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AI는 이제 폭풍으로 인한 정전을 예측합니다

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인공 지능 (AI)은 범죄부터 정신병 적 에피소드까지 모든 것을 예측하는 데 사용되고 있습니다. 이제 블랙 아웃을 목록에 추가 할 수 있습니다.

폭풍 정전 예측

보다 구체적으로,이 도구는 뇌우로 인한 정전을 예측하는 데 사용되고 있습니다. 이는 인프라의 손상을 예측할 수 있기를 원하는 전기 회사에게 특히 유용합니다.

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이를 고려하여 핀란드 기상 연구소 (FMI)의 소프트웨어 설계자이자 Alex Jung 교수 연구 그룹의 Aalto 대학 박사 연구원 인 Roope Tervo는 폭풍이 얼마나 심한 지 예측하는 기계 학습 접근 방식을 고안했습니다.

이를 달성하기 위해 Tervo는 먼저 정전에서 시스템 데이터를 공급했습니다. 이 데이터는 3 개의 핀란드 에너지 회사 인 Järvi-Suomen Energia, Loiste Sähkoverkko 및 Imatra Seudun Sähkönsiirto에서 제공했습니다.

"폭풍은 4 개의 등급으로 분류되었습니다. 등급 0 폭풍은 전력 변압기에 전기를 차단하지 않았습니다. 등급 1 폭풍은 변압기의 최대 10 %, 등급 2는 최대 50 %, 등급 3 폭풍은 차단합니다. 변압기의 50 % 이상으로 전력을 차단합니다. "라고 Aalto University 성명서에서 밝혔습니다.

이해하기 쉬운 데이터

둘째, Tervo는 폭풍에서 데이터를 가져와 컴퓨터가 쉽게 이해할 수 있도록했습니다.

Tervo는 "데이터 준비에 새로운 객체 기반 접근 방식을 사용했기 때문에이 작업이 흥미로 웠습니다."라고 말했습니다. "폭풍은 표면적, 풍속, 온도 및 기압 등의 피해를 나타낼 수있는 많은 요소로 구성되어 있습니다. 각 폭풍의 16 가지 다른 특징을 그룹화하여 컴퓨터가이를 인식하도록 훈련 할 수있었습니다. 폭풍이 피해를 입을 때. "

그 결과는 시스템이 0 등급과 3 등급 폭풍을 쉽게 식별 할 수있어 유익한 것으로 입증되었습니다. 이제 연구원들은 1 등급 폭풍과 2 등급 폭풍을 구분할 수 있도록 알고리즘에 대한 추가 데이터를 포함하고 있습니다.

Tervo는 "우리의 다음 단계는 모델을 수정하여 여름 폭풍보다 더 많은 날씨에서 작동하도록하는 것입니다. 우리 모두 알고 있듯이 핀란드에는 겨울에 큰 폭풍이있을 수 있지만 여름 폭풍과는 다르게 작동합니다. 잠재적 인 손상을 예측하려면 다른 방법이 필요합니다. "


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