KJ4002X1-BF2 Знания + большие модели в области, ускоряющие приземление ии в промышленных сценах

KJ4002X1-BF2Транзистор типа Insulated Gate Transistor (insulated gate Transistor, IGBT) широко применялся в современных электронных устройствах, являющихся наиболее важным и часто неэффективным полупроводниковым устройством. Надежность IGBT частично определяет общую надежность электронных устройств. В то время как преобразователь имел дело с многократными колебаниями мощности, температура чипа IGBT (обычно эквивалентно температуре, известной как температура чипа PN узлов, сокращённо температуры узлов) резко колебалась. Колебания температуры могут вызвать тепловое напряжение внутри IGBT, ускоряя старение, что приводит к неэффективности IGBT. Таким обраKJ4002X1-BF2зом, онлайн-мониторинг индекса IGBT является необходимым условием для контроля мощности преобразователя частоты, прогноза продолжительности жизни IGBT. Кроме прогноза продолжительности жизни информация о температуре индекса IGBT также помогает достичь точной защиты температуры, что также помогает повысить надежность преобразователя и увеличить время службы без сбоя в преобразователе. Как добиться высокоточного и быстро откликающегося мониторинга в реальном времени с помощью IGBT, стало одной из горячих точек исследований в академических и промышленных кругах в последние годы.
В ответ на эту горячую проблему, конкурс инноваций кубка ABB разработал новую задачу «преобразователь температуры полупроводников прогнозирует Ай моделирование challenge», в которой участники должны будут решKJ4002X1-BF2ать конкретные прикладные задачи путем сбора данных: Основываясь на большом объеме данных, предоставленных ABB из реальных промышленных сценариев, комплексное использование продвинутых технологий, таких как машиностроение, большие прогнозы данных, анализ отношений между данными оборудования, а также автономная разработка и создание модели оценки температуры в якорном компоненте преобразователя IGBT в среде Python, Высокоточный и быстрый мониторинг температурных колебаний IGBT под различными нагрузками в реальном времени. Точность и инновация модели являются ключом к определению победы и поражения игрока.
Столкнувшись с количеством низко-качественных данных, представленных на сай, г-н и у-сун-юй, после многократных обсуждений с их учителями, решили, что они будут ориентированы на несколько рабочих мест и будут разбивать их на несколько рабочих мест с помощью особенных эксгумаций, что будет характерно для разработки различных сложных моделей машинного обучения. Экспериментальные результаты показали, что предложенные модели прогнозирования разложения могут значительно ускорить обучение и рассуждения в больших концентрациях данных, одновременно с точностью прогноза.
Адъюнкт-профессор академии искусственного интеллекта при университете китайской академии наук заявил, что данные, алгоритмы являются центральным элементом машинного обучения. Сложность распределения данных ставит под сомнение выбор модели архитектуры и последующее обучение. Для моделирования «предсказания температур в преобразователях полупроводников», команда участников шанхайского транспортного университета использовала опыт в области промышленности, чтобы классифицировать данные в зависимости от условий работы, которые по существу схожи с разбиением на части сложного многообразия пространства данных, каждый из которых представляет собой относительно простую форму подколлектора. В подколлекторах идеальный эффект можно получить с помощью относительно простой модели, которая стала бы легче обучаться и эффективнее рассуждать. Этот подход имеет более универсальную адаптивность, а также более благоприятные перспективы продвижения в нескольких областях путем введения знаний в области.
ќбб пойдет министерств контрол над движен конкурс технолог специалист, ќбб пойдет чашк инновац суд полк член Meng Jinlei, XingChengYan, Yang Xiaoru упомянул, ориентирова на промышлен предсказа категор алгоритм сцен, наград игрок пониман са номер глубок и моделирован процесс ясност, рассмотрел мног под режим характеристик с предсказа цел отношен межд различ, дифференциальн, комбинац, преобразован и т.д инженерн подход, В то же время, извлечение ключевых характеристик с механической точки зрения и попытка экспериментировать с различными сложными регрессивными моделями и методами интегрированного обучения в зависимости от различных рабочих условий, конечная модель имеет более высокую гибкость и скорость дедукции.
По словам профессора KTH из королевской шведской инженерной академии (KTH), одного из главных ученых шведского института (ABB), понг чи-бо, является одним из горячих и трудных вопросов, по которым ии применяется в промышленной электронике и автоматизации. После исследований большого числа предприятий и академических групп в последние годы, внимание было смещено от вопросов, связанных с данными и моделями, к вопросам практичности данных и моделей, даже к вопросам «дегенерации» данных и моделей. Команда, получившая награду, использовала стратегию глубокого слияния знаний в области с моделированием ии, которая полностью соответствовала консенсусу и тенденциям в отрасли. Более того, они эффективно упростили пространство данных, основываясь на более глубоком понимании состояния электронных устройств, повышая точность и эффективность алгоритма. Эти успехи, как для решения этой проблемы дегенерации крупных промышленных данных, так и для модели ии, имеют вдохновляющее значение. В то же время эта работа прекрасно продемонстрировала важность междисциплинарной структуры знаний и культуры талантов для достижения приземления промышленного ии.