новости

Клиентский репортер Chao News Шэнь Айцюнь и Сюэянь

11 августа в Ханчжоу прошла первая встреча 100 талантов Пекин-Чжэцзян. На встрече Ян Хуайонг, академик Китайской инженерной академии, выступил с программной речью на тему «Исследование искусственного интеллекта, способствующее инновациям и разработке высококачественного оборудования».

С программной речью выступил академик Ян Хуайонг. Фото репортера Янь Сюэянь

Профессор Ян Хуайонг — эксперт в области передачи и управления жидкостью, академик Китайской инженерной академии. В настоящее время он является директором инженерного факультета Чжэцзянского университета, директором Национальной ключевой лаборатории основных деталей гидроэнергетики и электромеханических систем и деканом Института высокотехнологичного оборудования Чжэцзянского университета.

В своей речи в тот день он сосредоточился на области искусственного интеллекта и рассказал об исследовании искусственного интеллекта, способствующем инновационной разработке высокотехнологичного оборудования.

Академик Ян отметил, что в отрасли в целом считают, что научный метод разведки, основанный на научных данных, стал важным способом проведения научных исследований.

В настоящее время научные открытия и инженерное моделирование, основанные на данных, пользуются большой популярностью. В будущем научные открытия и инженерное моделирование, основанные на механизмах и данных, станут более конкурентоспособными. Они смогут максимизировать ценность исторических данных и обеспечить более точные рассуждения с использованием большего количества данных. Таким образом, в промышленной сфере благодаря расширению возможностей искусственного интеллекта совместное вождение «механизм + данные» имеет большой потенциал для обгона в поворотах.

Академик Ян также рассказал о трудностях развития цифровизации наукоемкого оборудования на фоне новой индустриализации. Например, трудно разделить и проанализировать огромные разнородные данные, трудно извлекать и извлекать неструктурированные знания, интеграция междисциплинарных моделей механизмов сложна, а баланс между точностью вычислений и эффективностью плохой и т. д., что приводит к низкой эффективности совместной работы при проектировании, сложному планированию производства и производства, а также низкому качеству эксплуатации и технического обслуживания. Необходимо преодолевать проблемы, связанные с плохим фактическим управлением производством. Он считает, что нам срочно нужна «интегрированная цифровая база для ускорения цифровизации высокопроизводительного оборудования».

Как измениться? Проанализировав текущую ситуацию с цифровыми базовыми системами в стране и за рубежом, академик Ян отметил, что цифровые базы, основанные на данных, вычислениях и искусственном интеллекте, являются единственным способом интеллектуального производства высокотехнологичного оборудования. Ключевое направление интеллектуальной цифровой базы: как глубоко интегрировать промышленные данные и механизмы с общими большими моделями.

С программной речью выступил академик Ян Хуайонг. Фото репортера Янь Сюэянь

В своем выступлении академик Ян также продемонстрировал гостям примеры применения искусственного интеллекта в научных исследованиях в области высокопроизводительного оборудования, в том числе глубокое обучение искусственного интеллекта, расширяющее возможности моделирования сгорания в энергосистеме дизельных двигателей, глубокое обучение искусственного интеллекта, расширяющее возможности анализа поля потока лопаток газовой турбины, глубокое обучение искусственного интеллекта, расширяющее возможности искусственного интеллекта. Возможность моделирования PTMU (блока управления питанием и температурой) и т. д. В то же время он также представил реальные примеры того, как ИИ может расширить возможности производства, строительства, маркетинга, эксплуатации и технического обслуживания и т. д.

«Большие модели искусственного интеллекта глубоко меняют ситуацию во всех сферах жизни, и все больше и больше компаний активно внедряют искусственный интеллект. Однако при инвестировании в оборудование для крупных моделей компании обычно сталкиваются с такими проблемами, как высокая стоимость, ограниченный выбор и трудности с закупками». Академик Ян предположил: «Поэтому мы должны обеспечить возможность управлять данными, эффективно использовать знания и унифицировать вычислительные мощности на основе цифровой базовой системы; мы также должны использовать цифровую базу для объединения владельцев производственных цепочек, научных исследований и ассоциации для сбора общих отраслевых данных».

«На этой основе мы будем использовать открытую платформу больших моделей оборудования высокого класса для реконструкции интеграции исследований и разработок механического оборудования, проектирования и эксплуатации для достижения мультимодального анализа и извлечения данных, точного кросс-модального анализа данных, оптимизации эффективности доступа к знаниям. и изучить «Обслуживание более 100 промышленных сценариев в 12 категориях», — сказал академик Ян.

«При перепечатке просьба указывать источник»