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Shen Aiqun y Xueyan, reporteros clientes de Chao News

El 11 de agosto se celebró en Hangzhou la primera Reunión de Talentos de 100 personas entre Beijing y Zhejiang. En la reunión, Yang Huayong, académico de la Academia China de Ingeniería, pronunció un discurso de apertura titulado "Exploración de la inteligencia artificial que potencia la innovación y el desarrollo de equipos de alta gama".

El académico Yang Huayong pronunció un discurso de apertura. Foto del reportero Yan Xueyan

El profesor Yang Huayong es un experto en el campo de la transmisión y el control de fluidos y académico de la Academia China de Ingeniería. Actualmente es director del Departamento de Ingeniería de la Universidad de Zhejiang, director del Laboratorio Nacional Clave de Piezas Básicas de Energía Fluida y Sistemas Electromecánicos y decano del Instituto de Equipos de Alta Gama de la Universidad de Zhejiang.

En su discurso de ese día, se centró en el campo de la inteligencia artificial y habló sobre la exploración de la inteligencia artificial que potencia el desarrollo innovador de equipos de alta gama.

El académico Yang señaló que la industria cree en general que el método científico de exploración basado en datos científicos se ha convertido en una forma importante de realizar investigaciones científicas.

Hoy en día, los descubrimientos científicos basados ​​en datos y la simulación de ingeniería están de moda. En el futuro, los descubrimientos científicos y la simulación de ingeniería impulsados ​​por mecanismos y datos serán más competitivos y podrán maximizar el valor de los datos históricos y aportar un razonamiento más preciso con más datos. Por lo tanto, en el campo industrial, a través del empoderamiento de la IA, la conducción conjunta mecanismo + datos tiene un gran potencial para adelantar en las curvas.

El académico Yang también habló sobre las dificultades en el desarrollo de la digitalización de equipos de alta gama en el contexto de la nueva industrialización. Por ejemplo, es difícil dividir y analizar datos heterogéneos masivos, es difícil extraer y extraer conocimiento no estructurado, la integración de modelos de mecanismos multidisciplinarios es compleja y el equilibrio entre precisión y eficiencia del cálculo es deficiente, etc., lo que Esto conduce a una baja eficiencia de la colaboración en el diseño, una programación difícil de la producción y la fabricación y una mala calidad del servicio de operación y mantenimiento. Es necesario superar los problemas relacionados con la mala gestión de la producción real. Cree que necesitamos urgentemente una "base digital integrada para acelerar la digitalización de los equipos de alta gama".

¿Cómo cambiar? Después de analizar la situación actual de los sistemas de base digitales en el país y en el extranjero, el académico Yang señaló que las bases digitales impulsadas por datos, informática e inteligencia artificial son la única forma de fabricar de forma inteligente equipos de alta gama. La dirección clave de la base digital inteligente es: cómo integrar profundamente datos y mecanismos industriales con modelos grandes generales.

El académico Yang Huayong pronunció un discurso de apertura. Foto del reportero Yan Xueyan

A través de su discurso, el académico Yang también mostró a los invitados los casos de exploración de la IA en la investigación científica de equipos de alta gama, incluido el aprendizaje profundo de la IA que potencia la simulación de combustión del sistema de energía del motor diésel, el aprendizaje profundo de la IA que potencia el análisis del campo de flujo de las palas de las turbinas de gas y el aprendizaje profundo de la IA que potencia el aprendizaje profundo de la IA. Capaz de simulación de PTMU (unidad de gestión térmica y de energía), etc. Al mismo tiempo, también presentó casos reales de cómo la IA puede potenciar la fabricación, la construcción, el marketing, la operación y el mantenimiento, etc.

"Los grandes modelos de IA están cambiando profundamente el panorama de todos los ámbitos de la vida, y cada vez más empresas están adoptando activamente la IA. Sin embargo, las empresas generalmente enfrentan problemas como el alto costo, la selección limitada y la dificultad de adquisición cuando invierten en hardware de modelos grandes. " El académico Yang sugirió: "Por lo tanto, debemos brindar la capacidad de administrar datos, hacer un buen uso del conocimiento y unificar la potencia informática sobre la base del sistema de base digital. También debemos utilizar la base digital para unir a los propietarios de la cadena de fabricación, la investigación científica y la investigación científica. y asociaciones para acumular datos comunes de la industria".

"Sobre esta base, utilizaremos una plataforma abierta de modelo grande de equipos de alta gama para reconstruir la integración de I + D, diseño y operación de equipos mecánicos para lograr análisis y extracción de datos multimodales, extracción precisa de datos multimodales y optimización de la eficiencia del acceso al conocimiento. y explorar Servicios a más de 100 escenarios industriales en 12 categorías”, dijo el académico Yang.

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