خیالات: 0 مصنف: سائٹ ایڈیٹر شائع وقت: 2023-06-13 اصل: سائٹ
as 'بنیادی ماڈل کے ساتھ مصنوعی ذہانت کا موجودہ دور جب بنیادی طور پر آیا ہے۔ ہم اس تصور سے سیکھ سکتے ہیں اور بجلی کی بیٹریوں کے پورے زندگی کے چکر کی لاگت کو کم کرنے اور سائنس کی پوری زندگی کے چکر کی کارکردگی کو بڑھانے کے لئے ایک بہت بڑا بیٹری ماڈل بناسکتے ہیں۔' 9 جون کی سہ پہر کو ، چینی اکیڈمی آف سائنسز کے ماہر تعلیم ، اویانگ مینگگاؤ نے 2023 عالمی طاقت کی بیٹری کانفرنس کے مرکزی مقام پر کہا۔
اس وقت ، چین کی بجلی کی بیٹری کی صنعت اعلی معیار کی ترقی کے ایک مرحلے میں داخل ہوئی ہے۔ جب کہ صنعت تیزی سے ترقی کر رہی ہے ، اسے چیلنجوں کا بھی سامنا ہے جیسے انسٹال صلاحیت کی شرح نمو کو کم کرنا ، بیٹری سسٹم کے مجموعی منافع کے مارجن کو کم کرنا ، اور مصنوعات کی تکرار کو تیز کرنا۔ اس سلسلے میں ، اویانگ منگگاؤ نے نشاندہی کی کہ بیٹری لائف سائیکل انٹیلیجنٹ ٹیکنالوجی متعلقہ مسائل کو حل کرنے کے لئے ایک اہم ذریعہ اور اوزار ہے۔
انہوں نے کہا کہ بنیادی ماڈل کے ساتھ مصنوعی ذہانت کا موجودہ دور بنیادی طور پر آیا ہے۔ بیٹری کا ایک بڑا ماڈل بنانے کے لئے پاور بیٹریاں اس تصور سے سیکھ سکتی ہیں۔
یہ سمجھا جاتا ہے کہ ٹرانسفارمر سے تیار کردہ بڑا ماڈل ، حوالوں کی تعداد 100 ملین سطح تک پہنچ سکتی ہے۔ اس وقت ، مرکزی دھارے میں شامل بڑے ماڈلز کی تعداد 10 ارب اور 100 ارب کے درمیان ہے ، جو دانشورانہ کارکردگی اور پیشہ ورانہ علم کی پیداوار تشکیل دے سکتی ہے۔
'پری ٹریننگ کے ذریعے بڑے پیمانے پر اعداد و شمار جمع کرنے کے بعد ، 10 ارب پیرامیٹر بڑے ماڈل کی بنیادی حیثیت سے ٹرانفارمر اور توجہ کے طریقہ کار کی تشکیل۔ ' اس بنیاد پر ، فریم ورک سسٹم میں استدلال کی صلاحیت ہے اور اسے مختلف شعبوں میں استعمال کیا جاسکتا ہے۔ مثال کے طور پر قدرتی زبان کے لئے چیٹ جی پی ٹی اور سمارٹ موبلٹی کے لئے ڈرائیو جی پی ٹی شامل ہیں۔ '' لہذا ، ہم اعصابی نیٹ ورک کو پہلے سے تربیت بھی دے سکتے ہیں ، اور ٹرانفارمر پر مبنی ، اپنی پاور بیٹری پری ٹریننگ سے پہلے سے تربیت دینے والے بڑے ماڈل کی تشکیل کرسکتے ہیں ، اور اسے پاور بیٹری ذہین ڈیزائن ، ذہین مینوفیکچرنگ ، ذہین انتظام ، ذہین ری سائیکلنگ اور دیگر لنکس پر لاگو کرسکتے ہیں۔ '
اجلاس میں ، اویانگ منگ نے بیٹری کے پورے زندگی کے چکر کے ذہین ٹکنالوجی روڈ میپ کی ترجمانی کی۔ انہوں نے کہا: 'ذہین ڈیزائن اور ذہین بیٹریوں کے معاملے میں ، ہم بنیادی طور پر اعلی صحت سے متعلق ، کثیر پیمانے پر ماڈلنگ ٹکنالوجی اور بیٹری کے اندر کثیر جہتی سینسنگ کا استعمال کرتے ہیں۔ ذہین مینوفیکچرنگ اور ذہین سازوسامان میں بنیادی طور پر پروڈکشن لائن بگ ڈیٹا ، ایڈوانس مینوفیکچرنگ ٹکنالوجی ، واحد ذہین اور ملٹی مشین کے تعاون پر انحصار کرتے ہیں
۔ رپورٹس ، ذہین بیٹری ڈیزائن کے لحاظ سے ، چین کی پاور بیٹری انڈسٹری تجرباتی آزمائش اور غلطی سے گزر رہی ہے ، نقلی ڈرائیو اسٹیج ، ذہین خودکار ترقی کی سمت کی طرف بڑھ رہا ہے۔ انٹیلیجنٹ آٹومیٹک ڈیزائن میں دو بنیادی ٹیکنالوجیز شامل ہیں: اعلی صحت سے متعلق ماڈلنگ اور موثر ذہین آپٹیمائزیشن الگورتھم۔ یہ ڈیزائن پیرامیٹرز اور بنیادی کارکردگی کے مابین ڈھانچے کی سرگرمی کا عین مطابق تعلقات قائم کرسکتا ہے ، اور خود بخود ڈیزائن کے عمل کے لئے زیادہ سے زیادہ اور تیز ترین راستہ تلاش کرسکتا ہے۔ یہ ٹکنالوجی بیٹری کی تحقیق اور ترقی کی کارکردگی کو 1 سے 2 شدت کے آرڈر تک بہتر بنا سکتی ہے ، اور تحقیق اور ترقیاتی اخراجات کے 70 to سے 80 ٪ کی بچت کرسکتی ہے۔
