Pengawasan Industri: Kecerdasan Buatan dan Pasaran Tenaga
Krisis dalam industri tenaga menyebabkan pengendali menghadapi keperluan untuk bertindak balas secara berkesan kepada pelbagai cabaran, termasuk turun naik harga, pertumbuhan permintaan dan mengurangkan kesan alam sekitar, yang kesemuanya memerlukan penyelesaian yang inovatif . Sokongan yang boleh diberikan oleh AI membolehkan pihak berkepentingan mendahului keperluan untuk melaksanakan mekanisme pematuhan dalaman selaras dengan peraturan yang semakin meningkat berkaitan bidang ini.
Krisis yang dihadapi oleh industri tenaga memerlukan pengendali bertindak balas dengan berkesan kepada cabaran berbeza: turun naik harga yang dipengaruhi oleh faktor geopolitik, permintaan yang semakin meningkat dan keperluan untuk mengurangkan kesan alam sekitar. Dalam situasi yang kompleks seperti itu, kecerdasan buatan (“AI”) mungkin merupakan cara yang berkesan untuk membantu mencari penyelesaian yang berjaya. Pelbagai aplikasi kecerdasan buatan sering bersilang dengan topik tenaga, terutamanya dalam keperluan untuk membuat keputusan berdasarkan data dan memastikan tindak balas segera terhadap faktor yang berubah-ubah, yang mana pembelajaran mesin adalah yang paling penting. Dalam konteks inilah kita harus mempertimbangkan penyelesaian teknologi daripada apa yang dipanggil "perdagangan algoritma" kepada "rumah pintar", tanpa melupakan grid pintar dan proses pengoptimuman tenaga boleh diperbaharui automatik.
Grid Pintar
Kepintaran buatan memainkan peranan penting dalam rangkaian pengguna dan pengedar tenaga. Penyahpusatan dan pendigitalan grid kuasa telah membawa peningkatan dalam bilangan pemain aktif, di samping meningkatkan kesukaran untuk memastikan grid seimbang. Pada masa yang sama, peningkatan sumber tenaga yang tidak teratur seperti tenaga suria dan angin memerlukan pengagihan kuasa untuk cepat menyesuaikan diri dengan penggunaan terapung dan sebaliknya. Grid pintar yang diuruskan oleh Operator Sistem Pengedaran (“DSO”) termasuk dalam skop pengedaran voltan sederhana dan rendah tempatan dan menghantar bukan sahaja kuasa tetapi juga data. Pengurusan grid pintar dari sumber ke cawangan akhir dicapai melalui sistem kawalan jauh yang membolehkan pemeteran penggunaan, pemantauan masa nyata infrastruktur dan pengurusan kuasa titik bekalan kuasa individu.
Kecerdasan Buatan dan Perdagangan
Keupayaan ramalan kecerdasan buatan mempunyai potensi yang lebih besar dalam perdagangan kuasa. Kepintaran buatan menjadikannya lebih mudah untuk menilai secara sistematik sejumlah besar data pasaran atau cuaca sejarah. Tambahan pula, seperti yang telah dilihat, ramalan yang lebih baik memastikan kestabilan grid dan keselamatan bekalan. Di bawah premis ini, beberapa algoritma kecerdasan buatan telah terbukti cukup pintar untuk menjalankan perdagangan bebas (dagangan algoritma atau dagangan automatik) mengikut apa yang telah berlaku dalam pasaran kewangan.
Penggunaan Rumah Kepintaran Buatan
Apabila pengguna disambungkan kepada sistem kuasa melalui kecerdasan buatan, mereka boleh menyumbang kepada grid yang stabil dan hijau. Penyelesaian seperti rumah pintar dan meter pintar sudah wujud tetapi belum diterima pakai secara meluas. Di rumah pintar, peranti bersambung bertindak balas terhadap harga pasaran elektrik dan menyesuaikan diri dengan corak penggunaan isi rumah untuk menjimatkan kuasa dan mengurangkan kos.
Apakah perubahan yang akan dibawa oleh peraturan
Dalam kes ini, syarikat yang menggunakan sistem kecerdasan buatan dalam pasaran tenaga harus mula mempertimbangkan peraturan yang berkaitan dengan sistem yang mereka gunakan dari perspektif undang-undang. Malah, perbahasan mengenai penggunaan kecerdasan buatan bersilang dengan kemajuan perundangan Rang Undang-undang Kepintaran Buatan, yang berdasarkan pendekatan etika dan berasaskan risiko dan mempunyai matlamat khusus: kebolehpercayaan sistem kecerdasan buatan. Oleh itu, pendekatan kepada sistem AI hendaklah berdasarkan penilaian risiko yang berkaitan dengannya dan mempertimbangkan mekanisme pematuhan yang berbeza bergantung pada sama ada sistem itu berisiko tinggi atau rendah.
Selain pematuhan (yang berkemungkinan menjadi agak ketat apabila peraturan EU dimuktamadkan), pengendali juga harus mempertimbangkan nasihat EU tentang aspek lain penggunaan AI. Khususnya, pada Oktober 2020, isu liabiliti sivil menjadi subjek resolusi Parlimen Eropah yang merangka draf peraturan untuk industri kecerdasan buatan. Draf itu mencadangkan untuk melaksanakan mekanisme akauntabiliti yang ketat bagi pengendali sistem berisiko tinggi Draf tersebut telah meminta ulasan awam dan belum lagi diubah menjadi teks yang mengikat.
Memandangkan ketidakpastian ini, pengendali dalam industri tenaga, sama ada peniaga, pengedar atau pengguna komersil, diminta untuk meningkatkan perhatian terhadap isu kecerdasan buatan untuk mengeksploitasi kelebihannya di mana mungkin. Paling penting, melaksanakan mekanisme pematuhan dalaman terlebih dahulu untuk mematuhi peraturan masa depan dan mengelakkan larangan atau sekatan ke atas sistem AI yang boleh merugikan bakal pesaing akan menjadi kunci.
Atas ialah kandungan terperinci Pengawasan Industri: Kecerdasan Buatan dan Pasaran Tenaga. 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

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

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

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

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 |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
