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Kürzlich fand die 9. CAAI-Konferenz zu Big Data und Social Computing (BDSC2024) statt, die von der Chinesischen Gesellschaft für Künstliche Intelligenz gesponsert und vom Sonderausschuss für Social Computing und Social Intelligence sowie der Harbin Engineering University gemeinsam organisiert wurde.

Die Konferenz lud hochrangige Wissenschaftler aus den Bereichen künstliche Intelligenz, Social Computing, Informationswissenschaft, Ethik, Sozialwissenschaft, Systemwissenschaft, Politikwissenschaft und anderen interdisziplinären Bereichen ein, um Konferenzberichte zu halten Experte für Energie- und Energie-KI+-Großmodellanwendungsforschung, wurde eingeladen, an der Konferenz teilzunehmen und einen Bericht zum Thema „Großmodell-Technologieanwendung ermöglicht neue Produktivität von Energie und Energie“ zu halten.

Anstatt die „Größe“ des Modells zu verfolgen, konzentrieren sich die großen Modelle von Shibei Cloud Energy mehr auf den Anwendungswert.

Der Beginn der Ära großer Modelle hat die Leistung künstlicher Intelligenz in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, Bilderkennung und Tonanalyse erheblich verbessert und auch eine Reihe von Auswirkungen und Chancen für die Entwicklung einer intelligenten Gesellschaft mit sich gebracht. Auch im Bereich Energie und Energie wurde die KI-Großmodelltechnologie energisch vorangetrieben und es sind eine Reihe von Anwendungen auf Industrieebene entstanden.

Als industrieller intelligenter Produkt- und Dienstleistungsanbieter mit Schwerpunkt auf „Industrial AI+“ unterstützt Zhongneng Shibei die digitale Transformation und Modernisierung von Industrieunternehmen, insbesondere Energie- und Energieunternehmen, durch seine unabhängig entwickelte Produktserie „CyberWing“. Angesichts der Kernprobleme bei der Erstellung von Großmodellen auf Unternehmensebene wie hohen Implementierungskosten und der Unfähigkeit, aus eigener Kraft zu „wachsen“, stellte Liu Yong die Gesamtarchitektur und den Bereitstellungsplan von Großmodellen für Energie auf Unternehmensebene vor reiche erfolgreiche Branchenpraktiken.

Er wies darauf hin: „Bei der Anwendung des großen Modells CyberwLLM von Shibei Cloud Energy im industriellen Bereich geht es nicht um die Größe des Modells, sondern um die Anwendbarkeit und Professionalität des Modells. Der industrielle Bereich bevorzugt die Verwendung großer Sprachmodelle mit kleinen Parametern.“ Um gezielte Schulungen durchzuführen und die Wissensbasis zu stärken, betonte er, dass es umso besser sei, je größer es sei. Gleichzeitig müsse auf die Granularität des Modells geachtet werden. die weder zu grob noch zu fein sein sollte, um eine Systemzusammenarbeit zu erreichen.

Bei der Erörterung der Kosten und Vorteile großer Modelle schlug er vor: „Unternehmen sollten die Kosten angemessen kontrollieren und gleichzeitig den Wert großer Modelle maximieren.“

Große Modellprodukte sind „rechte Assistenten“ und machen das Energiemanagement intelligenter

In Bezug auf die Veränderungen, die die Großmodelltechnologie mit sich bringt, wies Liu Yong darauf hin: „Im Bereich Energie und Strom wird die Großmodellanwendung von Shibei Cloud Energy nicht das traditionelle Wissen und die Fähigkeiten ersetzen, sondern als „Assistent der rechten Hand“ für intelligente Energie dienen.“ Anlagen kann es die Modernisierung und Optimierung bestehender digitaler Systeme besser fördern. Er ermutigte Menschen innerhalb und außerhalb der Branche, sich die KI-Technologie zu eigen zu machen, die Anwendung von Großmodellprodukten energisch zu fördern und die Technologie die Weiterentwicklung von Gesellschaft und Industrie vorantreiben zu lassen.

Angesichts der Diversifizierung und Spezialisierung des Wissens in der Energiewirtschaft, der verstreuten Speicherung von Wissen, der schlechten Wissensvererbung, des Mangels an Wissen und der Beibehaltung wertvollen Wissens und Erfahrungen bei der Lösung von Problemen in Berufsfeldern basiert beispielsweise die Energie-Wissensdienstleistungsmaschine Auf CyberwLLM kann ein einheitlicher Wissensträger für die Interaktion in natürlicher Sprache aufgebaut werden, der eine Wissensdienst-Engine für Frage- und Antwortanwendungen mit einem großen Modell eines einheitlichen Wissensträgers als Kern bietet, um Wissen vollständig anzuwenden, zu teilen und zu übertragen.

Wenn im Inspektionsszenario während der Inspektion eine Anomalie entdeckt wird, kann die auf CyberwLLM basierende intelligente interaktive Frage- und Antwortfunktion für Inspektionen intelligente Hilfsentscheidungsvorschläge machen, die auf historischen Erfahrungen und intelligenter Algorithmusunterstützung in Kombination mit Betriebsdaten der Ausrüstung, einschließlich Präzisionsinspektionsvorschlägen, basieren und Entscheidungsvorschläge zur Gerätewartung, Vorschläge zur Notfallreaktion, Vorschläge zur Anpassung der Betriebsmethoden usw. Basierend auf der Systeminteraktionsfähigkeit des großen Sprachmodells können die Inspektionsroutenplanung, Inspektionsstandardabfragen, Inspektionsergebnisabfragen, Statistiken und das Abrufen ungewöhnlicher Probleme, die während der Inspektion festgestellt wurden, sowie die Erstellung statistischer Diagramme durch den Dialog mit dem Modell abgeschlossen werden.

Darüber hinaus spielen die Fähigkeiten des großen Modells von Shibei Cloud Energy auch in mehreren Szenarien eine Rolle, einschließlich der Verbesserung des Wartungsbetriebs auf Basis von CyberwLLM, der technischen Überwachung, der dynamischen Entscheidungsfindung für Produktionsbefehle, der Analyse zentraler Steuerungsalarmsignale, der Signalmodellierung der Kraftwerksausrüstung und des Ereignisprotokolls Erkennung von Ereignisanomalien, Kraftwerksüberwachung und Frühwarnverarbeitung, Verarbeitung von Fehlersignalen für Energiespeicherkraftwerke, Überwachung und Verwaltung der Kraftwerkssicherheit, Assistent für allgemeine Unternehmensdokumente, Assistent für intelligente Verträge, Assistent für funktionelles Training, Assistent für Sitzungsprotokolle ...

Insgesamt hilft das Shibei Cloud Energy Model Unternehmen dabei, den Stromnetzbetrieb und das Energiemanagement durch intelligente Analysen und Vorhersagen zu optimieren, unterstützt die effiziente Integration grüner Energie und fördert die Entwicklung der Branche in eine kohlenstoffarme, intelligente und effiziente Richtung Das Ziel „double carbon“ bietet technische Unterstützung und innovative Lösungen.

Quelle: China.com

(Quelle: Financial Business Information)

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