ໃກ້
ຢູ່ EGP, "ຜູ້ຊ່ວຍດິຈິຕອນ" ປັບປຸງຫ້ອງຄວບຄຸມລົມ, ສະຫນັບສະຫນູນນັກວິຊາການທີ່ມີການວິເຄາະຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.
ຢູ່ໃຈກາງຂອງຫ້ອງຄວບຄຸມທີ່ເບິ່ງແຍງຟາມພະລັງງານລົມຂອງ Enel Green Power, ການຫັນປ່ຽນກຳລັງດຳເນີນຢູ່ ເຊິ່ງເປັນຈຸດປ່ຽນໃນການຄຸ້ມຄອງພະລັງງານທົດແທນ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບການຕິດຕາມກວດກາຫ່າງໄກສອກຫຼີກແລະການສະແດງຕົວກໍານົດການດ້ານວິຊາການ, ແຕ່ການແນະນໍາຂອງ aປັນຍາປະດິດມີຄວາມສາມາດຮຽນຮູ້ ແລະສະຫນັບສະຫນູນຜູ້ປະກອບການໃນການຕັດສິນໃຈປະຈໍາວັນ.
ໂຄງການ ປັນຍາທຽມໃນຫ້ອງຄວບຄຸມ ມີຈຸດປະສົງເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງຟາມພະລັງງານລົມມີຄວາມປອດໄພແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ, ວາງໄວ້ຈຸດສູນກາງຂອງຄວາມຄິດທີ່ຫັນປ່ຽນເລື່ອງນິຍາຍວິທະຍາສາດຂອງ AI ມາເປັນຕົວແທນສໍາລັບຜູ້ຊາຍ: ທີ່ນີ້ຈຸດປະສົງແມ່ນ. ການຮ່ວມມື, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນ.
ເຄືອຂ່າຍທັງຫມົດຂອງເຄື່ອງຈັກພາຍໃຕ້ການຄວບຄຸມດິຈິຕອນ
ໃນຟາມພະລັງງານລົມແຕ່ລະ turbine ແມ່ນແລ້ວ ຕິດຕາມກວດກາໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງ, ດ້ວຍກະແສຂໍ້ມູນຄົງທີ່ໃຫ້ອາຫານຫ້ອງຄວບຄຸມ EGP ແຈກຢາຍທົ່ວໂລກ.
ການຫັນເປັນດິຈິຕອນຂອງສະຖານທີ່ປະຕິບັດການເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ສໍາລັບການສູນກາງຂອງຂໍ້ມູນຂ່າວສານແລະການປັບປຸງການພະຍາກອນແລະການແຊກແຊງຄວາມສາມາດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການກ້າວກະໂດດຂອງ quantum ທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນເກີດຂຶ້ນໃນມື້ນີ້, ດ້ວຍການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໄປໃນຫ້ອງຄວບຄຸມ.
ມັນບໍ່ແມ່ນຕໍ່ໄປອີກແລ້ວກ່ຽວກັບການເກັບກໍາແລະການເບິ່ງຂໍ້ມູນ, ແຕ່ກ່ຽວກັບການຕີຄວາມຫມາຍມັນໃນວິທີການຄາດຄະເນ, ການໃຫ້ ການວິນິດໄສຕົນເອງ ແລະຄໍາແນະນໍາທີ່ເຮັດໃຫ້ການປະຕິບັດຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານໄວຂຶ້ນແລະຖືກເປົ້າຫມາຍຫຼາຍຂຶ້ນ.
Le ຫ້ອງຄວບຄຸມແລະຕິດຕາມກວດກາ ຂອງ Enel Green Power ແມ່ນປະຕິບັດແລ້ວໃນຫຼາຍປະເທດ, ດ້ວຍຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນຢູ່ໃນ ສະເປນ, ເມັກຊິໂກ, ເກຣັກ e ຊິລີສູນເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການສູນກາງຂໍ້ມູນປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຕອບສະຫນອງແລະສົ່ງເສີມການບໍາລຸງຮັກສາການຄາດເດົາ, ຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວແລະການຫຼຸດຜ່ອນເວລາຂອງເຄື່ອງຈັກ.