انٹیلیجنٹ بیٹری مینوفیکچرنگ کے عمل کو عمل ڈیجیٹل جڑواں ٹکنالوجی ، عیب ذہین مانیٹرنگ ٹکنالوجی ، اور پروڈکشن لائن بگ ڈیٹا تجزیہ ٹیکنالوجی کے ذریعے محسوس کیا جاسکتا ہے۔ اویانگ منگگاؤ نے متعارف کرایا: 'عمل ڈیجیٹل جڑواں ٹیکنالوجی عمل کی نشوونما کی کارکردگی کو فروغ دے سکتی ہے ، اور عام طور پر بیٹری کے قطب کے سامنے والے حصے کی تیاری کے عمل میں استعمال ہوتی ہے۔ ذہین عیب مانیٹرنگ ٹیکنالوجی میں بیٹری کے نقائص اور مصنوعی انٹیلیجنس ٹیکنالوجی کے ارتقاء کو استعمال کیا جاتا ہے ، جو بیٹری کے معیار کی نگرانی اور انتظام کو اکثر درمیانے درجے کی بیٹری میں استعمال کیا جاسکتا ہے ، اور اکثر اسے درمیانے درجے کے مرحلے میں استعمال کیا جاسکتا ہے ، اور اکثر اسے استعمال کیا جاتا ہے ، اور اکثر اسے درمیانی طبقے کی بیٹری کی نگرانی اور نظم و نسق کا استعمال کیا جاتا ہے۔ عمل ، جو ذہین پیش گوئی اور فیصلہ سازی کے لئے بیٹری پروڈکشن لائن ڈیٹا کو مکمل طور پر کان کنی کے ذریعہ اخراجات کو کم کرسکتا ہے اور کارکردگی میں اضافہ کرسکتا ہے۔ '
ذہین انتظام بیٹریاں کی پوری زندگی کے چکر میں ذہین ٹیکنالوجی کا ایک ناگزیر حصہ ہے۔ 'ہم بیٹری میں درجہ حرارت ، صلاحیت ، دباؤ اور دیگر شرائط کو سمجھنے ، جانچنے اور پیش گوئی کرنے کے لئے بیٹری میں سینسر ڈال سکتے ہیں ، اور پھر بیٹری کی حفاظت ، طاقت اور استحکام کو مزید بہتر بنانے کے لئے ایک بڑے ماڈل کے ذریعے بیٹری کا انتظام کرسکتے ہیں۔ ' اویانگ منگگاؤ نے نشاندہی کی۔ مثال کے طور پر تھرمل بھاگنے والی حفاظت کے انتباہ کو لے کر ، ماضی میں تھرمل بھاگنے والی حفاظت کی انتباہ حاصل کرنا بہت مشکل تھا ، کیونکہ بجلی کی بیٹری کا تھرمل بھاگنے والا فائر حادثہ نسبتا rare نایاب تھا ، اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا بنانا مشکل تھا۔ آج ، یہ ممکن ہے کہ تھرمل بھاگنے والی پیش گوئی اور تھرمل رد عمل کے ضابطے کو حاصل کرنے کے لئے مصنوعی ذہانت ڈیجیٹل جڑواں ٹکنالوجی کے ذریعے تھوڑی مقدار میں ڈیٹا پر مبنی ایک بڑا ڈیٹا بیس تیار کیا جاسکے۔
بیٹری کی ری سائیکلنگ کے لئے بھی سمارٹ ٹکنالوجی کی ضرورت ہے۔ ذہین بیٹری کی ری سائیکلنگ میں ذہین بے ترکیبی ، زندگی میں توسیع اور مرمت ، تنظیم نو اور مرحلہ استعمال ، مونومر بے ترکیبی اور مادی ری سائیکلنگ شامل ہے۔ 'ہم سمارٹ ٹکنالوجی کے ساتھ غیر تباہ کن مرمت کر سکتے ہیں ، اور ہم بیٹری کی زندگی کے بارے میں بھی پیش گوئیاں کرسکتے ہیں۔ ' اویانگ منگگاؤ نے کہا۔
اویانگ مینگگاؤ نے کہا کہ مصنوعی ذہانت 2.0 کے دور کی آمد کے ساتھ ہی ، بڑے ماڈل سے پیداواری صلاحیت میں بہتری آئے گی ، جو تیزی سے ترقی کے موقع پر ذہین ہے ، لیکن پاور بیٹری انڈسٹری کو اب بھی پوری زندگی کے ذہین ترقی کے عمل میں کچھ چیلنجوں کا سامنا ہے ، جیسے اعداد و شمار کی کمی ، نئے الیکٹرو کیمیکل سسٹم کی نشوونما کے ساتھ کس طرح مربوط ہے۔ elect 'الیکٹرو کیمیکل سسٹم تکرار اور اپ گریڈ جاری رکھے ہوئے ہیں ، اور اس کا مطالعہ کرنا باقی ہے کہ کس طرح بڑے بیٹری ماڈل کو نئے سسٹم جیسے آل سولڈ اسٹیٹ بیٹریاں پر تیزی سے لاگو کیا جاسکتا ہے۔' اویانگ منگگاؤ نے کہا۔
