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如果將學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到各種異常復(fù)雜的系統(tǒng)中，它們幾乎可以全部變成維護(hù)需求最低、產(chǎn)量更高的系統(tǒng)。例如，高級(jí)醫(yī)療設(shè)備、配電系統(tǒng)、燃?xì)廨啓C(jī)和風(fēng)電場(chǎng)等。

好萊塢喜歡拍一些智能機(jī)器人的電影。只要想想商業(yè)大片《變形金剛》中那些無(wú)需人工控制的自動(dòng)機(jī)器，就會(huì)對(duì)此了然于心。但現(xiàn)實(shí)卻是另外一回事。大部分觀眾可能并不了解研究人員已經(jīng)取得了巨大進(jìn)展，現(xiàn)在研發(fā)出的機(jī)器已具備學(xué)習(xí)能力，并能夠獨(dú)立行動(dòng)，當(dāng)然，它們都是為了造福人類(lèi)而開(kāi)發(fā)的。

位于新澤西普林斯頓的西門(mén)子美國(guó)研究院（CT）正在開(kāi)展這類(lèi)研發(fā)工作。該院知識(shí)決策系統(tǒng)項(xiàng)目經(jīng)理Amit Chakraborty帶領(lǐng)的一支團(tuán)隊(duì)，正在為電力公司開(kāi)發(fā)一種新軟件。該軟件通過(guò)分析上百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)記錄，掌握人們的用電習(xí)慣。最后，系統(tǒng)就可以獨(dú)立預(yù)測(cè)用電需求。未來(lái)“智能電網(wǎng)”的主要目標(biāo)就是平衡用電和不斷波動(dòng)的電力供應(yīng)，例如來(lái)自太陽(yáng)能電站以及風(fēng)電場(chǎng)的電力之間的關(guān)系。“可持續(xù)發(fā)展的能源系統(tǒng)可調(diào)節(jié)用電負(fù)荷，以適應(yīng)產(chǎn)量不斷波動(dòng)的可再生能源發(fā)電，”Chakraborty說(shuō)，“因此，我們必須開(kāi)發(fā)讓電力公司做出準(zhǔn)確計(jì)劃的方法。”

2011年底之前，Amit Chakraborty的團(tuán)隊(duì)將在試點(diǎn)項(xiàng)目中用真實(shí)的用電數(shù)據(jù)對(duì)新的軟件進(jìn)行測(cè)試。首先要對(duì)消費(fèi)者的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。為此，他們將會(huì)從數(shù)百萬(wàn)使用智能電表的消費(fèi)者中收集相關(guān)數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)會(huì)包括以下信息：用電量及用電時(shí)段。西門(mén)子的研究人員將會(huì)把從試點(diǎn)項(xiàng)目得出的結(jié)論和氣象數(shù)據(jù)以及特殊事件（例如棒球決賽）信息結(jié)合起來(lái)。他們將使用這些原始數(shù)據(jù)為軟件開(kāi)發(fā)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。然后，軟件的算法將會(huì)精確地預(yù)測(cè)出短期用電負(fù)荷。

負(fù)荷預(yù)測(cè)并不是一項(xiàng)新發(fā)明。大家都知道，假期時(shí)數(shù)以百萬(wàn)的火雞被放入微波爐時(shí)所造成的峰值負(fù)荷。但是這種粗糙的預(yù)測(cè)還不能滿足可持續(xù)發(fā)展能源體系的要求。在美國(guó)，電力公司在管理負(fù)荷方面多年來(lái)一直依賴于市場(chǎng)規(guī)律。如果供電量增加，用電成本會(huì)下降。相反，電力供應(yīng)緊張時(shí)，消費(fèi)者就會(huì)減少用電量，否則就要多花錢(qián)。但是這種“需求響應(yīng)”并不總能有效地發(fā)揮作用。如果消費(fèi)者的行為和預(yù)期的不*，電力公司就必須馬上生產(chǎn)或購(gòu)買(mǎi)更多的電能。這種規(guī)律常常失效，并會(huì)產(chǎn)生更多的溫室氣體。“為避免這一情況，我們必須能夠預(yù)測(cè)消費(fèi)者在任何特定時(shí)刻的行為，”Chakraborty指出。

