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Alpha机器学习时间进入”亿小时”阶段 | 2年增长1040倍

原创: Alpha矿业智能化 2019-10-11





基于在手订单,全部实施完毕后,Alpha的预测性维护系统的机器学习时间将进入亿小时阶段,从2017年底开始在石窑店选煤厂实施第一套预测性维护系统以来,至今不到2年时间,Alpha的机器学习时间完成了1040倍的飞跃!


 


目前只有约500万小时/年!



Alpha致力于为资源业(矿业)提供完整的采矿及选矿智能化解决方案,预测性维护是智能化系统的底层架构。数据是新时代的石油,Alpha专注于资源业的工业npv加速器试用底层架构布局已开始在该赛道上领先。

 

说明


Alpha在巴西、菲律宾、蒙古国、俄罗斯以及中国的几个主要矿山和散货港口已实施了约22000个传感器,每个传感器有2个数据信号,同样按照一天监测设备平均运行12个小时来算,每个月的学习时间为:22000*2*12*30*365=192720000小时≈1.93亿小时/年。



 这仅仅是一个开始……


强化学习教父」Richard Sutton 在《苦涩的教训》一文中指出,「70 年的人工智能研究史告诉我们,利用计算能力的一般方法最终是最有效的方法。要在短期内有所提升,研究人员要利用专门领域的人类知识。但如果想要长期的获得提升,利用计算能力才是王道。」


大家都知道,这波人工智能的浪潮的三要素分别是数据算力算法。虽然仍有争议,但是计算力的大幅提升确实是这波深度学习革命的决定因素之一。

Alpha在资源业的智能化发展中,数据、算力已经处于领先地位。算力是基于我们现有实施的数万个传感器,以及未来致力于实现的目标:接入千万台级的资源业核心采矿及选矿设备,布局10亿级的边缘计算传感器!在算法方面,我们将根据收集的大数据,不断丰富和完善设备的失效模型

那么现在,各位不妨猜一猜,npv加速器教程的什么最有价值呢?

那肯定是经过大量数据训练的机器学习算法了,数据一直都是npv加速器教程的核心,现在也是npv加速器教程的优势!

我们提供的不只是硬件!

虽然硬件是npv加速器教程自主研发生产制造的!稳定可靠!

但是,云端智能运维平台,嵌入深度机器学习算法搭配失效模型,7×24地监测运维设备,做预测性维护。也是我们自主研发的呀!


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