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    大模型吃掉的電,再用AI省回來(lái)???

    2023年07月17日 12:12:16   來(lái)源:量子位公眾號(hào)

      本文來(lái)自于微信公眾號(hào) 量子位 (ID:QbitAI),作者:衡宇

      算力吃緊、能耗報(bào)警,ChatGPT等AI大模型訓(xùn)練起來(lái),消耗不小。

      僅GPT-3訓(xùn)練時(shí),單次訓(xùn)練耗電量就達(dá)到了1287兆瓦時(shí),消費(fèi)的能源足以讓人開車往返地球到月球一次。

      如今全球范圍內(nèi)群模大戰(zhàn),需要消耗的能源和產(chǎn)生的碳排放體量之巨大,可以想見。

      但事無(wú)絕對(duì),AI燒能源,卻也能節(jié)省能源,并且有人正在用AI的能力做這樣的事。

      這幾年來(lái),孫東來(lái)就帶領(lǐng)著他的團(tuán)隊(duì)在做利用AI,使用AI技術(shù),盡可能實(shí)現(xiàn)企業(yè)的精益能源管理。

      孫東來(lái)畢業(yè)于上海交通大學(xué)信息與通信系統(tǒng)專業(yè),在法國(guó)獲得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位后,歸國(guó)創(chuàng)立極熵科技,并同時(shí)擔(dān)任上海人工智能研究院特聘研究員、中國(guó)產(chǎn)業(yè)計(jì)量與能碳評(píng)估技術(shù)委員會(huì)執(zhí)行秘書長(zhǎng)等。

      他曾發(fā)表SCI/EI及高水平學(xué)術(shù)論文10余篇,參與多項(xiàng)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目,現(xiàn)在,孫東來(lái)跟隨浙江大學(xué)能源工程學(xué)院高翔院士,進(jìn)行AI智慧能源模型的課題研究。

      并且,帶領(lǐng)他所創(chuàng)建的極熵,參與了10多項(xiàng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)及團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)編寫。

      要了解這個(gè)團(tuán)隊(duì)到底在做什么,可以從他們剛剛發(fā)布的產(chǎn)品,AI精益能源管理平臺(tái)開始講起。

      AI+能源管理,能做什么?

      簡(jiǎn)單理解這個(gè)產(chǎn)品,就是對(duì)企業(yè)能源進(jìn)行精益管理,并在過(guò)程中引入特征識(shí)別、時(shí)序預(yù)測(cè)、遷移學(xué)習(xí)等等多種AI技術(shù)。

      如此一來(lái),耗能成本、度電成本、能源運(yùn)維成本都能降低。更直觀地用數(shù)字結(jié)果來(lái)看,平均可提升能效15%以上。

      這里的“精益管理”是企業(yè)管理方式的一種,基本目的是提質(zhì)提效,減少浪費(fèi)。

      其與傳統(tǒng)能源管理的不同,就是能夠給予數(shù)據(jù),對(duì)能源的各個(gè)使用環(huán)節(jié)精細(xì)化管理,了然于胸,以達(dá)到節(jié)能降耗和減排的目的。

      之所以把AI和精益管理運(yùn)用到能源行業(yè),是因?yàn)閷O東來(lái)提到的一個(gè)行業(yè)現(xiàn)狀:

      能源行業(yè)還處于數(shù)字化、信息化和智能化的探索期,許多企業(yè)和一線員工的思維仍停留在傳統(tǒng)的自動(dòng)化管理模式階段,雖然會(huì)對(duì)各個(gè)流程的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集,但“停留在表面”。

      生動(dòng)些講,能源在生產(chǎn)、傳輸中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),僅僅成為停留在表格上的一個(gè)個(gè)數(shù)字。

      “數(shù)據(jù)其實(shí)不只是數(shù)字,更是業(yè)務(wù)流程的表征。”孫東來(lái)眼中對(duì)數(shù)據(jù)的重視,是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、整理,產(chǎn)出管理決策,而非單純地“對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控”這個(gè)行為。