ຜູ້ຊ່ວຍ "IT" ເຮັດວຽກແນວໃດໃນການປະຕິບັດ
ຜູ້ຊ່ວຍດິຈິຕອນອັດຕະໂນມັດປະມວນຜົນສັນຍານຈາກເຊັນເຊີ turbine, ລະຫັດປຸກ, ແລະຕົວກໍານົດການໄຟຟ້າແລະກົນຈັກ. ໃນສະຖານະການປົກກະຕິ, ມັນຄຸ້ມຄອງວຽກງານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນ, ຜ່ອນຄາຍພາລະຂອງຜູ້ປະຕິບັດງານ. ໃນກໍລະນີທີ່ສັບສົນຫຼາຍ, ເຊັ່ນການຢຸດເຄື່ອງພ້ອມໆກັນ, ມັນວິເຄາະຕົວແປຫຼາຍສິບຕົວແປໃນຂະຫນານແລະສະເຫນີຍຸດທະສາດການເລີ່ມຕົ້ນໃຫມ່. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ການຕັດສິນໃຈສຸດທ້າຍຍັງຄົງຢູ່ກັບຜູ້ປະຕິບັດງານຂອງມະນຸດ, ຜູ້ທີ່ສາມາດກວດສອບແລະກວດສອບຂະບວນການ.
ຂ່າວໃຫຍ່ແມ່ນ ຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ເມື່ອເວລາຜ່ານໄປ, AI ປັບປຸງການວິເຄາະຂອງມັນໂດຍການປຽບທຽບພວກມັນກັບຜົນໄດ້ຮັບທີ່ແທ້ຈິງ, ປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງມັນ.
ສູນກາງຂອງຜູ້ປະຕິບັດການຂອງມະນຸດຍັງຄົງຖືກລະເມີດ
ລັກສະນະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງທີ່ສຸດແມ່ນວ່າ ໃຈກາງຂອງຜູ້ຊາຍ ມັນບໍ່ຂຶ້ນກັບການສົນທະນາ. Enel Green Power ຕ້ອງການເຮັດໃຫ້ມັນຊັດເຈນຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນວ່າ AI ເປັນເຄື່ອງມືສະຫນັບສະຫນູນ, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນ. ຜູ້ຊ່ວຍດິຈິຕອນໄດ້ຖືກພັດທະນາດ້ວຍການປ້ອນຂໍ້ມູນໂດຍກົງຂອງພະນັກງານທາງຫນ້າ, ຜູ້ທີ່ຮ່ວມມືກັນເພື່ອກໍານົດຈຸດປະສົງ, ບູລິມະສິດ, ແລະວິທີການປະຕິສໍາພັນ.
ໂຄງການດັ່ງກ່າວເປັນຜົນມາຈາກການເຮັດວຽກຂອງທີມງານສາກົນ ແລະ ຫຼາຍສາຂາວິຊາ, ເຊິ່ງຍັງມີເພື່ອນຮ່ວມງານຈາກ. Italia e ສະຫະລັດອາເມລິກາ, ມີຄວາມຊໍານານຕັ້ງແຕ່ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເຖິງການວິເຄາະພຶດຕິກໍາຂອງມະນຸດ. ການເຂົ້າເຖິງທົ່ວໂລກນີ້ໄດ້ຮັບປະກັນທັດສະນະທີ່ກວ້າງຂວາງແລະຫລາກຫລາຍ, ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊ່ວຍດິຈິຕອນເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດຢ່າງແທ້ຈິງທີ່ສອດຄ່ອງກັບຄວາມຕ້ອງການດ້ານການດໍາເນີນງານ.
ຮູບແບບນີ້ຢືນຢັນວິໄສທັດທາງວັດທະນະທໍາທີ່ຂ້າມຜ່ານຂອບເຂດດ້ານວິຊາການ: ການນໍາ AI ເຂົ້າໄປໃນສະພາບແວດລ້ອມທີ່ສໍາຄັນຫມາຍເຖິງການກໍານົດທັກສະໃຫມ່, ການພັດທະນາຄວາມໄວ້ວາງໃຈເຊິ່ງກັນແລະກັນ, ແລະການລວມເອົານະວັດກໍາແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ. ການປ່ຽນແປງນີ້ມີຜົນກະທົບບໍ່ພຽງແຕ່ເຄື່ອງຈັກ, ແຕ່ຍັງປະຊາຊົນແລະຂະບວນການອົງການຈັດຕັ້ງ.
