機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)以及自動(dòng)化正在徹底改變?nèi)蚬I(yè)體系,能源行業(yè)自然也不例外。各類創(chuàng)新成果推動(dòng)著技術(shù)進(jìn)步、帶來(lái)了經(jīng)濟(jì)效率的提升、創(chuàng)造著智能化程度更高的業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)模式,同時(shí)為基礎(chǔ)設(shè)施提供了更強(qiáng)的彈性水平。正因?yàn)槿绱?,世界各地的企業(yè)與機(jī)構(gòu)才積極將先進(jìn)技術(shù)——特別是人工智能,視為首要關(guān)注重點(diǎn)。
就能源行業(yè)來(lái)說(shuō),諸多企業(yè)正在以多種方式實(shí)施大數(shù)據(jù)與AI技術(shù),且行業(yè)的整體積極性也正在快速增長(zhǎng)。預(yù)計(jì)到2022年,石油與天然氣行業(yè)的AI軟件市場(chǎng)總額將達(dá)到驚人的28.5億美元。由此帶來(lái)的預(yù)測(cè)分析能力將可監(jiān)控長(zhǎng)達(dá)數(shù)英里的地下管道,而機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)則可以幫助化石燃料企業(yè)以更低的成本高效進(jìn)行鉆探,從而透徹了解深埋于地表之下的地質(zhì)構(gòu)造。新的“智能”電網(wǎng)也在采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化與傳感器裝置的集成,從而以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)甚至預(yù)測(cè)能源需求的快速變化。
今年2月,美國(guó)發(fā)布了《美國(guó)人工智能倡議》,致力于促進(jìn)跨行業(yè)、學(xué)術(shù)界以及其它非聯(lián)邦實(shí)體的聯(lián)邦政府支出與資源分配,從而實(shí)現(xiàn)AI的技術(shù)性突破,維持美國(guó)在人工智能技術(shù)領(lǐng)域的主導(dǎo)地位。
今年5月,美國(guó)能源部長(zhǎng)里克-佩里宣布,能源部(簡(jiǎn)稱DOE)正在與克雷以及AMD公司合作構(gòu)建Frontier,其中包含三臺(tái)新的機(jī)器。這些機(jī)器將提升美國(guó)的AI技術(shù)水平。Frontier被視為世界上最快的計(jì)算機(jī),其速度水平約為當(dāng)前超級(jí)計(jì)算機(jī)的50倍。
而在這一方面,中國(guó)也很早就加入了AI競(jìng)爭(zhēng)的戰(zhàn)團(tuán),并在一部分指標(biāo)當(dāng)中領(lǐng)先于美國(guó)。
2017年,中國(guó)發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》,其中概述了AI發(fā)展的具體研發(fā)資金與目標(biāo),希望推動(dòng)中國(guó)在2030年成為全球AI技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者,并借此為國(guó)家經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)約1500億美元。雖然美國(guó)在大多數(shù)AI相關(guān)指標(biāo)當(dāng)中占主導(dǎo)地位,但中國(guó)在啟動(dòng)股權(quán)融資以及數(shù)據(jù)收集方面則處于明顯優(yōu)勢(shì)。此外,在全球前20所AI研究排名最高的大學(xué)當(dāng)中,中國(guó)擁有17所。
▲ 美國(guó)與中國(guó)之間的AI技術(shù)競(jìng)賽正在快速升溫
人工智能在能源領(lǐng)域的應(yīng)用正在激增。比如,??松梨谙螺犠庸綳TO Energy正在與微軟方面合作,利用機(jī)器學(xué)習(xí)、商務(wù)智能應(yīng)用以及云技術(shù)從其160萬(wàn)英畝油田當(dāng)中收集數(shù)據(jù)。這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)將能夠改善鉆井及用于監(jiān)測(cè)的基礎(chǔ)設(shè)施的泄漏情況和維修條件。
這樣的合作關(guān)系也使得XTO成為云技術(shù)應(yīng)用規(guī)模最大的石油與天然氣企業(yè)。據(jù)估計(jì),微軟公司的技術(shù)實(shí)施有望到2025年幫助XTO方面將石油產(chǎn)量提升至每天5萬(wàn)桶。
