaan pendekatan ini dalam bidang automotif, contohnya, dengan maklumat trafik berkaitan keselamatan (SRTI). Walau bagaimanapun, ia juga penting untuk menggalakkan industri berkongsi harta intelek dan mencipta peluang untuk nilai.
Meletakkan EU sebagai peneraju dalam penetapan piawaian
Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR) adalah terobosan apabila diterbitkan dan sejak itu menjadi panggilan bangun untuk standard privasi. Ia selalunya merupakan piawaian lalai yang digunakan oleh banyak syarikat global apabila mengurus data pelanggan yang sensitif di seluruh dunia, kerana ia menyediakan keupayaan untuk memastikan pematuhan sambil mengurangkan kerumitan aplikasi dan sistem.
Dengan cara yang sama, EU boleh mengambil peranan kepimpinan dalam membangunkan data dan piawaian digital untuk memacu kesalingoperasian dan menyokong peralihan tenaga. Untuk melengkapkan ini, rangka kerja piawai Eropah mengenai pembangunan dan pelaksanaan aliran kerja AI diperlukan.
Belajar daripada industri lain
Selain beberapa contoh di atas, terdapat banyak contoh di sekeliling kita. Keupayaan kami untuk memindahkan wang dengan mudah antara negara, peningkatan standard internet dan e-dagang, dan piawaian kontena yang meningkatkan ketelusan dalam logistik. Biasanya terdapat beberapa contoh tentang prestasi industri lain yang boleh anda pelajari dan sesuaikan. Adalah penting untuk memahami perkara yang boleh dipelajari daripada ini, dan bagaimanakah kita boleh mempercepatkan langkah dengan membina model yang telah terbukti berkesan, dengan dasar, pelaburan, piawaian dan teknologi sebagai teras teras?
Atas ialah kandungan terperinci Mengapakah kecerdasan buatan diperlukan untuk memacu peralihan tenaga hijau?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Menurut berita dari laman web ini pada 2 Julai, akaun rasmi CNOOC mengeluarkan pengumuman semalam (1 Julai), mengumumkan bahawa projek pembangunan medan minyak Wushi 23-5 ini juga merupakan minyak reka bentuk hijau serba lengkap yang pertama padang di luar pesisir di negara saya. Buat pertama kalinya, kumpulan medan minyak ini mengetuai minyak dan gas dari 2,000 meter dasar laut di bawah tanah ke Semenanjung Leizhou di Guangdong, menjadi model baharu untuk pembangunan hijau medan minyak luar pesisir China dan menyediakan demonstrasi dan pengalaman praktikal yang penting untuk industri tenaga negara saya untuk berubah ke arah transformasi rendah karbon dan hijau. Laman web ini mengetahui daripada laporan bahawa kumpulan medan minyak Wushi 23-5 terletak di perairan timur Teluk Beibu, dengan purata kedalaman air kira-kira 28 meter Ia terdiri daripada 2 platform luar pesisir dan 1 terminal darat. Kumpulan medan minyak Wushi 23-5 merancang untuk menempatkan 43 telaga pembangunan ke dalam pengeluaran, termasuk 28 telaga pengeluaran minyak dan 15 telaga suntikan air. Kumpulan medan minyak dijangka mencapai pengeluaran harian kira-kira 1

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