ກົດລະບຽບ, ຍຸດທະສາດຂອງອິຕາລີແລະສະພາບການເອີຣົບ
ໂຄງການດັ່ງກ່າວແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງການພັດທະນາຢ່າງວ່ອງໄວລະບຽບການແລະໂຄງການຍຸດທະສາດ.Italia ປ່ອຍອອກມາເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້ ຍຸດທະສາດແຫ່ງຊາດສໍາລັບປັນຍາປະດິດ, ເຊິ່ງມີຈຸດປະສົງເພື່ອກະຕຸ້ນການປະດິດສ້າງທີ່ຍືນຍົງແລະປອດໄພ, ຮັບປະກັນຄວາມໂປ່ງໃສແລະຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືໃນລະບົບ. ໃນຂະຫນານ, ໄດ້ກົດໝາຍວ່າດ້ວຍ AI ຂອງເອີຣົບ ສ້າງກົດລະບຽບທີ່ເຂັ້ມງວດສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການກວດສອບແລະການຕິດຕາມ.
ຮອງລັດຖະມົນຕີກະຊວງປະດິດສ້າງ Alessio Butti ລາວໄດ້ຂຽນວ່າອີຕາລີເປັນແນວໃດ
"ມີຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ຈະຊຸກຍູ້ການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງມີປະສິດທິຜົນແລະປອດໄພ."
ວິທີການນີ້ສະທ້ອນໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະດຸ່ນດ່ຽງການຂັບລົດສໍາລັບການປະດິດສ້າງກັບການປົກປ້ອງພົນລະເມືອງແລະຜູ້ປະກອບການ. ເຖິງແມ່ນວ່າໃນລະດັບສາກົນ, ທີ່ຜ່ານມາ ກອງປະຊຸມສຸດຍອດການປະຕິບັດ AI ໃນປາຣີ ມັນໄດ້ຢືນຢັນຄໍາຫມັ້ນສັນຍາຂອງຫຼາຍກວ່າ 60 ປະເທດໃນການສົ່ງເສີມການລວມແລະແບບຍືນຍົງຂອງການນໍາໃຊ້ປັນຍາປອມ, ເປັນສັນຍານວ່າການເລືອກເຕັກໂນໂລຊີແຫ່ງຊາດແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງສະຖານະການທົ່ວໂລກທີ່ກວ້າງຂວາງ.
ສິ່ງທ້າທາຍທາງດ້ານວິຊາການແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງໂດເມນທີ່ສາມາດທົດແທນໄດ້
ການລວມເອົາ AI ເຂົ້າໄປໃນຫ້ອງຄວບຄຸມເຮັດໃຫ້ສິ່ງທ້າທາຍດ້ານວິຊາການທີ່ສໍາຄັນ. ຮູບແບບການຄາດເດົາ ຕ້ອງຈັດການກັບປະກົດການທີ່ຊັບຊ້ອນເຊັ່ນ: ການປ່ຽນແປງຂອງອຸຕຸນິຍົມ, ການສວມໃສ່ທີ່ບໍ່ແມ່ນເສັ້ນຂອງອົງປະກອບແລະການໂຕ້ຕອບລະຫວ່າງຕົວກໍານົດການໄຟຟ້າແລະກົນຈັກ. ການຈັດການເວລາຈິງຕ້ອງການສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ທົນທານ ແລະ latency ຕ່ຳ. ຍັງພື້ນຖານແມ່ນ ການອະທິບາຍ ສູດການຄິດໄລ່: ຜູ້ປະກອບການຕ້ອງເຂົ້າໃຈເຫດຜົນທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຄໍາແນະນໍາ, ຫຼີກເວັ້ນເຫດຜົນຂອງ "ກ່ອງສີດໍາ".