除此之外,AI還有助于提高能源基礎(chǔ)設(shè)施的安全性。太平洋天然氣與電力公司已經(jīng)著手采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),用以應(yīng)對(duì)因氣候變化而加劇的加利福尼亞州野火問(wèn)題。事實(shí)上,部分野火事故甚至完全屬于自發(fā)燃起,并造成數(shù)十億美元的損失。加州電力公司目前嘗試?yán)脽o(wú)人機(jī)檢查其輸電塔,而后通過(guò)AI將圖像轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)點(diǎn)——目前其能夠采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)已經(jīng)高達(dá)10億個(gè)。將這些數(shù)據(jù)輸入算法之后,算法即可確定該公司應(yīng)該將資源集中在哪里,以降低發(fā)生潛在野火的風(fēng)險(xiǎn)。
▲2018年5月18日,在雪佛龍公司位于杰克/圣路易斯的主控室中,監(jiān)測(cè)人員正在觀察遠(yuǎn)離美國(guó)路易斯安那州海岸的、位于墨西哥灣的Malo深水石油鉆井平臺(tái)的海上作業(yè)工人。行業(yè)高管們紛紛表示,新技術(shù)、大數(shù)據(jù)以及智能化程度更高的設(shè)計(jì)相結(jié)合,終將結(jié)束規(guī)模海底石油開(kāi)采所帶來(lái)的高昂開(kāi)支。
與此同時(shí),智能能源系統(tǒng)將越來(lái)越多地允許客戶利用可再生能源為其家庭及企業(yè)供電??稍偕茉丛诒举|(zhì)上擁有間歇性屬性,因?yàn)槠渲饕獊?lái)自太陽(yáng)輻射、云層覆蓋、風(fēng)以及海浪等?,F(xiàn)代技術(shù)能夠幫助公共事業(yè)企業(yè)通過(guò)智能電網(wǎng)改變這些穩(wěn)定性較差的能源的流動(dòng)方式,而且智能化程度越高,效果也就越好。隨著能源存儲(chǔ)能力的提升,企業(yè)能夠?qū)⒏嗍S嗟碾娔茌斔椭凉彩聵I(yè)級(jí)電池當(dāng)中——包括鋰離子電池以及氫燃料電池等等。
雖然AI技術(shù)能夠?yàn)槲覀兊慕?jīng)濟(jì)做出巨大的貢獻(xiàn),但同時(shí)也可能帶來(lái)非??膳碌娘L(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算機(jī)與機(jī)器的實(shí)際效果受到程序設(shè)計(jì)水平的限制,而這類設(shè)計(jì)工作完全由人類完成,因此設(shè)備就如同開(kāi)發(fā)它們的人類一樣遠(yuǎn)稱不上完美。與此同時(shí),數(shù)字化與互連性的增強(qiáng)則提升了設(shè)備受到操縱甚至造成破壞的可能性。我們對(duì)于大數(shù)據(jù)以及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的依賴性越強(qiáng),用戶面臨的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)也就越可怕——電網(wǎng)與其它公共事業(yè)企業(yè)已經(jīng)在著手解決這個(gè)問(wèn)題。而頗具諷刺意味的是,他們?cè)诮鉀Q此類問(wèn)題時(shí)也通常需要借助人工智能的力量。
因此,全球政府與各監(jiān)管機(jī)構(gòu)必須建立適當(dāng)?shù)恼咝詸C(jī)制,用以解決技術(shù)應(yīng)用規(guī)模化所帶來(lái)的具體問(wèn)題以及風(fēng)險(xiǎn)。比如,最近美國(guó)會(huì)見(jiàn)了經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(簡(jiǎn)稱經(jīng)合組織)各成員國(guó),希望確定在國(guó)際上使用人工智能技術(shù)時(shí)所應(yīng)遵循的原則與準(zhǔn)則。這無(wú)疑標(biāo)志著各國(guó)政府向負(fù)責(zé)任的AI實(shí)施邁出的重要一步。
隨著AI技術(shù)戰(zhàn)爭(zhēng)的不斷升溫,企業(yè)與消費(fèi)者也將受益于更加安全、更加清潔、更加便宜以及更加高效的能源。而讓這場(chǎng)技術(shù)競(jìng)賽也才剛剛開(kāi)始。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問(wèn)題。通過(guò)創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開(kāi)源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過(guò)層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過(guò)多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來(lái)革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過(guò)游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問(wèn)題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來(lái)AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過(guò)模擬人類學(xué)習(xí)過(guò)程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。