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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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