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    Alpha機器學習時間進入”億小時”階段 | 2年增長1040倍

    原創: Alpha礦業智能化 2019-10-11





    基于在手訂單,全部實施完畢后,Alpha的預測性維護系統的機器學習時間將進入小時階段,從2017年底開始在石窯店選煤廠實施第一套預測性維護系統以來,至今不到2年時間,Alpha的機器學習時間完成了1040倍的飛躍!


     


    目前只有約500萬小時/年!



    Alpha致力于為資源業(礦業)提供完整的采礦及選礦智能化解決方案,預測性維護是智能化系統的底層架構。數據是新時代的石油,Alpha專注于資源業的工業物聯網底層架構布局已開始在該賽道上領先。

     

    說明


    Alpha在巴西、菲律賓、蒙古國、俄羅斯以及中國的幾個主要礦山和散貨港口已實施了約22000個傳感器,每個傳感器有2個數據信號,同樣按照一天監測設備平均運行12個小時來算,每個月的學習時間為:22000*2*12*30*365=192720000小時≈1.93億小時/年。



     這僅僅是一個開始……


    強化學習教父」Richard Sutton 在《苦澀的教訓》一文中指出,「70 年的人工智能研究史告訴我們,利用計算能力的一般方法最終是最有效的方法。要在短期內有所提升,研究人員要利用專門領域的人類知識。但如果想要長期的獲得提升,利用計算能力才是王道?!?/span>


    大家都知道,這波人工智能的浪潮的三要素分別是數據、算力算法。雖然仍有爭議,但是計算力的大幅提升確實是這波深度學習革命的決定因素之一。

    Alpha在資源業的智能化發展中,數據、算力已經處于領先地位。算力是基于我們現有實施的數萬個傳感器,以及未來致力于實現的目標:接入千萬臺級的資源業核心采礦及選礦設備,布局10億級的邊緣計算傳感器!在算法方面,我們將根據收集的大數據,不斷豐富和完善設備的失效模型。

    那么現在,各位不妨猜一猜,安爾法的什么最有價值呢?

    那肯定是經過大量數據訓練的機器學習算法了,數據一直都是安爾法的核心,現在也是安爾法的優勢!

    我們提供的不只是硬件!

    雖然硬件是安爾法自主研發生產制造的!穩定可靠!

    但是,云端智能運維平臺,嵌入深度機器學習算法,搭配失效模型,7×24地監測運維設備,做預測性維護。也是我們自主研發的呀!


    想不想了解一下安爾法的智能運維解決方案?


    特別害怕萬一你需要卻找不到我們!




    安爾法工業智能股份有限公司
    Alpha Industrial Intelligence Holding Co Ltd

    李生才

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