🤖 Не каждая модель искусственного интеллекта – цифровой двойник

В журнале «Энергетика и промышленность России» вышло новое интервью Александры Хальясмаа, заведующей Научной лабораторией цифровых двойников в электроэнергетике УралЭНИН УрФУ.

Разговор посвящен цифровым двойникам в современной энергетике и особенно интересен тем, кто работает с искусственным интеллектом.

💻 Хорошая ML-модель еще не становится цифровым двойником автоматически.

Если алгоритм не связан с конкретным физическим объектом и его актуальными данными, он может быть отличным инструментом анализа или прогнозирования, но термин «цифровой двойник» здесь уже требует осторожности.

📊 В реальных энергетических задачах качество алгоритма начинается с качества данных. Телеметрия, результаты диагностики, изображения, история эксплуатации и измерения должны быть корректно связаны между собой и с конкретным оборудованием.

Причем система должна уметь показывать не только результат, но и его неопределенность. В энергетике уверенная «красивая цифра» без достаточных данных может быть гораздо опаснее честного указания на то, что информации недостаточно.

🔍 В интервью также рассказывается о развитии интеллектуальной диагностики, роботизированного мониторинга и работы с мультимодальными данными, от изображений разных диапазонов до телеметрии и пространственной информации.

Так выглядит прикладной ИИ в энергетике: алгоритм последовательно идет от данных к инженерному решению.

Читать интервью полностью: https://www.eprussia.ru/epr/541-542/9380164.htm