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化工智能制造的方向二

時間:2022-07-14 11:19 作者:http://www.nmgoz.cn 閱讀:2151

傳統的人工智能制造(大數據、機器學習)的核心是對歷史數據歸納提取規則,從而對未來預測。其理論基礎是:運行數據包含了系統的所有重要隱藏信息,無須研究問題機理,可以直接從數據挖掘出系統的規律和知識。

這種人工智能制造不適合化學工業,并且對化學工業的智能化生產生產作用極其有限?;谌c理由:

1.化工裝置的運行機理和數學模型相對完整。化學工程作為一門發展超過100年的工程學科,知識體系相對完整。化工裝置作為人工設計系統,設計之時設計者已經清楚裝置的內在特性和機理,已經知道裝置的數學模型。所以無需再使用人工智能去挖掘、發現知識。即使在機理不清或邊界不定時,一些常規的、傳統的數據分析方法已經足以應對化工中的問題。

2.化工裝置作為嚴格受控系統,數據雖多但是單調,信息量太低以致無法挖掘知識。由于化工過程被各種控制系統嚴格控制,生產平穩,所以產生的數據雖多但分布窄,無法采用人工智能從這種信息量少的大數據中提取出規律或知識。100個、10000個相同數據所含的信息量和1個數據一樣。

3.化工裝置對系統的可靠性、安全性要求不接受人工智能系統產生的黑箱知識。化工生產對安全性和可靠性的要求極其嚴格,萬一發生事故都是災難性,對環境和員工生命帶來的損失是不可挽回的。人工智能完全依靠系統的輸入輸出數據產生一個黑箱模型。這種黑箱模型應用時,一是無法根據模型找到故障或者問題的原因,二是難以對模型的可靠性作評估。

傳統人工智能制造比較適合系統極其復雜(以致難以研究機理)、對系統因果性和可靠性沒有嚴格要求的人類智力活動,例如金融、商業、醫學,人工智能對這些領域將產生革命性變革,這些變革真在我們身邊發生。而科學技術領域本質上就是對因果性和可靠性的追求,科學家和工程師長期對數據的重視和應用,人工智能對科學技術的變革程度,從知識發現和提取的角度將是有限的。


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