यह वीडियो आपके लिए सुरफशार्क लाया है।
मशीन लर्निंग और एआई दो ऐसे शब्द हैं जो आप इतनी बार सुनते हैं कि वे
अपना अर्थ खो रहे हैं।
यदि हम केवल मशीन लर्निंग पर ध्यान केंद्रित करते हैं, तो इसकी भविष्य की संभावनाओं के बारे में इतना प्रचार है
कि आज जो हो रहा है उसे भूलना आसान है।
उदाहरण के लिए, NVIDIA अक्षय ऊर्जा उत्पादन को बढ़ावा देने और
पवन खेतों की लागत को कम करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर रहा है।
एक अन्य उदाहरण घर और उपयोगिता-ग्रिड पैमाने के लिए एक स्मार्ट मीटर विकसित करने के लिए एनवीआईडीआईए के साथ काम करने वाला एक स्टार्टअप है
।
लेकिन इन उदाहरणों के बावजूद, क्या मशीन लर्निंग उस प्रचार पर खरा उतर रहा है?
आइए एक नजर डालते हैं कि कैसे मशीन लर्निंग एक अधिक नवीकरणीय विद्युत ग्रिड का निर्माण कर रहा है
और यह हम पर कैसे प्रभाव डालना शुरू कर रहा है।
शायद हम इस पर निर्णय ले सकें।
मैं मैट फेरेल हूं।
अनिर्णीत में आपका स्वागत है।
पिछले कुछ वर्षों से मैं
अपने इकोबी स्मार्ट थर्मोस्टेट के साथ कनेक्टेड सॉल्यूशंस नामक एक कार्यक्रम का हिस्सा रहा हूं।
थर्मोस्टेट
गर्मी के दौरान बिजली की मांग को कम करने के लिए मशीन लर्निंग और ऑटोमेशन का उपयोग करता है, जब हर कोई काम से घर आने पर अपने एयर कंडीशनिंग को क्रैंक कर रहा होता है।
मेरे घर में कुछ और चीजें हैं जो मशीन लर्निंग में भी
काम आती हैं, लेकिन मैं एक मिनट में इसे हासिल कर लूंगा।
यह एक बहुत बड़ी प्रणाली का सिर्फ एक छोटा सा टुकड़ा है जो बदल रहा है कि हम
अपने घरों और हमारे स्थानीय ग्रिड में बिजली का उपयोग कैसे करते हैं।
जैसा कि हम जलवायु परिवर्तन से निपटने में मदद करने के लिए जीवाश्म ईंधन से अक्षय आधारित प्रणाली में संक्रमण करते हैं,
हीटिंग और कूलिंग के लिए ईवी और इलेक्ट्रिक हीट पंप जैसी चीजें बिजली की
हमारी मांग को बढ़ाने जा रही हैं … बहुत कुछ।
और जैसा कि मुझे यकीन है कि आप अच्छी तरह से जानते हैं, सौर और पवन ऊर्जा जैसे रुक-रुक कर होने वाले नवीकरणीय ऊर्जा
में चुनौतियों का एक नया सेट है, जिसे हमें
एक कुशल तरीके से अधिक से अधिक बिजली प्राप्त करने के लिए प्रबंधित करना होगा, फिर भी आवश्यकतानुसार मांग पर।
यहीं पर न केवल हार्डवेयर, बल्कि सॉफ्टवेयर, मशीन लर्निंग और एआई
कम उत्सर्जन वाले भविष्य का मार्ग प्रशस्त करने में मदद करते हैं।
एआई एक विशाल क्षेत्र है जिसमें किसी भी मशीन या कंप्यूटर को
मानव क्षमताओं जैसे वस्तु पहचान, निर्णय लेने और समस्या-समाधान को दोहराने के लिए सक्षम करने की क्षमता शामिल है।
