Las empresas líderes en el sistema de energía electrónica están buscando inteligencia artificial, ayudando a encontrar los crecientes requisitos de energía y fortalecer las rejillas para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
Teserns, compañías eléctricas del mundo del mundo el jueves, las compañías energéticas del mundo cooperan con equipos para desarrollar modelos de AI abiertos que enfrentan el sector energético.
“What they are looking, we can be more safer, reliable, more softer and more softer and more softer,” said Jeremi Renshaw, AI and quantus for the Eareli Renhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhhh letter Entry Institute of Energy Research Institute. Nuevo. “La IA puede ayudar a todos”.
El EPOR para la organización de la organización independiente, sin fines de lucro y el desarrollo de la organización y el desarrollo de los sectores de energía ayudó a la formación del consorcio. Los participantes incluyen una gran parte de los proveedores y gigantes tecnológicos más grandes estadounidenses de EE. UU., Como Microsoft, Oracle y Nvidia.
En la Constitución de Tecnología Global de Nevidia, el consorcio anunció un evento anual para fabricantes de IA en San José California. En la conferencia del año pasado, Eppra presentó el modelo de idiomas Barlong capacitado en la información del Instituto, conversaciones de chat modificadas para servicios públicos. Según Mark Spiiler, un gran director de Nvidia GlobalGuration, Mark Spiiler dijo que el consorcio en el que se está desarrollando el consorcio establece la próxima versión de este modelo.
“Juntos podemos combinar datos y enseñar el modelo industrial especial de dominio para ayudarlo a acelerar”, dijo Speler. Nuevo.
Las compañías fuertes y eléctricas y los EPRIFF aprenden hasta décadas, pruebas de equipos y sistemas. Pero Spiiler dijo que no pudieron ingresar la información de estos equipos de una manera eficiente efectiva.
“Tenemos mucha información sobre modelos que solo ayudan a los modelos a acceder a la información”, dijo Speler.
Las compañías de energía enfrentan varios problemas terribles en los próximos años. Los analistas de energía urgente a largo plazo dicen que las necesidades de la electricidad son las necesidades de la electricidad, tanto en el mundo, el mundo como en el aumento.
Los sistemas de cordón de alimentación se acortaron debido al clima duro y al cambio climático con más frecuentes y peso de la vida silvestre. Las compañías de energía también agregan referencias de corte y energía renovable.
La parte principal de las nuevas fuentes de generación de electricidad vientos y fuentes de batería fueron el suministro de viento y batería. Pero sin la Comisión, proporciona un conjunto de fuentes de energía en el complejo sistema de energía, una colección de problemas propios y muchas fuerzas que los desarrolladores están esperando la cabeza.
Epri Renshihaw Ai dijo que podría ayudar a cada uno de estos problemas.
“Pronosticar una generación que puede ser especialmente útil”, dijo. Puede reducir la necesidad de las fuentes de ejecución concluyadas oportunas en la cantidad oportuna de energía que consume energía.
Junto con el pronóstico, el pronóstico de electricidad, el pronóstico meteorológico del pronóstico de electricidad puede sincronizar mejor la energía de reciclaje a partir de la fecha del viento y el sol.
“Luego reducimos parte de la energía intensiva en carbono a favor de esta tecnología más grande”, dijo Renshhaaw.
La IA también es un papel en acelerar el permiso para nuevas líneas de energía y transmisión, así como acelerar la demanda de electricidad requerida para comenzar la IA.
La explosión de los centros de crisis para la preparación y gestión de los modelos de IA ayuda a aumentar la demanda de energía. Para el final de esta década, algunos proyectos de investigación, los centros de datos pueden usar electricidad de EE. UU. Hasta el 12 por ciento.
Hay un poco de ironía al usar IA “hambriento” para resolver problemas de potencia. Nvídicamente, Spiiler, Spiiler, dijo que estaba creciendo en el frente de la empresa, mientras que en el centro de operaciones multiplicadas aumenta la efectividad de los chips de GPU de la compañía.
“Nuestro objetivo es continuar reduciendo la energía necesaria para hacer la misma cantidad de trabajo”, dijo Speler.
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