本项目重点关注能源行业的泛安全管理问题,包括发输变配电设备安全、作业人员安全等。通过构建垂类多模态大模型实现对电力行业泛安全相关的各类要素数据的分析与推理,实现从数据采集、要素挖掘、关系分析、措施规划的全自动RPA流程,形成针对能源行业泛安全域的数字专家。
a)基于情境学习的知识学习及更新问题:虽然情境学习已经得到了初步的研究,然而研究方向依然集中于其在few-shot领域的表现,未有探究其背后的原理,包括其知识学习机制和知识更新机制,同时在知识量上也受制于上下文窗口限制。 b)多模态数据特征提取与对齐融合问题:虽然图像特征提取已经利用ViT模型进行了初步的探索,然后其在精细粒度的特征对齐依然存在很大的欠缺。除此之外,声纹、时序信号的特征提取依然有待研究。如何在精细粒度层面(包括位置、时间等维度)进行多模态数据与文本特征的对齐是亟待解决的问题。 c)多级算力芯片协调高吞吐推理问题:目前已经有一些关于高吞吐推理的研究,但其依然仅关注于单服务器的实现,尚未有异构计算平台下的多级算力芯片联合推理的研究,而这恰恰是电力行业关心的问题。如何有效且充分的利用过往的异构芯片完成大模型的产品转型是亟待解决的问题。
珠高智能公司研究开发经验丰富,“针对电网与人工智能融合的电网多模态大模型”和“针对电网精细化识别的电力知识嵌入体系”先后于2022 年 3 月、2022年8月被中电联鉴定为“国际领先”技术。珠高智能公司具备完善的研发团队,包括博士xx名、硕士xx名及本科若干名。
评价单位:- (-)
评价时间:2023-11-01
综合评价
珠高智能的电力数字专家拥有完全自主知识产权,不依赖于国外的大模型,支持私有化部署,可以保证数据和业务的安全性,很有创新性。
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