मशीन लर्निंग सहित AI की कई शाखाएँ हैं। मशीन लर्निंग सिस्टम को
स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए बिना परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए
अनुभवों का उपयोग करके स्वाभाविक रूप से सीखने और खुद को बेहतर बनाने की अनुमति देता है
। यह कंप्यूटर प्रोग्राम के विकास पर ध्यान केंद्रित करता है जो
सीखने के लिए डेटा तक पहुंच और लाभ उठा सकता है।
लेकिन इससे पहले कि हम इस विवरण में कूदें कि यह कैसे काम करता है, यह क्यों महत्वपूर्ण है और कंपनियां
इसे वास्तविकता बना रही हैं, आइए मशीन सीखने के इतिहास पर एक नज़र डालें।
मशीन लर्निंग ब्रेन सेल इंटरेक्शन के एक मॉडल पर आधारित है, जिसे डोनाल्ड हेब्ब ने शुरू
में 1949 में अपनी पुस्तक "द ऑर्गनाइजेशन ऑफ बिहेवियर" में प्रस्तुत किया था, जहां उन्होंने
न्यूरॉन्स के बीच बातचीत पर सिद्धांतों को पेश किया था।
1952 में, IBM के आर्थर सैमुअल ने एक चेकर्स कंप्यूटर प्रोग्राम विकसित किया जो सीख सकता था
और बेहतर बन सकता था, इसलिए वह "मशीन लर्निंग" शब्द के साथ आया।
कार्यक्रम ने प्रत्येक चेकर पीस पर मूल्य रखा और यह प्रत्येक चाल के परिणाम को याद रखता है।
संक्षेप में, कार्यक्रम चेकर्स में बेहतर होता गया क्योंकि यह खेला गया था।
इस घटना के बारे में विशेष रूप से महत्वपूर्ण यह था कि कार्यक्रम एक ऐसे समाधान पर पहुंचा
जिसे प्रोग्रामर ने नहीं बनाया था; इसने चेकर्स गेम में ऐसे पैटर्न का पता लगाया जो मनुष्यों
ने नहीं किया।
1970 के दशक तक, मशीन लर्निंग एआई के विकास का हिस्सा था।
बाद के वर्षों में, एआई अनुसंधान एल्गोरिदम पर ध्यान केंद्रित नहीं कर रहा था, लेकिन तार्किक दृष्टिकोण पर,
यही वजह है कि मशीन लर्निंग अपने आप विकसित होने और
बाद के दशकों में डेटा-संचालित दृष्टिकोण का पालन करने के लिए बंद हो गई।
2000 के दशक तक, व्यवसायों ने अपना ध्यान मशीन लर्निंग की ओर लगाना शुरू कर दिया।
उदाहरण के लिए, Google ने
मशीन लर्निंग का उपयोग करके जटिल गणितीय गणनाओं को बड़े डेटा पर लागू करना शुरू किया।
YouTube से पहले अपने पिछले जीवन में, मैंने सॉफ़्टवेयर विकास में एक डिज़ाइनर के रूप में काम किया और
कुछ उपयोगकर्ता अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग में टैप किया, जिन्हें मैंने डिज़ाइन करने में मदद की।
NVIDIA जैसे ग्राफिक्स प्रोसेसिंग निर्माताओं की मदद से, जो
तेज और अधिक शक्तिशाली प्रौद्योगिकियों के विकास को गति दे रहे थे, मशीन लर्निंग ने
2010 और 2020 के बीच कई क्षेत्रों
में काम किया। लेकिन यह वास्तव में कैसे काम करता है?