機(jī)器學(xué)習(xí)可以幫助降低擴(kuò)建電網(wǎng)的成本。例如，Michael Metzger博士正在為西門(mén)子在慕尼黑開(kāi)展的一個(gè)高級(jí)“智能電網(wǎng)”項(xiàng)目研究電網(wǎng)自動(dòng)化。他和西門(mén)子中央研究院的其他專(zhuān)家一道開(kāi)發(fā)出了一種學(xué)習(xí)算法，可以使用傳感器測(cè)得的數(shù)據(jù)來(lái)計(jì)算電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)。“幾十年以前埋下的供電電纜有多少，位置在哪里，現(xiàn)在一般基本找不到這種資料了，”他說(shuō)。為了獲得這種有關(guān)電網(wǎng)隱藏部分的基本信息，在電纜網(wǎng)絡(luò)內(nèi)安置了傳感器。傳感器可以提供某個(gè)位置的電流和電壓數(shù)據(jù)。有了這種信息，就可能推斷出電網(wǎng)結(jié)構(gòu)。“電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商掌握這種信息后，就可以知道網(wǎng)絡(luò)內(nèi)有多少電力及其分布情況，” Metzger說(shuō)到。西門(mén)子正在德國(guó)南部肯普滕市Allgäuer überlandwerke電力公司的部分電網(wǎng)中檢驗(yàn)該估算方法。

查明故障信號(hào)。在服務(wù)行業(yè)，機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)帶來(lái)革命性的變化。西門(mén)子研究人員如今已不再滿足于發(fā)現(xiàn)醫(yī)療診斷系統(tǒng)等昂貴設(shè)備出現(xiàn)故障后再去解決，而是要往前跨一大步。西門(mén)子美國(guó)研究院的Fabian Mörchen博士正在研發(fā)知識(shí)決策系統(tǒng)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)系統(tǒng)，他說(shuō)：“我們開(kāi)發(fā)的程序可以有效預(yù)測(cè)核磁共振成像設(shè)備或核醫(yī)學(xué)系統(tǒng)什么時(shí)候會(huì)發(fā)生故障。”這種方法的原理是，很多機(jī)器在發(fā)生故障前會(huì)發(fā)出預(yù)兆。Mörchen說(shuō)：“關(guān)鍵是找到這種信號(hào)，并讓它們可被察覺(jué)到。”這種信號(hào)包括電流、電壓、噪聲、震動(dòng)、氣壓以及溫度等的變化。

機(jī)器自帶的傳感器可以檢測(cè)出自身的異常情況。在了解如何判斷機(jī)器是否正常運(yùn)轉(zhuǎn)后，研究人員和其學(xué)習(xí)系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出異常模式。一旦將一系列模式和某個(gè)故障聯(lián)系起來(lái)，Mörchen團(tuán)隊(duì)就可以開(kāi)發(fā)出相關(guān)算法，來(lái)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)程序。這樣，程序在處理之前沒(méi)有見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)時(shí)也能夠識(shí)別出這些模式。比如，MRI掃描器的低溫氦泄露時(shí)，溫度和壓力只是發(fā)生了微乎其微的變化。得益于早期預(yù)警算法，西門(mén)子醫(yī)療的技術(shù)人員才盯住了這個(gè)問(wèn)題，在機(jī)器出現(xiàn)故障前就修復(fù)了制冷系統(tǒng)。如今，在這種軟件的幫助下，西門(mén)子服務(wù)團(tuán)隊(duì)不僅僅監(jiān)視著3,500臺(tái)MRI掃描儀，還可以進(jìn)行預(yù)防性維護(hù)。這一戰(zhàn)略使過(guò)去三年間的維修成本降低了580萬(wàn)美元。

西門(mén)子美國(guó)研究院的研究員Ciprian Raileanu領(lǐng)導(dǎo)開(kāi)展的一個(gè)項(xiàng)目，是這類(lèi)研究項(xiàng)目的先驅(qū)之一。開(kāi)發(fā)的成果被用來(lái)監(jiān)控橋梁。當(dāng)時(shí)，美國(guó)交通部正想優(yōu)化全國(guó)境內(nèi)大約650,000座橋梁的維修工作。Raileanu團(tuán)隊(duì)和普林斯頓附近的羅格斯大學(xué)及其高級(jí)基礎(chǔ)設(shè)施和交通研究中心聯(lián)合開(kāi)發(fā)了一種解決方案。

自主學(xué)習(xí)提高了風(fēng)電場(chǎng)的發(fā)電量，相當(dāng)于增加了一臺(tái)風(fēng)電機(jī)組。

Raileanu說(shuō)：“根據(jù)橋梁傳感器資料、檢測(cè)報(bào)告、氣象資料、橋梁基建圖等歷史數(shù)據(jù)和來(lái)自警方的事故記錄、照片等，系統(tǒng)能夠獨(dú)立判斷橋梁的狀態(tài)。”他還補(bǔ)充道：“我們還從這些紛雜的數(shù)據(jù)中找到了模式。”在這些模式的基礎(chǔ)上，相關(guān)算法可了解由于某些因素共同作用可能會(huì)導(dǎo)致怎樣的后果。例如，如果某座橋梁于1976年建在強(qiáng)降雨地區(qū)，并使用了梁鐵，那么，30年后橋墩很有可能就會(huì)出現(xiàn)裂縫。美國(guó)交通部自2008年以來(lái)就一直在使用這種橋梁監(jiān)視程序。