      于是,從這個(gè)想法出發(fā),在傳統(tǒng)能源監(jiān)測(cè)的能源拓?fù)渑渲谩?shù)據(jù)監(jiān)測(cè)可視化等能力基礎(chǔ)上,引入了許多新的AI應(yīng)用,向低碳、綠色的方向進(jìn)行調(diào)整。

      具體包括:

      場(chǎng)景化能源建模

      AI能源基線管理及績(jī)效指標(biāo)考核評(píng)定

      精細(xì)化用能成本核算分析

      節(jié)能改造收益的預(yù)測(cè)及實(shí)時(shí)追蹤評(píng)估

      AI能源分析結(jié)論精準(zhǔn)推送

      最基礎(chǔ)的,利用AI算法,能基于設(shè)備歷史數(shù)據(jù)與用能趨勢(shì)進(jìn)行特征分析,識(shí)別設(shè)備運(yùn)行狀態(tài);然后對(duì)全域能源運(yùn)行情況進(jìn)行診斷分析,評(píng)估是否需對(duì)當(dāng)前生產(chǎn)用能情況進(jìn)行調(diào)整。

      據(jù)介紹,AI精益能源管理平臺(tái)目前在識(shí)別能源使用單元方面的準(zhǔn)確率,高于99%。

      再例如具體到能源分析場(chǎng)景,可以利用平臺(tái)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)能效分析。

      簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),就是針對(duì)用能單元的產(chǎn)量與用能,對(duì)產(chǎn)品的單耗進(jìn)行核算,結(jié)合基線值、先進(jìn)值,輸出分析結(jié)論,并將單耗反映至班組班次。

      再加上在特定時(shí)間跨度下,對(duì)廠區(qū)、生產(chǎn)線、車間、工段,進(jìn)行橫縱向能耗對(duì)比分析,就能為企業(yè)了解能源的實(shí)際配比需求提供更精準(zhǔn)的支持。

      相比傳統(tǒng)能源管理,AI和精益管理的參與,可以利用數(shù)據(jù)和算法,實(shí)現(xiàn)多維的成本、用量、碳排放綜合優(yōu)化。

      大模型進(jìn)入能源行業(yè),有戲嗎?

      AI能幫助企業(yè)開啟能耗瘦身模式,那當(dāng)下AI領(lǐng)域風(fēng)頭最盛的大模型,是否也能開啟雙碳經(jīng)濟(jì)的新一頁(yè)?

      在“大模型將重塑所有行業(yè)”的主流聲音下,孫東來(lái)口中出現(xiàn)的答案有些令人意外。

      AI背景出身,長(zhǎng)期浸泡在能源行業(yè)的孫東來(lái)有一個(gè)切身感知,那就是AI行業(yè)和能源行業(yè)兩方從業(yè)者,對(duì)互相的理解有一些“gap”。

      能源行業(yè)對(duì)AI、對(duì)大模型的能力有目共睹,也期望大模型帶來(lái)很多驚喜,但“現(xiàn)階段的大模型和能源行業(yè)可能沒(méi)有那么適配”。

      直接在能源行業(yè)應(yīng)用通用于訓(xùn)練大模型,效果應(yīng)該會(huì)大大低于預(yù)期;但不排除行業(yè)小模型,能夠讓行業(yè)減少人力和一些成本。

      總之,孫東來(lái)認(rèn)為現(xiàn)階段的能源行業(yè),哪怕有行業(yè)小模型的接入,仍然離不開傳統(tǒng)的物理模型與管理模式

    圖片

      何出此言?孫東來(lái)給出了不少理由。

      首先,受制于能源行業(yè)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,數(shù)字化整合水平有限,整個(gè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)質(zhì)量都比較差。

      除了通過(guò)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠收集到的設(shè)備數(shù)據(jù)以外,對(duì)能源過(guò)程有關(guān)鍵影響的數(shù)據(jù)還包括生產(chǎn)管理、工藝流程甚至企業(yè)經(jīng)營(yíng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等等。