मानव मस्तिष्क की तरह मशीन लर्निंग को भी जानकारी हासिल करने और उससे सीखने के लिए इनपुट की जरूरत होती है।
हालांकि, यह संस्थाओं, डोमेन
और उनके बीच संबंधों को समझने के लिए प्रशिक्षण डेटा और ज्ञान ग्राफ का उपयोग करता है।
यह वैसा ही है जब हम स्कूल में गणित सीख रहे थे।
कुछ ऐसा जो मैं कभी अच्छा नहीं रहा, लेकिन यह अभी भी एक अच्छा सादृश्य है। सबसे पहले, एल्गोरिथम
डेटा में एक पैटर्न का अनुमान उत्पन्न करने के लिए इनपुट के रूप में उदाहरणों, प्रत्यक्ष अनुभव या निर्देशों का उपयोग करता है
, जैसे गणित का शिक्षक छात्रों को उत्तरों के साथ-साथ बहुत सारी अभ्यास समस्याएं देता है।
फिर, तुलना के लिए
उन उदाहरणों का उपयोग करके मॉडल की सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए एक त्रुटि फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है
।
हमारे छात्रों के मामले में, वे एक परीक्षा देते हैं और उनके उत्तरों की तुलना
वास्तविक उत्तरों से की जाती है ताकि शिक्षक छात्रों की प्रभावशीलता और
उन्हें दी गई अभ्यास समस्याओं के सेट को माप सकें।
अंत में, मॉडल को ज्ञात
उदाहरण और मॉडल भविष्यवाणी के बीच के अंतर को कम करने के लिए वजन में बदलाव करके अनुकूलित किया जाता है, जैसे हमारे गणित शिक्षक
छात्रों को पढ़ाने के लिए अभ्यास समस्याओं के विकल्प का उपयोग करते हैं, और छात्र अंतिम
परीक्षा के लिए अध्ययन करने के लिए अन्य तरीकों का उपयोग करते हैं।
उसके बाद, लक्ष्य सटीकता प्राप्त होने तक कार्यक्रम अपने आप अनुकूलन प्रक्रिया को दोहराएगा
।
अपने गणित के अनुभव को देखते हुए, मैंने उस अंतर को कभी कम नहीं किया।
मशीन लर्निंग तीन मुख्य तकनीकों का उपयोग करता है: पर्यवेक्षित शिक्षण, अनुपयोगी शिक्षण
और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण।
**पर्यवेक्षित शिक्षण:** प्रशिक्षण सेट का उपयोग करता है, जो लेबल वाले डेटासेट होते हैं।
यह एक उदाहरण समस्या की समीक्षा करने जैसा है जिसे हल किया गया है।
स्पैम को अपने इनबॉक्स से स्पैम फ़ोल्डर में मैन्युअल रूप से ले जाना पर्यवेक्षित मशीन
लर्निंग का एक उदाहरण है।
**अनसुपरवाइज्ड लर्निंग:** बिना लेबल वाले डेटासेट का उपयोग करता है।
एल्गोरिदम मानव हस्तक्षेप की आवश्यकता के
बिना अज्ञात पैटर्न या डेटा समूह की खोज करने में सक्षम हैं
। अनुपयोगी शिक्षण क्रॉस-सेलिंग तकनीकों, उपभोक्ता विभाजन, छवि और
पैटर्न पहचान के लिए उपयुक्त है।
**अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण**: छोटे लेबल वाले डेटा सेट का उपयोग करके
बड़े, बिना लेबल वाले डेटा सेट से वर्गीकरण और सुविधा निष्कर्षण का मार्गदर्शन
करता है। यह तब उपयोगी होता है जब पर्यवेक्षित शिक्षण एल्गोरिथम को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त लेबल डेटा न हो।
कम्प्यूटेशनल पावर और हाई-स्पीड इंटरनेट की सामर्थ्य का उल्लेख नहीं करने के लिए,
उपलब्ध डेटा की मात्रा और विविधता बढ़ने के साथ मशीन लर्निंग अधिक महत्वपूर्ण होती जा रही है
। यह उपयोगी साबित हुआ है क्योंकि यह उन मुद्दों को गति और पैमाने पर हल कर सकता है जो मानव
दिमाग से मेल नहीं खा सकते हैं।