英國(guó)和俄羅斯的鐵路公司用于監(jiān)視其列車(chē)車(chē)隊(duì)的全新系統(tǒng)也以該程序?yàn)樗{(lán)本。這種學(xué)習(xí)軟件使用的數(shù)據(jù)一部分來(lái)自火車(chē)各種子系統(tǒng)上的傳感器，比如監(jiān)視剎車(chē)和車(chē)門(mén)的傳感器，另一部分則來(lái)自列車(chē)時(shí)刻表和故障報(bào)告。這種被稱為列車(chē)遠(yuǎn)程服務(wù)桌面（RRSD）的系統(tǒng)綜合所有數(shù)據(jù)，計(jì)算出某個(gè)時(shí)刻每輛列車(chē)的位置，判斷是否需要對(duì)其進(jìn)行維護(hù)等。目前，RRSD正在監(jiān)視175輛列車(chē)——西門(mén)子不僅提供軟件，還提供自動(dòng)化部件。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以預(yù)測(cè)輪機(jī)的運(yùn)行標(biāo)準(zhǔn)及其排放量（如需了解更多信息，請(qǐng)參閱第54頁(yè)）。

駕馭復(fù)雜數(shù)據(jù)。學(xué)習(xí)軟件的另一個(gè)主要應(yīng)用領(lǐng)域是燃?xì)廨啓C(jī)——在這方面，學(xué)習(xí)軟件的基礎(chǔ)主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這種系統(tǒng)能在數(shù)秒之間作出關(guān)于排放量和輪機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)情況的預(yù)測(cè)。輪機(jī)受無(wú)數(shù)因素之間復(fù)雜關(guān)系的影響，研究人員一般只能通過(guò)統(tǒng)計(jì)手段去評(píng)估，因?yàn)楹芏嘀刀贾荒艽致缘毓浪愠鰜?lái)。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)公式需要精確的數(shù)字，因此在這種研究中不是很實(shí)用。但想要使輪機(jī)達(dá)到最長(zhǎng)的使用壽命，實(shí)現(xiàn)的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)，同時(shí)將其排放量降到最低，就必須精確地估算并預(yù)測(cè)數(shù)千種設(shè)置的影響。

為此，位于慕尼黑的西門(mén)子智能系統(tǒng)與控制全球技術(shù)領(lǐng)域（GTF）部門(mén)的Volkmar Sterzing及其CT團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種可以實(shí)現(xiàn)以上功能的新方法。使用所謂的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究人員可以描繪燃?xì)廨啓C(jī)的整個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程，并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其產(chǎn)出。Sterzing解釋說(shuō)：“過(guò)去，我們只能了解到這些過(guò)程在某一時(shí)刻的狀態(tài)。而現(xiàn)在，使用這個(gè)新方法，我們可以掌握在這個(gè)特定時(shí)刻之前及之后的運(yùn)行情況。”Sterzing表示，利用這種方法，研究人員不僅可以查明過(guò)去發(fā)生了什么，還可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)會(huì)發(fā)生什么。這種動(dòng)態(tài)的描繪可以確認(rèn)其中的變化，充分利用有利的變化，同時(shí)弱化可能產(chǎn)生負(fù)面影響的變化，并相應(yīng)地調(diào)整維保計(jì)劃。

未來(lái)，個(gè)人能源代理將使用裝有學(xué)習(xí)軟件的專(zhuān)業(yè)電表箱（左圖）來(lái)操作顧客和電力公司之間的電力交易。

CT研究人員已經(jīng)將他們從燃?xì)廨啓C(jī)中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用在相關(guān)領(lǐng)域內(nèi)，例如優(yōu)化風(fēng)電機(jī)組及整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)。作為熱心航海比賽船員的一份子，Sterzing知道在比賽中每時(shí)每刻都需要關(guān)注波浪、風(fēng)速和對(duì)手的船只，這樣才能決定駕馭船只的方式。否則，如果無(wú)法預(yù)測(cè)未來(lái)的變化，就不能規(guī)劃最合適的路線。在這種辦法的啟發(fā)下，他為風(fēng)電機(jī)組發(fā)明了一種軟件系統(tǒng)，這種系統(tǒng)的基礎(chǔ)是能夠測(cè)量大約十種因素的傳感器，包括風(fēng)速、亂流度、溫度和氣壓。算法將這些數(shù)據(jù)和風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電量聯(lián)系起來(lái)，這樣軟件就能夠從數(shù)以千計(jì)的關(guān)系中學(xué)習(xí)并學(xué)會(huì)如何在新情況下應(yīng)用已有的知識(shí)。

