19 अक्टूबर को "कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भविष्य के ऊर्जा प्रणाली" के बंद सम्मेलन में, युआनजिंग टेक्नोलॉजी ग्रुप के अध्यक्ष ज़हांग लेई ने "भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता" के अवधारणा ढांचे का प्रस्ताव किया, जिसमें ऊर्जा प्रणाली में AI के उपकरण से निर्णय निर्माता के रूप में परिवर्तन की विशेषता के बारे में बताया गया था और भविष्य में ऊर्जा कंपनियों के प्रतिस्पर्धा क्षमता के भौतिक संपत्ति के आकार से बुद्धिमान संपत्ति के आकार तक होने की भविष्यवाणी की गई।
ज़हांग लेई के अनुसार, AI प्रौद्योगिकी और पूर्व के प्रौद्योगिकी क्रांति के मूल अंतर यह है कि यह एक निष्क्रिय उपकरण नहीं है, बल्कि आत्म-अवबोध और निर्णय क्षमता वाला एक व्यक्ति है। यह AI के "स्वचालन" से "स्वायत्तता" तक के पारगमन को चिह्नित करता है। उन्होंने AI की तुलना "बच्चे" के रूप में विकसित करने के साथ की, जिसमें मानव-मशीन सहयोग नए संभावनाओं को जन्म देता है।
वर्तमान ऊर्जा प्रणाली के चुनौतियों के बारे में, ज़हांग लेई ने बताया कि नवीकरणीय ऊर्जा के अनुपात में वृद्धि के साथ, बिजली प्रणाली की जटिलता और बाजार की अनिश्चितता निश्चित रूप से बढ़ गई है। इस जटिलता ने पारंपरिक प्रबंधन पद्धति के लिए दबाव डाला है, लेकिन AI के लिए एक आदर्श स्थिति प्रदान की है। AI की समानांतर गणना क्षमता बड़े डेटा के वास्तविक समय में प्रबंधन कर सकती है, छिपे हुए नियमों की पहचान कर सकती है और निर्णय के अनुकूलन में सक्षम हो सकती है, जिससे जटिल ऊर्जा प्रणाली और बिजली बाजार के चुनौतियों का सामना करने में सक्षम हो सकती है।
"भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता" अवधारणा का केंद्र भौतिक नियमों और प्रणाली सीमाओं के साथ AI तर्क क्षमता के गहरे संयोजन को शामिल करता है, जिससे वास्तविक भौतिक वातावरण में भरोसेमंद रूप से काम कर सकता है। यह शुद्ध डेटा-निर्देशित AI मॉडल से अलग है, जो मॉडल में भौतिक बाधाओं और कारण-परिणाम संबंधों के महत्व को बल देता है। ज़हांग लेई ने कहा कि चीन इस क्षेत्र में बहुत सारे अनुप्रयोग परिदृश्य और डेटा संसाधन हैं, जिससे विश्व नेतृत्व की संभावना है।
तकनीकी लागू करने के आधार पर, युआनजिंग टेक्नोलॉजी के पास मौसम और ऊर्जा मॉडलिंग में प्रगति हुई है। "तियानजी" मौसम बड़ा मॉडल बीच-अवधि मौसम पूर्वानुमान की सटीकता में सुधार करता है, जो नवीकरणीय ऊर्जा के विश्वसनीय संचालन के लिए आधार प्रदान करता है। "तियानशू" ऊर्जा बड़ा मॉडल बिजली प्रणाली के वास्तविक समय में नियंत्रण कर सकता है, बिजली व्यापार की दक्षता में सुधार कर सकता है और हरित ऊर्जा के विकास को आगे बढ़ा सकता है। इन मॉडलों के अनुप्रयोग "भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता" के वास्तविक स्थिति में मूल्य को दर्शाते हैं।
ज़हांग लेई ने भविष्य के ऊर्जा उद्योग के प्रतिस्पर्धा व्यवस्था के बारे में एक नया निर्णय प्रस्तुत किया। उनके अनुसार, ऊर्जा कंपनियों की मूल प्रतिस्पर्धा क्षमता आधुनिक बिजली उत्पादन क्षमता, वितरण और वितरण नेटवर्क के आकार आदि भौतिक संपत्ति से बुद्धिमान मॉडल की क्षमता और संख्या जैसे "कृत्रिम बुद्धिमत्ता संपत्ति" तक हो जाएगी। इस परिवर्तन का अर्थ है कि ऊर्जा उद्योग के मूल्य निर्माण के तर्क में मूलभूत परिवर्तन हो रहा है - पूंजी-आधारित से प्रौद्योगिकी-आधारित विकास की ओर।
उद्योग प्रभाव के आधार पर, यह दृष्टिकोण ऊर्जा कंपनियों की रणनीतिक योजना के लिए एक संदर्भ के रूप में महत्वपूर्ण है। यदि AI संपत्ति मुख्य प्रतिस्पर्धा क्षमता बन जाती है, तो कंपनियों को डेटा संचय, एल्गोरिथ्म विकास और अनुप्रयोग के क्षेत्र में लंबे समय तक निवेश करने की आवश्यकता होगी। हालाँकि, ध्यान देने योग्य बात यह है कि ऊर्जा प्रणाली के भौतिक बुनियादी ढांचा अनिवार्य रहेगा, "बुद्धिमान संपत्ति" भौतिक संपत्ति के लिए समर्थन और मूल्य वृद्धि के रूप में हो सकता है, पूर्ण रूप से प्रतिस्थापित नहीं होगा।
तकनीकी कार्यान्वयन के दृष्टिकोण से, "भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता" अवधारणा के क्षेत्रीय ज्ञान और AI प्रौद्योगिकी के गहरे संयोजन को बल देता है। ऊर्जा प्रणाली के विद्युत चुम्बकीय, ऊष्मागतिकी, द्रव गतिकी आदि कई भौतिक विषयों में शामिल होती है, साथ ही जटिल इंजीनियरिंग सीमाओं और सुरक्षा सीमाओं के साथ। इन कठोर सीमाओं को AI मॉडल में प्रभावी रूप से समायोजित करने के बारे में, जिससे निर्गत उपयुक्त और भरोसेमंद हो सके, तकनीकी चुनौती है। युआनजिंग टेक्नोलॉजी के मौसम और ऊर्जा मॉडल के अभ्यास ने प्रारंभिक पुष्टि प्रदान की है, लेकिन बड़े पैमाने पर अनुप्रयोग के लिए मॉडल के सामान्यीकरण, वास्तविक समय और स्पष्टीकरण के मुद्दों को हल करना आवश्यक है।
उद्योग विकास के दृष्टिकोण से, नवीकरणीय ऊर्जा के अस्थायी और उतार-चढ़ाव के कारण वास्तविकता AI अनुप्रयोग के लिए आवश्यकता पैदा करती है। वातावरण और ऊर्जा उत्पादन के अनिश्चितता के कारण अधिक बुद्धिमान पूर्वानुमान, वितरण और व्यापार रणनीति की आवश्यकता होती है। बिजली के बाजार सुधार भी प्रणाली की जटिलता में वृद्धि करते हैं, जबकि पारंपरिक वितरण विधि बड़े उपकरणों की वास्तविक समय अनुकूलन की आवश्यकता के सामने असमर्थ हो जाती है। इस स्थिति में, AI प्रौद्योगिकी नए बिजली प्रणाली के "ऑपरेटिंग सिस्टम" के रूप में अपनाई जा सकती है।
