一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法解決了強(qiáng)化學(xué)習(xí)的局限性，可以減少20%的能源消耗

工程師們已經(jīng)開發(fā)出一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠?qū)⒛茉聪臏p少20%以上

這種方法還允許人工智能完成以前認(rèn)為不可能完成的任務(wù)

由瑞士電子和微技術(shù)中心（CSEM）工程師開發(fā)的新方法可能對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生重大影響

人工智能（AI）工程師擁有機(jī)器學(xué)習(xí)方面的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，通過促進(jìn)基于數(shù)據(jù)的決策和構(gòu)建新的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)模型，幫助企業(yè)解決復(fù)雜的商業(yè)問題。

通過使用計(jì)算智能、模式識(shí)別和預(yù)測(cè)分析技術(shù)來創(chuàng)建面向未來的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序，他們可以使用智能算法優(yōu)化和自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程。

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展可以幫助組織推動(dòng)業(yè)務(wù)成果，它也可以創(chuàng)造突破性的成果和提高運(yùn)營(yíng)效率。盡管新冠肺炎疫情在全球大流行，但人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)仍在繼續(xù)取得長(zhǎng)足進(jìn)展。

瑞士電子與微技術(shù)中心（CSEM）的工程師們開發(fā)了一種新的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠?qū)⒛茉聪臏p少20%以上。工程師們的研究發(fā)表在《IEEE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和學(xué)習(xí)系統(tǒng)匯刊》上。據(jù)說，這種方法還能讓人工智能完成以前不可能完成的過于敏感的任務(wù)。

一種新方法

CSEM工程師們?cè)O(shè)計(jì)的新方法專注于人工智能的一個(gè)主要方面，即強(qiáng)化學(xué)習(xí)的改進(jìn)，即計(jì)算機(jī)通過從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)來不斷改進(jìn)自己。2016年，一臺(tái)超級(jí)計(jì)算機(jī)用同樣類型的人工智能擊敗圍棋世界冠軍。

然而，這項(xiàng)技術(shù)的主要缺點(diǎn)是，它很難應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景和情況，比如訓(xùn)練氣候控制系統(tǒng)，因?yàn)樗鼈儫o法應(yīng)對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)帶來的溫度急劇變化。

作為回應(yīng)，CSEM的工程師們開始著手解決強(qiáng)化學(xué)習(xí)的局限性，即計(jì)算機(jī)通過從過去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)來不斷改進(jìn)自己。這是通過演示簡(jiǎn)化的理論模型來實(shí)現(xiàn)的，這些模型可以首先用于訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，然后再將計(jì)算機(jī)轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)。

這允許更精確的機(jī)器學(xué)習(xí)過程，從而產(chǎn)生一個(gè)更勝任的現(xiàn)實(shí)生活系統(tǒng)，該系統(tǒng)從理論模型內(nèi)以前的試錯(cuò)過程中學(xué)習(xí)–這種新開發(fā)的方法解決了氣候控制技術(shù)的任何問題，并確?，F(xiàn)實(shí)生活系統(tǒng)不會(huì)發(fā)生劇烈波動(dòng)。

這項(xiàng)研究的合著者、CSEM智能能源系統(tǒng)研究負(fù)責(zé)人皮埃爾·讓·阿萊特（PierreJeanAlet）說：“這就像在開車前學(xué)習(xí)駕駛手冊(cè)一樣，通過這一預(yù)培訓(xùn)步驟，電腦建立了一個(gè)可以借鑒的知識(shí)庫，這樣在尋找正確答案時(shí)就不會(huì)盲目。”

節(jié)約能源使用

這種新方法的一個(gè)主要優(yōu)點(diǎn)是，它可以節(jié)省超過20%的能源，相當(dāng)于過去消耗能源的五分之一。為了確保這一點(diǎn)，工程師們?cè)谝粭澯?00個(gè)房間的建筑中用一個(gè)三步流程對(duì)供暖、通風(fēng)和空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。

第一步是對(duì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行“虛擬模式”訓(xùn)練，然后向計(jì)算機(jī)輸入真實(shí)的建筑數(shù)據(jù)，如溫度、天氣狀況和其他變量，從而得到更精確的訓(xùn)練。最后是最后一步，允許計(jì)算機(jī)運(yùn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，這最終為暖通空調(diào)系統(tǒng)提供了最佳解決方案。

據(jù)說，這一發(fā)現(xiàn)為機(jī)器學(xué)習(xí)開辟了新的可能性，將機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用擴(kuò)展到可能發(fā)生大波動(dòng)并產(chǎn)生重要財(cái)務(wù)或安全成本的應(yīng)用領(lǐng)域。

隨著能源不斷發(fā)展以滿足21世紀(jì)不斷擴(kuò)大的需求，能源消費(fèi)方面的技術(shù)和數(shù)字發(fā)展有助于企業(yè)在更智能的環(huán)境中蓬勃發(fā)展，從而優(yōu)化可再生能源及其集成、控制和維護(hù)。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的最新發(fā)展可能只是幫助保護(hù)自然環(huán)境、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和推動(dòng)能源領(lǐng)域創(chuàng)新的一小步。
編輯：lyn