西門(mén)子研究人員現(xiàn)在正在測(cè)試該系統(tǒng)。

隨著對(duì)不同情況的學(xué)習(xí)，系統(tǒng)越來(lái)越擅長(zhǎng)獨(dú)立預(yù)測(cè)，知道哪種情況下，旋轉(zhuǎn)葉片的入射角或發(fā)電機(jī)速度快慢的改變，使得風(fēng)電機(jī)組能夠從風(fēng)中獲得最大的產(chǎn)出。這種方法可以將風(fēng)電機(jī)組的產(chǎn)出提高0.5個(gè)百分點(diǎn)。聽(tīng)起來(lái)似乎不多，但是對(duì)一個(gè)大型風(fēng)電場(chǎng)而言就是很顯著的效果。在過(guò)去的六個(gè)月里，瑞典Lillgrund風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)已經(jīng)表明，正是得益于從自己的行為中獨(dú)立學(xué)習(xí)的能力，即所謂的自主學(xué)習(xí)，風(fēng)電場(chǎng)提高了發(fā)電量，這相當(dāng)于額外添加了一臺(tái)風(fēng)電機(jī)組所生產(chǎn)的電量。

從聲音中學(xué)習(xí)——高效節(jié)能

將電弧爐中的鐵塊熔煉成鋼板會(huì)產(chǎn)生大量噪聲。重量各異的鐵塊，有的甚至像汽車(chē)那么大，在三個(gè)強(qiáng)大的電弧下熔化時(shí)來(lái)回滑動(dòng)。雖然電弧的溫度高達(dá)一萬(wàn)攝氏度，有時(shí)也不能將熔化的鐵塊焊接起來(lái)，而將能量消耗到爐壁上。熔爐產(chǎn)生的噪聲震耳欲聾。三相交流電電極的電弧產(chǎn)生大約120分貝的噪聲，比噴氣式飛機(jī)的噪聲都大。Detlef Rieger是慕尼黑西門(mén)子中央研究院的非破壞性試驗(yàn)全球技術(shù)領(lǐng)域（GTF）部門(mén)的項(xiàng)目經(jīng)理，Thomas Matschullat就職于愛(ài)爾蘭根的冶金技術(shù)部門(mén)。正是這樣巨大的噪聲使兩位科學(xué)家不得不認(rèn)真思考這一問(wèn)題。兩人想知道該如何監(jiān)視和控制熔煉過(guò)程，以減少能源的浪費(fèi)。

他們?cè)谌蹱t外壁掛上傳感器，這樣就可以測(cè)出熔爐內(nèi)部產(chǎn)生的聲波。除此之外，他們還持續(xù)不斷地監(jiān)視電極產(chǎn)生的電流。Rieger說(shuō)：“把電極數(shù)據(jù)和聲波測(cè)量結(jié)果結(jié)合起來(lái)。我們的算法可以計(jì)算出電弧和爐壁之間產(chǎn)生的是哪種聲音振蕩。通過(guò)這個(gè)信息，我們可以推斷出熔爐內(nèi)部每時(shí)每刻的情況。”在熔化的最初階段，系統(tǒng)已經(jīng)掌握足夠的信息可以確定熔爐內(nèi)部各個(gè)鐵塊的位置，從而判斷出單個(gè)電極的輸出是增加還是減少。在熔煉的第二階段，確保鐵塊中碎屑異物形成的礦渣盡可能均勻地分布在熔化的金屬表層，這很關(guān)鍵。為此，將煤灰吹入熔爐中，在礦渣上形成一層一氧化碳泡沫。這一層泡沫保護(hù)了電弧和熔化的金屬，避免爐壁的溫度過(guò)高。這樣就減少了能源消耗。軟件不斷地通過(guò)解讀聲波數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)量含有泡沫的礦渣是否足夠厚，分布是否均勻，因此該過(guò)程被命名為“IMELT Foaming Slag Manager（IMELT泡沫煤渣管理器）。”德國(guó)的兩家煉鋼廠和白俄羅斯的一家煉鋼廠都在使用這個(gè)系統(tǒng)，并成功地將能耗降低了2.3%。Rieger說(shuō)：“例如，按照100噸鋼材的成本計(jì)算，差不多相當(dāng)于每小時(shí)節(jié)省了920 度電。”而且，煉鋼廠每年的煤炭消耗量降低了25%，二氧化碳排放量減少了12,000噸。