आने वाले डेटा के बीच पैटर्न और सहसंबंधों की खोज करने के लिए मशीनों को प्रशिक्षित किया जा सकता है और
किसी कार्य के पीछे भारी मात्रा में कंप्यूटर शक्ति का उपयोग करके नियमित गतिविधियों को स्वचालित किया जा सकता है।
इन सभी लाभों ने मशीन लर्निंग को स्वास्थ्य सेवा, विनिर्माण, बैंकिंग और वित्त, परिवहन और स्थिरता
सहित कई उद्योगों में फैला दिया है ।
लेकिन इससे पहले कि मैं अक्षय ऊर्जा जैसी चीजों पर लागू होने वाले कुछ अच्छे तरीकों पर पहुंचूं,
मशीन लर्निंग का उपयोग कुछ बहुत ही परेशान करने वाले तरीकों से भी किया जा सकता है, जैसे कि
हमारे व्यवहारों को ऑनलाइन ट्रैक करना और उनका विश्लेषण करना।
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अब वापस मशीन लर्निंग को कैसे लागू किया जा रहा है।
उदाहरण के लिए, नवीकरणीय ऊर्जा क्षेत्र में, मशीन लर्निंग का उपयोग
मानव की तुलना में सौर और पवन ऊर्जा के लिए सूर्य के प्रकाश और वायु प्रवाह की भविष्यवाणी करके आंतरायिकता की समस्या
को दूर करने के लिए किया जा सकता है।
यह सटीक पूर्वानुमान प्रदान करने के लिए पिछले मौसम डेटा का उपयोग करता है ताकि अक्षय ऊर्जा आपूर्ति
कंपनियां ऊर्जा उत्पादन का उत्पादन या वृद्धि करने की योजना बना सकें।
नतीजतन, नवीकरणीय ऊर्जा अधिक विश्वसनीय, सस्ती और कुशल बन सकती है।
मशीन लर्निंग का उपयोग अक्षय ऊर्जा भंडारण में सुधार और
सौर और पवन ऊर्जा संयंत्रों के इष्टतम लेआउट और भौगोलिक स्थिति की पहचान करने के लिए भी किया जा सकता है। रखरखाव के दृष्टिकोण से,
विसंगतियों का पता लगाने, विफलताओं की भविष्यवाणी करने और स्वचालित निगरानी
के लिए विद्युत ग्रिड में स्थापित सेंसर से डेटा एकत्र करने के लिए मशीन लर्निंग को नियोजित किया जा सकता है । इसका उपयोग टर्बाइन स्वास्थ्य की निगरानी के लिए किया जा सकता है, और
टर्बाइनों पर पहनने को कम करने के
लिए शेड्यूल रखरखाव या पैरामीटर समायोजित करने में सहायता के लिए किया जा सकता है
।
इन सभी खूबियों को ध्यान में रखते हुए, दुनिया भर की सरकारें और कंपनियां
जलवायु परिवर्तन से निपटने के लिए मशीन लर्निंग के विकास पर काम कर रही हैं।
संयुक्त राज्य अमेरिका में, उदाहरण के लिए, सौर ऊर्जा प्रौद्योगिकी कार्यालय ने आईबीएम के साथ मिलकर
वाट-सन (एक वाक्य जिसे मैं प्यार करता हूं ... और नफरत दोनों) विकसित किया है, एक ऐसी तकनीक जो
मौसम के एक बड़े डेटाबेस से प्राप्त डेटा के माध्यम से सॉर्ट करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करती है। रिपोर्ट।
विचार सौर ऊर्जा के उत्पादन की परिवर्तनशीलता को कम करना था, साथ ही
अतिरिक्त ऊर्जा भंडारण प्रणालियों की आवश्यकता को कम करना था।
वाट-सन का उपयोग करके, टीम मौसम की भविष्यवाणी की सटीकता में वृद्धि करने में सक्षम थी क्योंकि यह
ऊर्जा उत्पादन से 30% तक संबंधित थी।
सीमेंस गेम्सा रिन्यूएबल एनर्जी, दुनिया भर में स्थापित हजारों पवन टर्बाइनों के साथ एक विश्वव्यापी कंपनी
, ने भौतिकी-सूचित मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए पवन खेतों के उच्च-निष्ठा सिमुलेशन