      并且還要讓這些數(shù)據(jù)能夠在時(shí)間和空間尺度上精確對(duì)應(yīng),才能綜合提供用于能源分析優(yōu)化的信息量。

      以行業(yè)現(xiàn)狀而言,大部分企業(yè)能夠提供的數(shù)據(jù)量和置信度,距離能讓大模型有足夠質(zhì)量的產(chǎn)出還相當(dāng)遙遠(yuǎn)。

      ChatGPT那樣千億甚至萬(wàn)億規(guī)模的數(shù)據(jù),還得是可用的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù),對(duì)能源行業(yè)“簡(jiǎn)直是天方夜譚”。

      其次,能源行業(yè)中,AI模型要解決的問(wèn)題具備更強(qiáng)的結(jié)構(gòu)化特征,對(duì)輸出結(jié)果要求更高的行業(yè)專業(yè)性。

      大模型所解決的問(wèn)題特征更傾向于“結(jié)構(gòu)性和邏輯性相對(duì)弱,訓(xùn)練集內(nèi)容偏向于蘊(yùn)含普遍知識(shí)”的大量數(shù)據(jù),從這個(gè)點(diǎn)來(lái)看,其與能源行業(yè)的匹配度并不高。

      最不能忽視的一點(diǎn)是,能源系統(tǒng)對(duì)安全性和健壯性的要求極高,但眾所周知,當(dāng)前大模型的幻覺(jué)問(wèn)題仍不可控,難以在全工況條件下滿足安全基線要求。

      單純就對(duì)大模型幻覺(jué)而言,能源行業(yè)并不一定比其他行業(yè)更嚴(yán)苛和挑剔。

      但鑒于能源行業(yè)的特殊性,大模型應(yīng)該不會(huì)直接完全部署大模型,只能讓它做輔助。

      舉個(gè)栗子

      傳統(tǒng)流程中,能源行業(yè)為了做安全邊界管理,開啟能源使用開關(guān)時(shí)會(huì)有操作票系統(tǒng)。

      要開啟開關(guān),就需要業(yè)務(wù)條線和安全管理?xiàng)l線的兩個(gè)人,同時(shí)拿出操作票,分別對(duì)著系統(tǒng)念出操作票上的具體操作內(nèi)容,并且完全按照復(fù)述進(jìn)行操作。

      這類流程,主要解決的是標(biāo)準(zhǔn)操作過(guò)程中人員自身的不確定性,最大限度保障操作的安全性。

      如果行業(yè)小模型接入,更多也是在此類流程中引入額外的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)警動(dòng)作,但仍然會(huì)處于輔助地位,而非絕對(duì)的全盤替代或接管。

      行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),反而更傾向于采用機(jī)器人等技術(shù),進(jìn)一步降低流程中的不可靠因素,從而起到提高安全性的效果。

      再加上能源行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景復(fù)雜,單一模型無(wú)法擬合,需要構(gòu)建模型群,綜合各個(gè)維度,大模型和能源行業(yè)想要牽手,中間的障礙不是一兩日能夠跨越的。

      不過(guò)現(xiàn)階段,利用AI精益能源管理平臺(tái)在手,極熵科技已經(jīng)和KDDI上海公司達(dá)成合作,預(yù)計(jì)將幫助中國(guó)和亞太地區(qū)的至少500家制造企業(yè)實(shí)現(xiàn)零碳目標(biāo)。

      而孫東來(lái)也期望著,針對(duì)能源行業(yè)的實(shí)際情況,能夠出現(xiàn)高質(zhì)量、小規(guī)模數(shù)據(jù)集,并通過(guò)對(duì)其的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)降耗節(jié)能。

      文章內(nèi)容僅供閱讀,不構(gòu)成投資建議,請(qǐng)謹(jǐn)慎對(duì)待。投資者據(jù)此操作,風(fēng)險(xiǎn)自擔(dān)。

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