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Shen Aiqun, journaliste client de Chao News, et Xueyan

Le 11 août, la première réunion des 100 talents Pékin-Zhejiang s'est tenue à Hangzhou. Lors de la réunion, Yang Huayong, académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie, a prononcé un discours intitulé « Exploration de l'intelligence artificielle permettant l'innovation et le développement d'équipements haut de gamme ».

L'académicien Yang Huayong a prononcé un discours d'ouverture. Photo du journaliste Yan Xueyan

Le professeur Yang Huayong est un expert dans le domaine de la transmission et du contrôle des fluides et un académicien de l'Académie chinoise d'ingénierie. Il est actuellement directeur du département d'ingénierie de l'université du Zhejiang, directeur du Laboratoire national clé des pièces de base et des systèmes électromécaniques pour l'énergie fluidique, et doyen de l'Institut des équipements haut de gamme de l'université du Zhejiang.

Dans son discours ce jour-là, il s'est concentré sur le domaine de l'intelligence artificielle et a parlé de l'exploration de l'intelligence artificielle permettant le développement innovant d'équipements haut de gamme.

L'académicien Yang a souligné que l'industrie estime généralement que la méthode scientifique d'exploration basée sur des données scientifiques est devenue un moyen important de mener des recherches scientifiques.

De nos jours, la découverte scientifique et la simulation technique basées sur les données sont à la mode. À l'avenir, la découverte scientifique et la simulation technique basées sur des mécanismes et des données seront plus compétitives. Elles pourront maximiser la valeur des données historiques et apporter un raisonnement plus précis avec plus de données. Par conséquent, dans le domaine industriel, grâce à l'autonomisation de l'IA, la conduite conjointe mécanisme + données présente un grand potentiel de dépassement dans les virages.

L'académicien Yang a également évoqué les difficultés liées au développement de la numérisation des équipements haut de gamme dans le contexte de la nouvelle industrialisation. Par exemple, il est difficile de diviser et d'analyser des données hétérogènes massives, il est difficile d'exploiter et d'extraire des connaissances non structurées, l'intégration de modèles de mécanismes multidisciplinaires est complexe et l'équilibre entre précision et efficacité des calculs est médiocre, etc. conduit à une faible efficacité de la collaboration en matière de conception, à une planification de production et de fabrication difficile et à une mauvaise qualité des services d'exploitation et de maintenance. Les problèmes liés à une mauvaise gestion de la production réelle doivent être surmontés. Il estime que nous avons un besoin urgent d'une « base numérique intégrée pour accélérer la numérisation des équipements haut de gamme ».

Comment changer ? Après avoir analysé la situation actuelle des systèmes de base numérique dans le pays et à l'étranger, l'académicien Yang a souligné que les bases numériques pilotées par les données, l'informatique et l'IA sont le seul moyen de fabriquer intelligemment des équipements haut de gamme. L'orientation clé de la base numérique intelligente est la suivante : comment intégrer en profondeur les données et les mécanismes industriels avec les grands modèles généraux.

L'académicien Yang Huayong a prononcé un discours d'ouverture. Photo du journaliste Yan Xueyan

À travers son discours, l'académicien Yang a également présenté aux invités des cas d'exploration de l'IA dans la recherche scientifique sur les équipements haut de gamme, notamment l'apprentissage profond de l'IA permettant la simulation de la combustion du système d'alimentation des moteurs diesel, l'apprentissage profond de l'IA favorisant l'analyse du champ d'écoulement des pales de turbine à gaz, l'apprentissage profond de l'IA favorisant l'analyse du champ d'écoulement des pales de turbine à gaz. Capable de simulation PTMU (unité de gestion de l'énergie et de la chaleur), etc. Dans le même temps, il a également présenté des cas réels montrant comment l’IA peut renforcer la fabrication, la construction, le marketing, l’exploitation et la maintenance, etc.

« Les grands modèles d'IA changent profondément le paysage dans tous les domaines, et de plus en plus d'entreprises adoptent activement l'IA. Cependant, les entreprises sont généralement confrontées à des problèmes tels que des coûts élevés, une sélection limitée et des achats difficiles lorsqu'elles investissent dans du matériel de grands modèles. L'académicien Yang a suggéré : « Par conséquent, nous devons fournir la capacité de gérer les données, de faire bon usage des connaissances et d'unifier la puissance de calcul basée sur le système de base numérique ; nous devons également utiliser la base numérique pour unir les propriétaires de chaînes de fabrication, la recherche scientifique et associations pour accumuler des données communes à l'industrie.

"Sur cette base, nous utiliserons une plate-forme ouverte de grands modèles d'équipements haut de gamme pour reconstruire l'intégration de la R&D, de la conception et de l'exploitation des équipements mécaniques afin de réaliser une analyse et une extraction de données multimodales, une extraction précise des données multimodales et une optimisation de l'efficacité de l'accès aux connaissances. , et explorez plus de 100 scénarios industriels dans 12 catégories », a déclaré l'académicien Yang.

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