【仮想通貨】有望ICO案件エナジーマインETKの人工知能について

こんにちは!

やっさんです。

さて、今回はエナジーマインの

人工知能について解説していきます。

エネルギー供給者、

エネルギー消費者、

再生可能なエネルギー源、

スマートメーターおよびIoTの急速な増加は、

膨大な量のエネルギー使用量データが

作成されることを意味します。

この膨大なデータを分析して

最適化するための

唯一の実用的なステップは、

自動化と機械学習を使用することです。

機械学習技術で選択されたものは

深層学習「ディープラーニング」です。

以下が可能になります:

●ノイズに対して丈夫

●複雑な関係をモデル化する能力

●かなりのデータ量の上でもより高性能

●データに内在する空間的および時間的階層を利用する能力

人工知能プラットフォームの主な構成要素:

●個々のメーターの異常の分析と予測

●集計された消費データの傾向の分析

●変化したときの結果を予測するエネルギー消費のシミュレーション

●世界のエネルギー使用を削減するという目標のために、

上記をエネルギー消費の最適化に使用する

差別化要因:

a)深層学習は、ノイズの多い個々のメーターで

より正確な時系列予測を可能にします

b)プログラムによる深層ネットの生成により、

大きな処理能力とグローバルな展開が可能になります

c)データローカリティ※を利用することで、

深層ネットは、多数のメーターにわたる

より広いエネルギー動向を見いだすように

訓練することができます。

これは、データの孤立と非標準インタフェース

のために以前は不可能でした

※データローカリティとはデータを移動せず、

データの存在する場所で処理を行うという考え

d)データローカリティとデータ集約により、

オープンソースインテリジェンス※

すなわち天気などの大規模な

データの統合が可能になる

※情報収集活動で主に公開されている情報を

情報源とすることが特徴

e)深層ネットワークを使用して

変数を変化させる シュミレート(GAN モデル) を

深層ネットワークで利用して

異なるエネルギー消費をシミュレートする

ことができます

本日は以上になります。

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