Belegung

Chao News-Kundenreporter Shen Aiqun und Xueyan

Am 11. August fand in Hangzhou das erste 100-köpfige Beijing-Zhejiang Talents Meeting statt. Bei dem Treffen hielt Yang Huayong, ein Akademiker der Chinesischen Akademie für Ingenieurwissenschaften, eine Grundsatzrede mit dem Titel „Erforschung der künstlichen Intelligenz zur Stärkung der Innovation und Entwicklung von High-End-Geräten“.

Der Akademiker Yang Huayong hielt eine Grundsatzrede. Foto von Reporter Yan Xueyan

Professor Yang Huayong ist Experte auf dem Gebiet der Flüssigkeitsübertragung und -steuerung und Akademiker der Chinesischen Akademie für Ingenieurwissenschaften. Derzeit ist er Direktor der Fakultät für Ingenieurwissenschaften der Universität Zhejiang, Direktor des National Key Laboratory of Fluid Power Basic Parts and Electromechanical Systems und Dekan des High-end Equipment Institute der Universität Zhejiang.

In seiner Rede an diesem Tag konzentrierte er sich auf das Gebiet der künstlichen Intelligenz und sprach über die Erforschung künstlicher Intelligenz, die die innovative Entwicklung von High-End-Geräten ermöglicht.

Akademiker Yang wies darauf hin, dass die Branche im Allgemeinen davon überzeugt sei, dass die wissenschaftliche Methode der Exploration auf der Grundlage wissenschaftlicher Daten zu einem wichtigen Mittel zur Durchführung wissenschaftlicher Forschung geworden sei.

Heutzutage liegen datengesteuerte wissenschaftliche Entdeckungen und technische Simulationen im Trend. In Zukunft werden wissenschaftliche Entdeckungen und technische Simulationen, die auf Mechanismen und Daten basieren, wettbewerbsfähiger sein. Sie können den Wert historischer Daten maximieren und mit mehr Daten genauere Überlegungen ermöglichen. Daher bietet das gemeinsame Fahren von Mechanismen und Daten im industriellen Bereich durch die Stärkung der KI ein großes Potenzial für das Überholen in Kurven.

Akademiker Yang sprach auch über die Schwierigkeiten bei der Entwicklung der Digitalisierung von High-End-Geräten vor dem Hintergrund der neuen Industrialisierung. Beispielsweise ist es schwierig, große heterogene Daten aufzuteilen und zu analysieren, es ist schwierig, unstrukturiertes Wissen abzubauen und zu extrahieren, die Integration multidisziplinärer Mechanismusmodelle ist komplex und das Gleichgewicht zwischen Berechnungsgenauigkeit und -effizienz ist schlecht usw Dies führt zu einer geringen Effizienz der Designzusammenarbeit, einer schwierigen Produktions- und Fertigungsplanung und einer schlechten Betriebs- und Wartungsservicequalität. Probleme im Zusammenhang mit einem schlechten tatsächlichen Produktionsmanagement müssen überwunden werden. Er glaubt, dass wir dringend eine „integrierte digitale Basis brauchen, um die Digitalisierung von High-End-Geräten zu beschleunigen“.

Wie ändern? Nach einer Analyse der aktuellen Situation digitaler Basissysteme im In- und Ausland wies Akademiker Yang darauf hin, dass digitale Basen, die auf Daten, Computern und KI basieren, der einzige Weg für eine intelligente Herstellung von High-End-Geräten seien. Die Hauptrichtung der intelligenten digitalen Basis besteht darin, industrielle Daten und Mechanismen tief in allgemeine große Modelle zu integrieren.

Der Akademiker Yang Huayong hielt eine Grundsatzrede. Foto von Reporter Yan Xueyan

In seiner Rede zeigte Akademiker Yang den Gästen auch die Erkundungsfälle von KI in der wissenschaftlichen Forschung zu High-End-Geräten, darunter KI-Deep-Learning zur Stärkung der Verbrennungssimulation von Dieselmotor-Antriebssystemen, KI-Deep-Learning zur Stärkung der Strömungsfeldanalyse von Gasturbinenschaufeln und KI-Deep-Learning zur Stärkung Fähigkeit zur PTMU-Simulation (Power and Thermal Management Unit) usw. Gleichzeitig stellte er auch reale Beispiele vor, wie KI Fertigung, Konstruktion, Marketing, Betrieb und Wartung usw. unterstützen kann.

„Große KI-Modelle verändern die Landschaft aller Lebensbereiche tiefgreifend, und immer mehr Unternehmen setzen KI aktiv ein. Bei der Investition in große Modellhardware stehen Unternehmen jedoch im Allgemeinen vor Problemen wie hohen Kosten, begrenzter Auswahl und schwieriger Beschaffung.“ Akademiker Yang schlug vor: „Deshalb müssen wir die Möglichkeit bieten, Daten zu verwalten, Wissen sinnvoll zu nutzen und die Rechenleistung auf der Grundlage des digitalen Basissystems zu vereinheitlichen; wir müssen die digitale Basis auch nutzen, um Eigentümer von Produktionsketten, wissenschaftliche Forschung usw. zu vereinen.“ Verbände, um branchenübliche Daten zu sammeln.“

„Auf dieser Grundlage werden wir eine offene High-End-Ausrüstungs-Großmodellplattform verwenden, um die Integration von Forschung und Entwicklung, Design und Betrieb mechanischer Ausrüstung zu rekonstruieren, um eine multimodale Datenanalyse und -extraktion, eine modalübergreifende Datengewinnung und eine Optimierung der Wissenszugriffseffizienz zu erreichen.“ , und erkunden Sie die Bedienung von über 100 Industrieszenarien in 12 Kategorien“, sagte Akademiemitglied Yang.

„Bitte geben Sie beim Nachdruck die Quelle an“