करने के लिए एक डिजिटल ट्विन प्लेटफॉर्म विकसित करने के लिए एनवीआईडीआईए के साथ मिलकर काम किया
है। डिजिटल ट्विन्स में एक वर्चुअल मॉडल होता है जो किसी भौतिक वस्तु को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करता है।
यह तकनीक
पिछले एआई मॉडलिंग की तुलना में बहुत अधिक गति और सटीकता के साथ जटिल प्रणालियों को मॉडल करने के लिए शोधकर्ताओं को बड़े पैमाने पर कम्प्यूटेशनल शक्ति के साथ सशक्त बनाएगी।
इस मंच के साथ, तरल गतिकी का एक जटिल अनुकरण इंजीनियरिंग समस्याओं को अनुकरण करने के लिए उपयोग किए जाने वाले पारंपरिक तरीकों की तुलना में 10,000x तक तेज किया जा सकता
है, जिसमें एक महीने से अधिक समय लगता
है, यहां तक ​​कि 100-सीपीयू क्लस्टर में भी चल रहा है, इसलिए यह तकनीक वास्तव में खेल है- बदल रहा है।
प्लेटफ़ॉर्म NVIDIA मापांक का लाभ उठाता है, जिसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने
और डिजिटल जुड़वाँ के लिए AI सरोगेट मॉडल बनाने के लिए किया जाता है।
एक नया उत्पाद लॉन्च करने से पहले, उदाहरण के लिए एक पवन टरबाइन कहें, निर्माता टरबाइन के
उच्च-निष्ठा मॉडल और वास्तविक मौसम की स्थिति का उपयोग करके सिमुलेशन बना सकते हैं ताकि
यह जांच सके कि यह वास्तविकता में कैसे व्यवहार कर सकता है।
ऐसा करने से, वे ऐसे उत्पाद को तैनात करने के लिए बहुत अधिक पैसा खर्च करने से बच सकते हैं जो
उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन नहीं कर सकता है।
यह परियोजना NVIDIA Omniverse के साथ भी काम करती है, जो 3D डिज़ाइन सहयोग
और सिमुलेशन के लिए एक मंच है।
ये प्लेटफ़ॉर्म भौतिक, वास्तविक दुनिया के समकक्ष को प्रभावित किए बिना
वर्चुअल सिस्टम परीक्षण, लेआउट परिवर्तन, सॉफ़्टवेयर सुधार या अपडेट के अवसर खोलते हैं
। यह प्रणाली बिजली दक्षता को कैसे प्रभावित कर सकती है, इसका एक उदाहरण यह है कि, डिजिटल ट्विन्स
प्लेटफॉर्म के साथ, शोधकर्ता पवन फार्म के लेआउट के प्रभावों का पता लगाने में सक्षम होंगे।
एक-दूसरे के करीब स्थापित टर्बाइन हवा के प्रवाह को बदल सकते हैं और
उनकी दक्षता को कम करते हुए एक जागृत प्रभाव पैदा कर सकते हैं।
जब पवन टरबाइन ब्लेड स्पिन करते हैं, तो वे इसके पीछे कम हवा की गति के साथ एक शंकु के आकार का कोर क्षेत्र बनाते हैं
, जिससे ऊर्जा की मात्रा कम हो जाती है जिसे अन्य लोगों द्वारा नीचे की ओर काटा जा सकता है।
उसके ऊपर, ब्लेड द्वारा कवर किए गए पूरे क्षेत्र के पीछे व्यापक (परिधीय) क्षेत्र में अशांति
महत्वपूर्ण है, जिससे अन्य टर्बाइनों से ऊर्जा उत्पादन कम हो जाता है।
इस समस्या का एक समाधान टर्बाइन रोटार को आने वाली हवा से दूर ले जाना है
ताकि वेक को विक्षेपित किया जा सके ताकि ऊर्जा की वसूली हो सके।
NVIDIA के प्लेटफॉर्म का उपयोग करके, यह उम्मीद की जाती है कि सीमेंस गेम्सा
लेआउट ऑप्टिमाइजेशन के साथ बिजली उत्पादन को 20% तक बढ़ाने में सक्षम होगा
। यहां क्षमता के इर्द-गिर्द अपने सिर को बेहतर ढंग से लपेटने के लिए, मैं एलेक्स, एक साथी YouTuber
और मेरे दोस्त, और एक वास्तविक रॉकेट वैज्ञानिक और डेटा विश्लेषक के पास उनके टेक के लिए
पहुंचा ... डेनिश कंपनी Vestas भी मशीन