ບັນຫາອີກປະການຫນຶ່ງແມ່ນຄວາມປອດໄພ: ໄດ້ ຄວາມຢືດຢຸ່ນທາງໄຊເບີ ອັນນີ້ກາຍເປັນຄວາມຮຽກຮ້ອງຕ້ອງການທີ່ສຳຄັນໃນສະພາບການທີ່ການໂຈມຕີທາງອິນເຕີເນັດສາມາດທຳລາຍການຜະລິດພະລັງງານ ແລະ ຄວາມໝັ້ນຄົງຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ. ການຄຸ້ມຄອງການປ່ຽນແປງທາງດ້ານວັດທະນະທໍາແມ່ນມີຄວາມສໍາຄັນເທົ່າທຽມກັນ: ຜູ້ປະຕິບັດງານແລະນັກວິຊາການຕ້ອງໄດ້ຮັບທັກສະໃຫມ່ແລະລະບົບຄວາມໄວ້ວາງໃຈທີ່, ໃນຂະນະທີ່ບໍ່ປ່ຽນແທນ, ກາຍເປັນຄູ່ຮ່ວມງານປະຈໍາວັນໃນການເຮັດວຽກຂອງພວກເຂົາ.
ຄວາມສົດໃສດ້ານການຂະຫຍາຍຕົວ: ຈາກລົມໄປສູ່ແສງຕາເວັນແລະນອກເຫນືອ
ໂຄງການດັ່ງກ່າວໃນເບື້ອງຕົ້ນໄດ້ນໍາໃຊ້ກັບນິຄົມລົມ, ແຕ່ຄວາມສົດໃສດ້ານຂອງການຂະຫຍາຍຕົວຍັງກ່ຽວຂ້ອງກັບພືດ ແສງອາທິດ, ເຊິ່ງເປັນຕົວແທນຂອງອົງປະກອບທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການປະສົມພະລັງງານ. ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຂອງລະບົບອະນຸຍາດໃຫ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກດຽວກັນແລະຫຼັກການການຕັດສິນໃຈທີ່ຈະໂອນໄປສູ່ສະພາບການທີ່ມີລັກສະນະດ້ານວິຊາການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກບໍ່ຢຸດຢູ່ທີ່ນັ້ນ: ໂຮງງານໄຟຟ້ານ້ໍາຕົກ, ລະບົບການເກັບຮັກສາ, ແລະເຄືອຂ່າຍການແຈກຢາຍຍັງສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກວິທີການທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ການປະຕິບັດອັດຕະໂນມັດທີ່ມີມູນຄ່າຕໍ່າບໍ່ພຽງແຕ່ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດເທົ່ານັ້ນແຕ່ຍັງປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງການເຮັດວຽກແລະສະຫວັດດີການຂອງພະນັກງານ. ຊອກຫາລ່ວງຫນ້າ, ຮູບແບບຂອງ ລະບົບນິເວດພະລັງງານທີ່ສະຫຼາດ, ໃນທີ່ແຫຼ່ງທີ່ແຕກຕ່າງກັນແລະເຕັກໂນໂລຊີ converge ພາຍໃຕ້ທິດທາງດິຈິຕອນທີ່ສາມາດປະສົມປະສານ algorithms ແລະຊຸມຊົນ.
Luca Oneto: "ຢູ່ຮ່ວມກັນກັບຜູ້ຊາຍ, ບໍ່ຄອບງໍາລາວ."
ອາຈານສະແດງຄວາມຄິດເຫັນກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງປັນຍາປະດິດໃນລະບົບອຸດສາຫະກໍາ Luca Oneto, ອາຈານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຢູ່ວິທະຍາໄລ Genoa ແລະຫນຶ່ງໃນຜູ້ຊ່ຽວຊານອິຕາລີຊັ້ນນໍາໃນພາກສະຫນາມ. ອີງຕາມພຣະອົງ,
"ໃນລະບົບອຸດສາຫະກໍາເຊັ່ນຫ້ອງຄວບຄຸມ, AI ຕ້ອງໄດ້ຮັບການອອກແບບເພື່ອຢູ່ຮ່ວມກັນກັບມະນຸດ, ບໍ່ແມ່ນການຄອບງໍາພວກມັນ. ວິທີແກ້ໄຂທີ່ຈະເຮັດວຽກແມ່ນຮັບປະກັນຄວາມໂປ່ງໃສ, ການກວດສອບແລະການຕອບໂຕ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ."
