Peranti teknologi
AI
Daripada pusat data ke stesen janakuasa: Kesan kecerdasan buatan terhadap penggunaan tenaga
Daripada pusat data ke stesen janakuasa: Kesan kecerdasan buatan terhadap penggunaan tenaga
Kecerdasan buatan (AI) dengan cepat telah menjadi bahagian penting dalam kehidupan moden, mengubah industri dan menambah baik cara kita hidup, bekerja dan berkomunikasi. Pempopularan dan pembangunan kecerdasan buatan mempunyai kesan yang semakin ketara terhadap penggunaan tenaga, termasuk mengoptimumkan pusat data dan meningkatkan kecekapan loji kuasa. Artikel ini meneroka cara kecerdasan buatan akan memberi kesan kepada landskap tenaga dan membincangkan potensi faedah dan cabaran yang berkaitan.
Pusat data ialah salah satu aplikasi kecerdasan buatan yang paling penting dalam sektor tenaga kerana ia menyokong dunia digital. Peranti ini memerlukan sejumlah besar tenaga untuk menghidupkan dan menyejukkan pelayan yang menyimpan dan memproses data untuk aplikasi yang tidak terkira banyaknya daripada media sosial kepada transaksi kewangan. Apabila keperluan penyimpanan dan pemprosesan data berkembang, begitu juga keperluan untuk pusat data cekap tenaga.
Kecerdasan buatan boleh membantu mengoptimumkan operasi pusat data dengan menganalisis sejumlah besar data untuk mengenal pasti corak dan arah aliran yang boleh digunakan untuk meningkatkan kecekapan. Algoritma kecerdasan buatan boleh meramalkan kegagalan peralatan dan menjadualkan penyelenggaraan untuk meminimumkan masa henti, dengan itu mengurangkan penggunaan tenaga keseluruhan kemudahan. Di samping itu, AI boleh mengoptimumkan sistem penyejukan untuk memastikan ia beroperasi pada kecekapan puncak dan mengurangkan penyejukan yang tidak perlu, yang membazirkan tenaga.
Satu lagi bidang yang AI memberi impak besar ialah dalam pengurusan grid. Dengan penggunaan meluas sumber tenaga boleh diperbaharui, seperti tenaga suria dan angin, grid kuasa menjadi semakin kompleks dan sukar untuk diurus. AI boleh membantu mengimbangi bekalan dan permintaan elektrik dengan menganalisis data daripada pelbagai sumber, seperti ramalan cuaca, corak penggunaan tenaga dan ketersediaan tenaga boleh diperbaharui. Teknologi ini membolehkan pengendali grid membuat keputusan yang lebih termaklum untuk mengoptimumkan apabila tenaga disimpan dan dikeluarkan, akhirnya meningkatkan kecekapan keseluruhan grid.
AI juga boleh memainkan peranan penting dalam mengoptimumkan penggunaan tenaga di peringkat pengguna. Peranti rumah pintar seperti termostat dan sistem pencahayaan boleh menggunakan algoritma AI untuk mempelajari keutamaan dan tabiat pengguna, melaraskan tetapan secara automatik untuk menjimatkan tenaga tanpa menjejaskan keselesaan. Selain itu, menggunakan AI untuk menganalisis data penggunaan tenaga daripada berbilang isi rumah boleh memberikan pandangan dan cadangan untuk penggunaan tenaga yang lebih cekap di seluruh komuniti.
Walaupun AI mempunyai banyak faedah dalam sektor tenaga, terdapat juga potensi cabaran dan kebimbangan. Salah satu isu utama ialah peningkatan penggunaan tenaga yang dikaitkan dengan AI itu sendiri. Apabila algoritma AI menjadi semakin kompleks, kuasa pengkomputeran dan penggunaan tenaga yang diperlukan oleh peranti dan pusat data yang menyokongnya terus meningkat. Orang ramai bimbang tentang kesan kecerdasan buatan terhadap alam sekitar dan menuntut pembangunan teknologi kecerdasan buatan yang lebih cekap tenaga.
Dengan aplikasi kecerdasan buatan yang meluas dalam bidang tenaga, pekerjaan mungkin menghadapi cabaran untuk diganti. Aplikasi kecerdasan buatan sudah pasti boleh meningkatkan kecekapan dan mengurangkan kos, tetapi ia boleh menyebabkan lebih sedikit peluang pekerjaan dalam bidang seperti pengurusan pusat data dan operasi grid kuasa. Potensi kesan sosial AI terhadap penggunaan tenaga mesti dipertimbangkan dan pekerja mesti bersedia dengan secukupnya untuk menghadapi perubahan keadaan tempat kerja.
Penggunaan tenaga dalam pelbagai sektor boleh terjejas dengan ketara oleh AI, daripada pusat data ke stesen janakuasa. Dengan mengoptimumkan operasi, meningkatkan kecekapan dan membuat keputusan yang lebih bijak, AI boleh membantu mengurangkan penggunaan tenaga dan menyokong peralihan kepada masa depan tenaga yang lebih mampan. Walau bagaimanapun, adalah penting untuk menangani potensi cabaran dan kebimbangan yang berkaitan dengan kesan AI terhadap penggunaan tenaga, memastikan manfaatnya direalisasikan tanpa menjejaskan alam sekitar atau tenaga kerja.
Atas ialah kandungan terperinci Daripada pusat data ke stesen janakuasa: Kesan kecerdasan buatan terhadap penggunaan 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
1382
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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
Samsung memperkenalkan SSD gred pusat data BM1743: dilengkapi dengan v7 QLC V-NAND dan menyokong PCIe 5.0
Jun 18, 2024 pm 04:15 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 18 Jun, Samsung Semiconductor baru-baru ini memperkenalkan pemacu keadaan pepejal gred data pusat generasi seterusnya BM1743 dilengkapi dengan memori kilat QLC (v7) terbaharunya di blog teknologinya. ▲Samsung QLC pemacu keadaan pepejal gred data pusat BM1743 Menurut TrendForce pada bulan April, dalam bidang pemacu keadaan pepejal gred data pusat QLC, hanya Samsung dan Solidigm, anak syarikat SK Hynix, telah lulus pengesahan pelanggan perusahaan di masa itu. Berbanding dengan v5QLCV-NAND generasi sebelumnya (nota di tapak ini: Samsung v6V-NAND tidak mempunyai produk QLC), memori denyar Samsung v7QLCV-NAND telah hampir dua kali ganda bilangan lapisan susun, dan ketumpatan storan juga telah dipertingkatkan dengan banyak. Pada masa yang sama, kelancaran v7QLCV-NAND
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
