东方低碳斩获科大讯飞AI开发者大赛“算法菁英奖”!
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东方低碳斩获科大讯飞AI开发者大赛“算法菁英奖”!

近日,由科大讯飞举办的2019届iFLYTEKA.I.开发者大赛落下帷幕,东方低碳AI算法团队从一千多支参赛队伍中脱颖而出,在算法挑战大赛——“工程机械核心部件寿命预测挑战赛”中荣获第四名,并被授予“算法菁英奖”。

“iFLYTEK A.I. 开发者大赛”是由科大讯飞发起的顶尖人工智能竞赛平台,汇聚产学研各界力量,面向全球开发者发起数据算法及创新应用类挑战,推动人工智能前沿科学研究和创新成果转化,培育人工智能产业人才,助力人工智能生态建设。

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本届赛事自5月21日正式发布以来,超6千支海内外参赛团队、上万名世界各地优秀开发者报名,比拼历时3个月。

在“工程机械核心部件寿命预测挑战赛”中,共有来自全球各地的1245支队伍参与激烈角逐,提交了超过9100份方案。东方低碳AI算法团队凭借业内领先算法取得了第四名的佳绩,并荣获“算法菁英奖”,充分彰显了东方低碳人工智能算法研发能力的领先性。需要特别指出的是,东方低碳领先的人工智能算法已应用到AIoT产品研发与场景应用中。

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预测性维护是工业互联网应用“皇冠上的明珠”,实现预测性维护的关键是对设备系统或核心部件的寿命进行有效预测。对工程机械设备的核心耗损性部件的剩余寿命进行预测,可以据此对于相关部件的进行提前维护或者更换,从而减少整个设备非计划停机时间,避免因计划外停机而带来的经济损失,比如导致整个生产现场其他配套设备等待故障设备部件的修复。

本次赛题由中科云谷科技有限公司提供某类工程机械设备的核心耗损性部件的工作数据,包括部件工作时长、转速、温度、电压、电流等多类工况数据。赛题要求参赛者利用大数据分析、机器学习、深度学习等方法,提取合适的特征、建立合适的寿命预测模型,预测核心耗损性部件的剩余寿命。

针对根据数据判定设备故障的滞后性,东方低碳AI算法团队通过二次开发动态贝叶斯网络,通过自学习设备能耗数据的内在规律,预测能耗未来的波动范围,可实时追踪能耗异常,为设备故障预警提供了新颖的预测性技术解决方案。该预测性维护算法,尤其适用于高频的预测性维护相关业务场景。未来,通过不断迭代优化,可以设计出适用于更多不同业务场景的算法,从而更好地实现AIoT在不同业务场景落地应用。

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建筑用能设备存量大,却缺乏物联网智能连接以及有效的节能管理,能源管理行业需要更智慧更便捷的管理方式。东方低碳以AIoT能效管理云平台为合作入口,基于100+标准化节能技术库,以底层数据+AI策略分析为核心优势,面向建筑与工业能源管理领域,提供“软件+硬件+服务”一体化的AIoT智慧能效管理解决方案。

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东方低碳AIoT智慧能效管理解决方案通过对海量能耗及设备运行数据的采集、清洗、存储、传输、运算,结合行业模型、顶尖能源与数据专家经验进行深度学习,经过AI算法分析自动形成优化策略,可实现对能源系统的能耗诊断、故障预警、能效评估、数据可视化和控制优化,帮助企业持续节能增效、优化决策、提高收益。

由数名归国博士率领的东方低碳AI算法团队,在数字化能源管理领域深具专业思考力和执行力,致力于能源管理领域多场景的AI技术研究及应用开发,深入研发能源管理多种AI核心算法,实现从人工到智能的节能降耗技术升级与管理方式变革,解决了能源系统智慧化运营管理的核心瓶颈,为AIoT能效管理云平台提供强大的AI算力及工具支撑。

面对智慧能管新时代,如何将数据科学和算法用于传统的能源管理,在降本增效的同时,提升用能系统的风险控制能力和管理效率,是东方低碳长期研究和发展的方向。东方低碳将结合自身在能源管理领域的实战成果持续研发创新,在数据量爆炸式增长的数字化时代,努力构建能源管理数字大脑,萃取数据价值,让能源管理更智慧、更便捷、更简单。