ຄໍາເວົ້າຂອງລາວສະຫຼຸບທິດທາງທີ່ໂຄງການ Enel Green Power ກໍາລັງປະຕິບັດ: AI ເປັນພັນທະມິດ, ບໍ່ແມ່ນການທົດແທນ.
ມູນຄ່າທີ່ຍິ່ງໃຫຍ່ສໍາລັບຜູ້ປະກອບການ, ລະບົບແລະຄວາມຍືນຍົງ
ຜົນກະທົບຂອງຮູບແບບນີ້ແມ່ນບໍ່ພຽງແຕ່ກ່ຽວກັບປະສິດທິພາບດ້ານວິຊາການ. ຫຼຸດເວລາຢຸດເຄື່ອງ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືໃນການວິນິດໄສເພີ່ມຂຶ້ນ ປັບປຸງປະສິດທິພາບໂດຍລວມ. ພະນັກງານໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການຫຼຸດຜ່ອນການໂຫຼດມັນສະຫມອງແລະການຄຸ້ມຄອງແບບຍືນຍົງຂອງກິດຈະກໍາປະຈໍາວັນ. ດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ ແລະ ເສດຖະກິດ, ສິ່ງເສດເຫຼືອ ແລະ ການປ່ອຍອາຍພິດຖືກຫຼຸດລົງ, ຊ່ວຍໃຫ້ມູນຄ່າຊັບສິນສູງສຸດ. ພະລັງງານທົດແທນ ແລະເສີມສ້າງຄວາມຍືນຍົງຂອງລະບົບໂດຍລວມ.
ສະຖານະການສໍາລັບ AI ແບບມີສ່ວນຮ່ວມໃນຫ້ອງຄວບຄຸມ
ໂຄງການຂອງ ປັນຍາທຽມໃນຫ້ອງຄວບຄຸມ ມັນເປັນຕົວແທນຫນຶ່ງຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຊັດເຈນແລະດີທີ່ສຸດຂອງ AI ໃນການຫັນປ່ຽນພະລັງງານ. ມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວິທີການປັນຍາປະດິດສາມາດກາຍເປັນພັນທະມິດຂອງຜູ້ປະຕິບັດການ, ເສີມສ້າງຄວາມຢືດຢຸ່ນແລະຄວາມຍືນຍົງໂດຍບໍ່ເຄີຍເຮັດໃຫ້ສູນກາງຂອງມະນຸດຫຼຸດລົງ.
ກໍາລັງຊອກຫາອະນາຄົດ, ການຂະຫຍາຍວິທີການນີ້ໄປສູ່ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ປ່ຽນແປງໃຫມ່ໄດ້ pave ທາງສໍາລັບ a ລະບົບນິເວດແບບປະສົມປະສານ ແລະອັດສະລິຍະ, ໃນທີ່ສູດການຄິດໄລ່ແລະຊຸມຊົນຮ່ວມມືກັນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບສູງສຸດແລະຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ. ນີ້ບໍ່ແມ່ນນິຍາຍວິທະຍາສາດ, ແຕ່ເປັນການປະຕິວັດອຸດສາຫະກຳທີສີ່: ການປະຕິວັດທີ່ສາມາດຮັບຮູ້ໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່ຖ້າຫາກເຕັກໂນໂລຊີແລະມະນຸດເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ.
ນີ້ແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈສາມຢ່າງທີ່ທ່ານອາດຈະສົນໃຈ:
ຫ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ປອດໄພແລະການກໍານົດຕົນເອງດິຈິຕອນ: ສອງ "ຕ້ອງ"
AI ຂອງ "TIM Urban Genius" ກໍາລັງຖືກທົດສອບໃນ Cairo Montenotte
Metaverse ປະເພດອຸດສາຫະກໍາທີ່ແທ້ຈິງທໍາອິດແມ່ນມາຈາກກຸ່ມ Renault
