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中国工程院院士柴天佑:工业人工智能发展趋势(2)

2019年01月11日 08:59来源:未知手机版

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而工业人工智能的难点在于:

1.多源异构数据的机器学习

人工智能深度学习是基于完全标注的大样本静态特性学习,而工业人工智能则需要对不完全、无标注样本的动态特性进行学习。

2.产品质量、能耗以及运行状态的预测与追溯

原料转化为产品的过程是物质流、能源流、信息流交互作用的过程。反应机理不清的物理化学过程,其动态特性随运行过程变化。且不同生产批次之间的动态特性不同,单顿能耗难以在线测量。

3.决策与控制过程集成优化

制造过程中的智能决策接收到的是小数据,解决的是大任务。从信息感知层面,制造过程中的智能决策面临着开放环境、信息不完全、规则不确定等难题。制造过程当中难以建立决策仿真模型,同时最终决策需要权衡质量、效率、消耗等多冲突目标。

柴天佑指出,中国拥有一批国家级重点实验室和工业自动化、信息化的学术带头人、研究骨干以及人才资源。目前已取得相应的创新成果,由此孕育了一批先进的高技术公司。“世界工厂”级别的制造业则为工业人工智能的研究提供了实验环境。随着国家战略和工业需求的推动,我国的工业互联网一定会良好发展。


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