fr.wedoany.com Rapport : Le 15 juin, la base nationale d'essais pilotes pour l'application de l'intelligence artificielle dans l'industrie sidérurgique a été lancée à Nanjing, dans la province du Jiangsu. Il s'agit de la première plateforme nationale d'essais pilotes en IA dans le domaine métallurgique en Chine, ainsi que d'une plateforme d'innovation industrielle et d'une plateforme commune d'application destinée à l'ensemble de l'industrie sidérurgique chinoise. La base se concentrera sur le développement d'ensembles de données de haute qualité, de systèmes de validation de concept et d'essais pilotes, de boîtes à outils d'IA et de grands modèles sectoriels, fournissant aux entreprises sidérurgiques un environnement de vérification public et un support d'ingénierie pour l'introduction de technologies d'IA.
L'industrie sidérurgique se caractérise par des processus de production longs, une grande variété d'équipements et des conditions de fonctionnement changeantes. Les sources de données couvrent de multiples maillons tels que le minerai, la cokéfaction, le frittage, la fonte, l'aciérie, la coulée continue, le laminage, le contrôle qualité, la gestion de l'énergie et la logistique. Pour que l'IA pénètre profondément sur le terrain sidérurgique, la difficulté ne réside pas seulement dans le modèle algorithmique lui-même, mais aussi dans la qualité des données, l'accumulation de connaissances techniques, la validation des scénarios et la capacité de réutilisation inter-entreprises. Le rôle de la base d'essais pilotes est de placer les algorithmes de laboratoire, les données industrielles, les conditions de fonctionnement sur site et les scénarios d'application dans un même système de validation, réduisant ainsi les coûts d'essais-erreurs répétés pour chaque entreprise et améliorant l'efficacité de l'introduction des modèles d'IA dans les processus de production réels.
La base lancée cette fois-ci se concentre sur les problèmes communs de l'industrie. L'une de ses missions principales est la construction d'ensembles de données de haute qualité pour l'industrie sidérurgique. Les données de production sidérurgique ont une forte dépendance aux conditions de fonctionnement. Un même indicateur peut avoir des significations différentes selon le type de four, la ligne de production et les matières premières, ce qui rend difficile l'adaptation directe des modèles génériques courants. Les ensembles de données de haute qualité peuvent aider l'industrie à établir des normes de données, des règles d'annotation et des systèmes d'échantillonnage plus clairs, fournissant une base pour la formation de modèles ultérieurs tels que la prédiction de la qualité, l'identification des défauts, l'optimisation de la consommation d'énergie, le diagnostic des équipements et la planification de la production. Pour les entreprises sidérurgiques, l'amélioration de la qualité des données est souvent plus cruciale que la simple augmentation du nombre d'algorithmes.
Le système de validation de concept et d'essais pilotes est un élément important qui distingue cette plateforme des plateformes de R&D en IA générales. Les entreprises sidérurgiques accordent généralement plus d'attention à la stabilité, à la sécurité et à la reproductibilité lors de l'adoption de nouvelles technologies. Un modèle d'IA qui fonctionne bien sur un petit échantillon ou dans un environnement hors ligne ne signifie pas qu'il peut être directement introduit dans un environnement industriel à haute température, haute teneur en poussière, production continue et exigences de sécurité élevées. La base d'essais pilotes peut valider l'efficacité du modèle, la stabilité de fonctionnement et le degré d'adaptation au processus dans des conditions réelles ou quasi réelles, aidant les entreprises à identifier les problèmes avant le déploiement officiel et à réduire les risques d'application.
La construction de la boîte à outils d'IA et des grands modèles sectoriels vise la systématisation et l'accumulation des connaissances de l'industrie sidérurgique. La production sidérurgique implique un grand nombre de paramètres empiriques, de règles de processus et de jugements sur l'état des équipements, qui dépendent depuis longtemps de l'expertise et du jugement des ingénieurs de terrain. En combinant les grands modèles sectoriels avec la boîte à outils, les entreprises peuvent obtenir des capacités d'intelligence plus réutilisables dans l'analyse des processus, la maintenance des équipements, la traçabilité de la qualité, la planification de la production, les questions-réponses sur les connaissances et le diagnostic des anomalies. Si de tels systèmes peuvent s'interfacer avec les systèmes de contrôle de la production, les MES, la gestion de l'énergie et les systèmes de gestion de la qualité, ils contribueront à faire passer l'IA d'expérimentations ponctuelles à des applications à l'échelle de la ligne de production.
D'un point de vue industriel, le lancement de la base nationale d'essais pilotes en IA indique que l'application de l'intelligence artificielle dans l'industrie sidérurgique passe de l'exploration individuelle par les entreprises à une phase de construction de plateformes communes. Par le passé, les entreprises sidérurgiques étaient souvent confrontées à des problèmes tels que des données non standardisées, des modèles difficiles à transférer, des cycles de validation d'application longs et des solutions fragmentées de la part des fournisseurs. Une plateforme d'essais pilotes publique peut, dans une certaine mesure, unifier les méthodes de validation, capitaliser sur les outils sectoriels, sélectionner des solutions matures et offrir des conditions d'essai à moindre coût pour les entreprises sidérurgiques de différentes tailles. Pour les entreprises de logiciels d'IA, les entreprises d'Internet industriel, les fabricants d'automatismes et les équipementiers sidérurgiques, cela fournit également un point d'entrée pour la validation dans le contexte sidérurgique.
La clé pour la suite réside dans la capacité de la plateforme à produire des résultats d'application reproductibles. L'industrie sidérurgique n'est pas un simple scénario d'informatisation ; les modèles d'IA doivent correspondre aux mécanismes des procédés, au contrôle des équipements et aux limites de sécurité de production. Le lancement de la base n'est que la première étape. Ce qui aura réellement un impact sur l'industrie, c'est la capacité à mettre à jour en continu les ensembles de données, à couvrir les processus clés par la validation des scénarios, à ce que la boîte à outils soit effectivement utilisée par les entreprises, et à ce que les grands modèles sectoriels maintiennent des performances stables dans différentes aciéries et lignes de production. Si ces aspects progressent de manière continue, l'application de l'IA dans l'industrie sidérurgique chinoise devrait passer d'expérimentations locales à une validation d'ingénierie et un déploiement à grande échelle de plus haut niveau.
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