Carnegie Clean E: Netzausbau erneuerbarer Energien

Carnegie unterzeichnet Kooperationsvereinbarung mit Hewlett Packard EnterpriseUnternehmen (HPE) entwickelt einen auf Verstärkung lernenden Controller für CETOCarnegie Clean Energy Limited (Carnegie oder das Unternehmen) freut sich bekannt zu geben, dass es eine unterzeichnet hatKooperationsvereinbarung mit der Hewlett Packard Enterprise Company (HPE), in der die Parteien dies tun werdenArbeiten Sie gemeinsam an einem Projekt, um einen lernbasierten Controller für das CETO zu entwickelnWellenenergietechnologie. Die Arbeit wird die Entwicklung der künstlichen Intelligenz bereits erweiternunterwegs in Carnegie.Die Hewlett Packard Labs werden ihre Fachkenntnisse im Bereich des verstärkten Lernens (RL) und des Rechnens einbringenRessourcen für das Projekt, zusammen mit Carnegies Team, das bereits eine intelligente entwickeltController für die CETO-Technologie. Die RL-basierte Controller-Entwicklung in diesem Projekt wird in stattfindenparallel zur laufenden Arbeit des Carnegie-Teams an einer Maschine und bieten die Möglichkeit, diese zu verbessernLernbasierte (ML) intelligente Steuerung.Reinforcement Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem ein Modell für maschinelles Lernen erstellt wirdmit der Fähigkeit, sich selbst zu lernen. Während die derzeit in der Entwicklung befindliche intelligente Steuerung mussOptimieren Sie die Reaktion des Geräts für jede Welle (unter Verwendung von ML-Modellen innerhalb der Optimierung), die RLDer Controller hat die Fähigkeit, direkt zu lernen und die optimale Reaktion auf vorhergesagte Wellen während anzuwendenBetrieb. Der RL-Controller, der mit einem einfachen Steuerungsschema vorinstalliert ist, erkundet diesAus dieser Referenz wird das Konzept der Belohnung verwendet, um gute Kontrollmaßnahmen zu identifizieren und zu lernen.

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