लर्निंग को अपने पवन टरबाइन में ला रही है। जाग्रत प्रभाव को कम करने के लिए आवेदन।
उन्होंने Microsoft पार्टनर Minds.ai की मदद से Microsoft Azure उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग, Azure Machine Learning
का उपयोग किया है, जिसने डीपसिम का उपयोग किया है; यह एक कंट्रोलर डिज़ाइन
प्लेटफ़ॉर्म है जो मशीन लर्निंग पर आधारित है।
वेस्टास इसका उपयोग पवन खेत के
वातावरण से इनपुट के लिए नियंत्रकों को उचित रूप से प्रतिक्रिया देने के लिए कर रहा है, जैसे हवा की दिशा, गति, और
पवन फार्म दक्षता और उपज को बढ़ावा देने के लिए वेक प्रभाव के जवाब में टरबाइन यॉ को बदलना।
डीपसिम के संयुक्त संसाधनों के साथ यह तेजी से अभिसरण और कम कम्प्यूटेशनल
लागत में परिणाम देता है।
पवन टरबाइन दक्षता में 1% की वृद्धि से भी लाखों डॉलर का राजस्व
और एक अधिक सुरक्षित ऊर्जा भविष्य हो सकता है।
IEEE स्पेक्ट्रम का अनुमान है कि संभावित पवन ऊर्जा का 10% प्रभाव जगाने के लिए खो जाता है, इसलिए आप
कल्पना कर सकते हैं कि कितनी बिजली और राजस्व कंपनियां खो रही हैं।
अक्षय ऊर्जा हर जगह आ रही है,
60% तक भिन्नता के साथ, ऊर्जा आपूर्ति अस्थिरता अधिक हो गई है।
उपयोग में आने वाले स्मार्ट मीटरों और सेंसरों की संख्या के विस्तार के साथ-साथ
आपूर्ति और मांग का पूर्वानुमान लगाने, वास्तविक समय में ग्रिड को संतुलित करने और डाउनटाइम को कम करने में मदद करने
के द्वारा उत्पन्न डेटा की विशाल मात्रा के आधार पर मशीन लर्निंग बिजली के मूल्य को संशोधित कर
सकती है। एक स्टार्टअप, अनुरानेट,
स्मार्ट इलेक्ट्रिक मीटर बनाने के लिए NVIDIA जेटसन एज एआई प्लेटफॉर्म का लाभ उठा रहा है, जो प्रति सेकंड हजारों बार माप ले सकता है, जो
बहुत अच्छी तरह से निगरानी की अनुमति देता है।
गृहस्वामी यह नियंत्रित करने में सक्षम होंगे कि सौर पैनलों से घर में या
कनेक्टेड ईवी में ऊर्जा कैसे प्रवाहित होती है, जो ऊर्जा बिलों को कम करने में भी मदद करती है।
अनुरानेट के स्मार्ट मीटर, बुलफ्रॉग के ब्रांड को
स्मार्ट उपकरणों, घरेलू ऊर्जा हब, सौर पैनल, इलेक्ट्रिक वाहन चार्जर और बैटरी
आदि की सहायता के लिए ग्रिड से जोड़ा जा सकता है
। गृहस्वामी के लिए, उनका स्मार्ट मीटर खराब मौसम के पैटर्न की निगरानी करता है जो प्रभावित कर सकता है
ऊर्जा ग्रिड, ऊर्जा उपयोग को अनुकूलित करता है, और उपकरणों
और ब्रेकरों में ऊर्जा अपशिष्ट या विफलताओं का पता लगाता है।
उपयोगिता के पैमाने पर, यह माइक्रोग्रिड को कई ऊर्जा स्रोतों
और भंडारण सुविधाओं को अनुकूलित करने, ग्रिड दोषों का तेजी से पता लगाने, गतिशील मूल्य निर्धारण को लागू करने और
एआई का उपयोग करके रीयल-टाइम डेटा के साथ मांग प्रतिक्रिया की अनुमति देगा।
यह सब विश्वसनीयता, सुरक्षा और स्थिरता बढ़ाने में मदद कर सकता है।
यह बहुत हद तक सिस्टम के समान है जिसे मैंने अपने घर में Sense और Span से उपयोग किया है।
मेरे इलेक्ट्रिक पैनल में एक सेंस एनर्जी मॉनिटर लगा
हुआ था जो ग्रिड से अनुचित वोल्टेज का पता लगा सकता था, ताकि आप किसी भी समस्या के समाधान के लिए अपनी उपयोगिता तक पहुंच सकें।
