프로젝트 개요

<환경 측면에서 발전 용량을 개선하고 배출량을 줄이는 보어

2015 년 파리 협약에 대한 응답으로, 2030 회계 연도의 온실 가스 배출을 26%줄이기위한 추가 조치, 추가 탈탄 및 CO2 감소는 폐기물 분야에서 긴급한 문제가되었습니다.

SDG의 목소리가 성장함에 따라 회사는 폐기물 소각 시설의 안정적인 운영을 통해 발전 용량을 개선 하고이 탈탄 화 및 CO2 감소와 싸우기위한 척도로 환경에 대한 배출량을 줄여야합니다.

고객 문제

Mitsubishi Heavy Industries Environmental and Chemical Engineering Co., Ltd.는 폐기물 소각 시설 및 폐기물 처리 시설을 포함하여 환경 및 화학 시스템을 제공하는 데 풍부한 경험을 가진 Mitsubishi Heavy Industries Group의 회사입니다.
오늘날 소개 할 폐기물 소각 시설의 원격 모니터링 및 운영 지원 시스템은 클라우드 인프라 및 딥 러닝 모델을 사용하여 각 고객의 요구를 충족시킬 수있는 유연한 하위 시스템 구조가 특징입니다.

업계가 경쟁 업체를 포함하여 AI를 적극적으로 사용하고 있기 때문에 회사는 경영진을 포함한 AI 기술을 사용하여 시스템을 사용하여 매우 긍정적으로 노력하고 있으며,이 경우 딥 러닝 엔지니어를 포함한 시스템을 메이저 바카라 사이트하고 시스템을 메이저 바카라 사이트하기 위해 더 많은 인력이 필요합니다.
이러한 이유로 저는 데이터 수집에서 딥 러닝 모델의 배포에 이르기까지 포괄적 인 방식으로 메이저 바카라 사이트에 참여했습니다.

에피소드 문제 해결

이 프로젝트의 특정 과제는 딥 러닝 모델이 운영자에게 지침을 제공하는 지표 및 평가 방법이었습니다. 심층 강화 학습이라는 기술이 운영 지침을 배우는 데 사용되었습니다.
이것은 과거 작동 기록의 센서 데이터에서 얻은 Steam, CO, NOX 농도 등의 양을 배우음으로써 최적화됩니다. 그러나 많은 센서 데이터가 복잡한 방식으로 서로 얽혀 있기 때문에 최적 상태를 나타내는 색인 (보상)을 결정하기가 어려웠습니다.
이를 해결하기 위해 Mitsubishi Heavy Industries 환경 및 화학 공학의 노하우를 기반으로 시스템 내에서 수행 된 운영 점수를 사용했습니다.

결과적으로, 지침에 따라 운전하여 점수를 향상시킬 수있는 결과를 얻을 수있었습니다.

사용 된 기술

외부 연구 기관과 협력하여 이미지 처리를 사용한 이벤트 감지, 기계 학습을 사용한 시계열 예측 및 강화 학습을 사용한 지침을 포함하여 여러 기술이 시스템 내에서 유기적으로 연결됩니다.
이것은 실제 기계 시스템에 실시간으로 반영되어 안정적인 작동을 달성합니다.
이벤트 탐지 및 예측의 정확성을 향상시키는 데 도움이되며 개인 운전을 제거하는 데 효과적입니다.

프로젝트가 미래에 미치는 영향

클라우드 서비스의 확산으로 인해 많은 양의 데이터를 축적하여 딥 러닝에 사용하는 경향이 증가하고 있습니다.
인프라 및 제조 장비에 많은 센서가 사용됩니다. 이러한 센서 데이터를 분석하여 AI 기술에 적용함으로써 고급 고장 감지 및 기타 유지 보수 작업에 사용될 수 있다고 생각됩니다.

우리는 지금까지 인간의 눈에 의해 보이고 운영 된 것들이 미래에 자동화함으로써 해결 될 것이며, 인구가 감소한 사회의 인원 부족이 해결되기를 바랍니다.

엔지니어의 관점에서, 기계 학습 및 딥 러닝 분야는 POC (개념 증명) 단계에서 시스템에 통합 된 실제 단계로 이동했습니다.
미래에 필요한 것은 기계 학습 모델을 구축 할 수있는 엔지니어가 아니라 네트워크, 구름 및 데이터 인프라를 구축하고 시스템에 적용하여 작동 할 수있는 엔지니어라고 생각합니다.

미래에 대해

이번에 도입 된 프로젝트에서 깨달았 듯이 AI 기술을 시스템에 적용하기 전에 많은 어려움과 어려움이있었습니다. 그렇기 때문에 AI를 쉽게 사용할 수있는 기술인 AI 강화 디자인에 대한 관심이 높아지고 있습니다.
우리는 미래에 AI 기술이 시스템 설계 및 메이저 바카라 사이트 자체를 더 쉽게 만들 것이라고 믿습니다.
이런 이유로, 나는 최신 연구 동향을 주시하여 매일 연구를 소중히 여겨서 최전선에오고 싶습니다.