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La 9e Conférence nationale de la CAAI sur le Big Data et l'informatique sociale (BDSC2024), parrainée par la Société chinoise pour l'intelligence artificielle et co-organisée par le Comité spécial sur l'informatique sociale et l'intelligence sociale et l'Université d'ingénierie de Harbin, s'est tenue récemment.

La conférence a invité des universitaires de renom dans les domaines de l'intelligence artificielle, de l'informatique sociale, des sciences de l'information, de l'éthique, des sciences sociales, de la science des systèmes, des sciences politiques et d'autres domaines interdisciplinaires, à présenter des rapports sur la conférence, Liu Yong, co-fondateur et directeur général adjoint de Zhongnengshibei. L'expert en recherche sur les applications de grands modèles AI+ en énergie et puissance, a été invité à assister à la conférence et à présenter un rapport sur « Les applications technologiques de grands modèles permettent une nouvelle productivité de l'énergie et de l'électricité ».

Au lieu de rechercher la « taille » du modèle, les grands modèles de Shibei Cloud Energy se concentrent davantage sur la valeur des applications.

L'arrivée de l'ère des grands modèles a considérablement amélioré les performances de l'intelligence artificielle dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et l'analyse du son, et a également apporté une série d'impacts et d'opportunités pour le développement d'une société intelligente. Dans le domaine de l’énergie et de l’électricité, la technologie des grands modèles d’IA a également été vigoureusement promue et une série d’applications au niveau industriel ont vu le jour.

En tant que fournisseur de produits et de services industriels intelligents axés sur « l'IA industrielle+ », Zhongneng Shibei aide à la transformation numérique et à la mise à niveau des entreprises industrielles, en particulier des entreprises du secteur de l'énergie et de l'électricité, grâce à sa série de produits de marque « CyberWing » développée de manière indépendante. Confronté aux principaux problèmes de la construction de modèles à grande échelle au niveau de l'entreprise, tels que les coûts de mise en œuvre élevés et l'incapacité de « croître » par lui-même, Liu Yong a partagé l'architecture globale et le plan de déploiement des modèles énergétiques à grande échelle au niveau de l'entreprise à travers de riches pratiques industrielles réussies.

Il a souligné : « L'application du grand modèle CyberwLLM de Shibei Cloud Energy dans le domaine industriel ne s'intéresse pas à la taille du modèle, mais se concentre sur l'applicabilité et le professionnalisme du modèle. Le domaine industriel préfère utiliser de grands modèles de langage avec de petits paramètres. pour cibler des scénarios spécifiques. Effectuer des formations et renforcer la base de connaissances. " Il a souligné que plus le modèle n'est pas grand, mieux c'est, mais il doit être approprié. Dans le même temps, il faut prêter attention à la granularité du modèle, qui ne doit être ni trop grossier ni trop fin pour parvenir à une collaboration systémique.

En discutant des coûts et des avantages des grands modèles, il a suggéré : « Les entreprises devraient raisonnablement contrôler les coûts tout en maximisant la valeur des grands modèles.

Les produits grand modèle sont des « assistants de droite », rendant la gestion de l'énergie plus intelligente

Parlant des changements apportés par la technologie des grands modèles, Liu Yong a souligné : Dans le domaine de l'énergie et de l'électricité, l'application des grands modèles Shibei Cloud Energy ne remplacera pas les connaissances et les compétences traditionnelles, mais servira d'« assistant de droite » pour l'énergie intelligente. usines, il peut mieux favoriser la mise à niveau et l’optimisation des systèmes numériques existants. Il a encouragé les personnes à l'intérieur et à l'extérieur de l'industrie à adopter la technologie de l'IA, à promouvoir vigoureusement l'application de produits à grande échelle et à laisser la technologie promouvoir le développement ultérieur de la société et de l'industrie.

Par exemple, compte tenu de la diversification et de la spécialisation des connaissances dans le secteur de l'énergie, du stockage dispersé des connaissances, du faible héritage des connaissances, du manque de connaissances et de la rétention de connaissances et d'expériences précieuses dans la résolution de problèmes dans les domaines professionnels, le moteur de service de connaissances sur l'énergie basé sur sur CyberwLLM peut construire un support de connaissances unifié pour l'interaction en langage naturel fournit un moteur de service de connaissances d'application de questions et réponses, avec un support de connaissances unifié de grand modèle comme noyau, pour appliquer, partager et transférer pleinement les connaissances.

Dans le scénario d'inspection, lorsqu'une anomalie est découverte au cours de l'inspection, les questions et réponses interactives intelligentes pour l'inspection basées sur CyberwLLM peuvent faire des suggestions de prise de décision auxiliaires intelligentes basées sur l'expérience historique et la prise en charge d'algorithmes intelligents, combinées aux données de fonctionnement de l'équipement, y compris des suggestions d'inspection de précision. et suggestions de prise de décision en matière de maintenance des équipements, suggestions d'intervention d'urgence, suggestions d'ajustement des méthodes d'exploitation, etc. Sur la base de la capacité d'interaction système du modèle en langage étendu, la planification des itinéraires d'inspection, la requête standard d'inspection, la requête de résultats d'inspection, les statistiques et la récupération des problèmes anormaux détectés lors de l'inspection, ainsi que la génération de graphiques statistiques peuvent être complétées par un dialogue avec le modèle.

En outre, les capacités du grand modèle de Shibei Cloud Energy jouent également un rôle dans plusieurs scénarios, notamment l'amélioration des opérations de maintenance basée sur CyberwLLM, la supervision technique, la prise de décision dynamique de la commande de production, l'analyse centralisée des signaux d'alarme de contrôle, la modélisation des signaux des équipements de centrale électrique, Identification des anomalies des événements du journal des événements, surveillance et traitement des alertes précoces des centrales électriques, traitement des signaux de panne des centrales électriques de stockage d'énergie, supervision et gestion de la sécurité des centrales électriques, assistant de documents généraux d'entreprise, assistant de contrat intelligent, assistant de formation fonctionnelle, assistant de procès-verbal de réunion...

Dans l'ensemble, le modèle Shibei Cloud Energy aide les entreprises à optimiser les opérations du réseau électrique et la gestion de l'énergie grâce à des analyses et des prévisions intelligentes, prend en charge l'intégration efficace de l'énergie verte et favorise le développement de l'industrie dans une direction à faibles émissions de carbone, intelligente et efficace. L'objectif « double carbone » apporte un accompagnement technique et des solutions innovantes.

Source : China.com

(Source : Informations financières sur les entreprises)

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