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Chao News 고객 기자 Shen Aiqun과 Xueyan

8월 11일, 제1회 베이징-절강 인재 100인 회의가 항저우에서 열렸습니다. 회의에서 중국공정원 원사 Yang Huayong이 "고급 장비의 혁신과 개발을 지원하는 인공지능 탐색"이라는 주제로 기조연설을 했습니다.

양화용(Yang Huayong) 학자가 기조연설을 했습니다. 사진=옌쉐옌 기자

양화용 교수는 유체 전달 및 제어 분야의 전문가이자 중국공정원 원사입니다. 그는 현재 저장대학교 공학과 소장, 유체 동력 기본 부품 및 전자 기계 시스템 국가 핵심 연구소 소장, 저장대학교 고급 장비 연구소 소장입니다.

이날 연설에서 그는 인공지능 분야에 초점을 맞춰 첨단 장비의 혁신적인 개발을 가능하게 하는 인공지능 탐구에 대해 이야기했다.

양 학자는 업계에서는 일반적으로 과학적 데이터를 기반으로 한 과학적인 탐사 방법이 과학적 연구를 수행하는 중요한 방식이 되었다고 믿고 있다고 지적했다.

요즘에는 데이터 기반의 과학적 발견과 엔지니어링 시뮬레이션이 뜨겁습니다. 앞으로는 메커니즘과 데이터를 기반으로 하는 과학적 발견과 엔지니어링 시뮬레이션의 경쟁력이 더욱 높아질 것입니다. 이는 과거 데이터의 가치를 극대화하고 더 많은 데이터를 통해 보다 정확한 추론을 가져올 수 있습니다. 따라서 산업 현장에서는 AI 역량 강화를 통해 메커니즘 + 데이터 공동 주행이 코너링에서 추월할 수 있는 잠재력이 큽니다.

양 원장은 신산업화를 배경으로 첨단장비 디지털화 발전의 어려움에 대해서도 이야기했다. 예를 들어, 대량의 이질적인 데이터를 분할 및 분석하기 어렵고, 구조화되지 않은 지식을 마이닝 및 추출하기 어렵고, 다분야 메커니즘 모델의 통합이 복잡하고, 계산 정확도와 효율성 간의 균형이 좋지 않은 등의 문제가 발생합니다. 이는 설계 협업 효율성 저하, 생산 및 제조 일정 관리의 어려움, 운영 및 유지 관리 서비스 품질 저하로 이어지는 실제 생산 관리 문제를 극복해야 합니다. 그는 "고급 장비의 디지털화를 가속화하기 위한 통합 디지털 기반"이 시급히 필요하다고 믿습니다.

어떻게 바꿀 수 있나요? 국내외 디지털 기반 시스템 현황을 분석한 양 원장은 데이터, 컴퓨팅, AI를 기반으로 하는 디지털 기반이 첨단 장비의 지능형 제조를 위한 유일한 방법이라고 지적했다. 지능형 디지털 기반의 주요 방향은 산업 데이터 및 메커니즘을 일반 대형 모델과 어떻게 깊이 통합하는가입니다.

양화용(Yang Huayong) 학자가 기조연설을 했습니다. 사진=옌쉐옌 기자

양 교수는 연설을 통해 디젤 엔진 동력 시스템 연소 시뮬레이션을 강화하는 AI 딥 러닝, 가스터빈 블레이드 유동장 분석을 강화하는 AI 딥 러닝, AI 딥 러닝을 강화하는 등 고급 장비 과학 연구에서 AI 탐색 사례를 손님들에게 보여주기도 했습니다. PTMU(Power and Thermal Management Unit) 시뮬레이션 등이 가능합니다. 동시에 그는 AI가 어떻게 제조, 건설, 마케팅, 운영 및 유지 관리 등에 힘을 실어줄 수 있는지에 대한 실제 사례도 소개했습니다.

"AI 대형 모델은 각계각층의 풍경을 근본적으로 변화시키고 있으며, 점점 더 많은 기업이 AI를 적극적으로 수용하고 있습니다. 그러나 일반적으로 기업은 대형 모델 하드웨어에 투자할 때 높은 비용, 제한된 선택, 어려운 조달 등의 문제에 직면합니다." 양 학자는 "따라서 디지털 기반 시스템을 기반으로 데이터 관리, 지식 활용, 컴퓨팅 파워 통합 능력을 제공해야 한다"며 "또한 디지털 기반을 활용해 제조 체인 오너, 과학 연구, 업계 공통 데이터 축적을 위한 협회입니다."

"이를 바탕으로 우리는 개방형 고급 장비 대형 모델 플랫폼을 사용하여 기계 장비 R&D, 설계 및 운영의 통합을 재구성하여 다중 모드 데이터 분석 및 추출, 교차 모드 데이터 정확한 마이닝, 지식 액세스 효율성 최적화를 달성할 것입니다. , 12개 범주에서 100개 이상의 산업 시나리오를 제공하는 방법을 탐색합니다.”라고 Yang Academician이 말했습니다.

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