近年来，机器学习已经获得了很多关注. 从好莱坞到世界各地的大学实验室, 作为人工智能(AI)学科的一个子集，机器学习将继续存在，这已经不是什么秘密了 . 在彩宝网平台深入了解机器学习的应用之前, 让彩宝网平台来看看机器学习和人工智能之间的区别.
- 人工智能是计算机科学的一个分支，指的是在机器中模拟人类的智能.
- 机器学习是人工智能的一种应用，它关注的是允许机器自动学习和从经验中改进的算法.
机器学习有很多应用, 彩宝网平台经常通过彩宝网平台的社交媒体平台与它互动, 在线商店, 智能手机和互联网搜索引擎. 什么不太为人所知, 然而, 机器学习如何应用于工业和发电领域. 在 核电工业; 机器学习正在改变彩宝网平台当今应对潜在风险和危害的方式.
核电厂的人工智能识别故障
每年, 单个核电站可以产生10个,000-20,000状态报告，是事件的文档, 工厂附近的设备和人员事故. 这些信息涵盖了核电站安全可能受到影响的各种可能情况, 包括阀门故障或润滑油泵泄漏. 目前, 工程师必须审查每个状态报告，以确认是否发生了具有高度安全意义的功能故障. 这些功能故障可能很明显，比如一个关键反应堆部件断电，也可能更微妙，比如一个部件没有满负荷运行. 因为功能性故障并不总是显而易见的, 审查过程非常耗费资源，对设施来说成本很高. 这些设备故障对监管成本有直接影响, 维护成本, 如果处理不当, 是否会影响工厂的持续安全运行.
机器学习被用来自动化这个过程. 它使用计算机根据CR文本对状态报告(“CR”)是否对应于功能故障进行分类. 神经网络, 或者人工大脑, 是像吉他上需要“调谐”以提供清晰声音的弦的集合一样发展和操作的吗. 这些字符串就是网络本身, 调音杆是网络的单个组件，可以调整以提供不同的音调或结果.
以前的cr可以作为参考点, 就像一个能发出正确音高的调谐器, 来训练网络. 每次调整后，网络进行一个反馈回路, 不断尝试不同的组合，直到完美调谐, 或者在这种情况下, 是否可以正确地将CR归类为功能性故障. 通过分析CR的输出, 该神经网络可以预测一组独立的cr上未来的功能故障，其中零遗漏的高安全意义cr和小于15%的假阳性将由工厂进行审查.
虽然机器学习确实为彩宝网平台的日常生活提供了方便的捷径, 它也可以用于幕后应用-特别是发电-实现巨大的成本和时间节省, 更不用说保护生命了. 了解更多关于机器学习和其他 安全软件应用 用于发电厂.