यह आपको चेतावनी भी दे सकता है कि यदि आपके घर के एयर कंडीशनिंग
या भट्टी की तरह एक कंप्रेसर या मोटर बहुत अधिक धारा खींच रहा है, तो आप इसे विफल होने से पहले सेवित कर सकते हैं।
अब मेरे पास एक स्पैन स्मार्ट इलेक्ट्रिक पैनल है, जिसने मुझे पैसे बचाने वाले कुछ सर्किटों पर
मेरे बिजली के उपयोग में असामान्य परिवर्तनों के प्रति सचेत किया
है। हम इस प्रकार के अधिक से अधिक घरेलू उत्पादों को बाजार में देख रहे हैं।
जिसके बारे में बोलते हुए, अनुरानेट के स्मार्ट मीटर के इस गिरावट के बाजार में आने की उम्मीद है।
शोध के क्षेत्र में, हमने लिंकनोवेट का उपयोग करते हुए
चल रही मशीन लर्निंग और एआई परियोजनाओं की एक अविश्वसनीय संख्या
पाई। सब कुछ, "अनिश्चितताओं के साथ फोटोवोल्टिक ऊर्जा के पूर्वानुमान के लिए एक गहन शिक्षण मॉडल"
से "बहु-ऊर्जा स्मार्ट ग्रिड के इष्टतम ऊर्जा प्रबंधन के लिए गहन सुदृढीकरण सीखना"।
यह एक बहुत ही सक्रिय और बढ़ता हुआ उद्योग है, लेकिन क्या यह प्रचार पर खरा उतर रहा है?
खैर, अभी भी कई चुनौतियाँ हैं जिन्हें दूर करने की आवश्यकता है।
मशीन लर्निंग ज्ञान पर आधारित नहीं है, बल्कि डेटा पर आधारित है, इसलिए प्रशिक्षण डेटा की कमी या अशुद्ध
और शोर वाले डेटा से गलत भविष्यवाणियां हो सकती हैं।
ऐसी तकनीक को जल्दी अपनाने वालों के लिए, उचित निर्णय लेने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं हो सकता है,
जिससे सिस्टम की प्रभावशीलता काफी कम हो जाती है। क्योंकि पुरानी प्रणाली ने काम किया,
प्रशिक्षण सेट में सुधार होने तक मशीन लर्निंग आधारित सिस्टम
के साथ कुछ खरीदार का पछतावा हो सकता है
। इसके अलावा, मशीन सीखने की प्रक्रिया अपने आप में जटिल है।
डेटा का विश्लेषण करना, डेटा पूर्वाग्रह को दूर करना, डेटासेट को प्रशिक्षण देना, जटिल गणितीय गणनाओं
को मॉडलों पर लागू करना ... इसे जटिल बनाता है।
मशीन लर्निंग मॉडल चलाना भी एक धीमी प्रक्रिया है, जिसमें बहुत समय लगता है और
कम्प्यूटेशनल शक्ति की मांग होती है।
लेकिन जैसा कि हम देख सकते हैं, यह जलवायु परिवर्तन से निपटने और
हमारे विद्युत ग्रिड को अधिक विश्वसनीय बनाने की दिशा में जो लाभ प्रदान कर सकता है वह प्रभावशाली है।
अक्षय क्षेत्र में बड़े खिलाड़ियों के मशीन लर्निंग में झुकाव और एनवीआईडीआईए के साथ
तेज और अधिक शक्तिशाली कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकियों के विकास को आगे बढ़ाने के साथ, हम
आने वाले वर्षों में दुनिया भर में इस तकनीक का अधिक व्यापक उपयोग देख सकते हैं, जिससे एक अधिक टिकाऊ
भविष्य बनाने में मदद मिल सकती है।
तो क्या आप अभी भी अनिर्णीत हैं?
क्या आप अपने घर में ऐसे उपकरण चाहते हैं या आपके पास हैं जो मशीन लर्निंग का लाभ उठाते हैं?
टिप्पणियों में कूदें और मुझे बताएं।
अगर आपको यह वीडियो पसंद आया है, तो इनमें से किसी एक वीडियो को यहां देखना सुनिश्चित करें।
और मेरे सभी संरक्षकों को धन्यवाद और नए सदस्यों
विस्लॉ वालवेंडर, लिउबोव ज्वेरेवा, डेविड यूल और ब्रेंट एस्प्लिन में आपका स्वागत है।
और देखने के लिए आप सभी का धन्यवाद।
मैं आपको अगले एक में देखूंगा।