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煤矿工业数据AI模型自动推理技术
被引量:
3
1
作者
张智星
付翔
+6 位作者
张小强
李浩杰
秦一凡
刘萌
孙岩
贾一帆
杨宇琪
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第9期138-143,共6页
煤矿生产过程的智能化主要依托于人工智能(AI)技术分析煤矿工业数据,但单一应用场景AI模型无法适用于煤矿复杂的应用场景,且仅使用分布式计算来处理AI模型输入特征值会导致模型应用效率降低。针对上述问题,提出了一种煤矿工业数据AI模...
煤矿生产过程的智能化主要依托于人工智能(AI)技术分析煤矿工业数据,但单一应用场景AI模型无法适用于煤矿复杂的应用场景,且仅使用分布式计算来处理AI模型输入特征值会导致模型应用效率降低。针对上述问题,提出了一种煤矿工业数据AI模型自动推理技术。该技术架构包括数据层、计算驱动层和模型推理层:数据层采集各类监测数据并统一存储,为计算驱动层提供原始数据;计算驱动层将数据层采集的海量原始数据转换成煤矿应用场景AI模型输入特征值,通过煤矿应用场景AI模型输入特征值双计算引擎自动切换机制,根据数据量自动合理地选择使用基于Spark的分布式计算方式或基于Python的单机计算方式,解决了海量数据计算速度慢、数据应用延迟大的问题;模型推理层将特征值输入应用场景AI模型进行推理,引入煤矿应用场景AI模型多触发方式协同推理机制,通过定时触发、人为交互触发、信号反馈触发3种触发方式,解决了在煤矿复杂的应用条件下单一应用场景AI模型利用效果差的问题。测试和应用结果表明,该技术可实现多应用场景AI模型输入特征值的快速计算,以及不同应用场景AI模型的快速、自动、协同推理。
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关键词
煤矿人工智能
煤矿工业数据
ai模型推理
海量数据计算
ai
模型
应用
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职称材料
题名
煤矿工业数据AI模型自动推理技术
被引量:
3
1
作者
张智星
付翔
张小强
李浩杰
秦一凡
刘萌
孙岩
贾一帆
杨宇琪
机构
太原理工大学矿业工程学院
山西焦煤集团有限责任公司博士后工作站
智能采矿装备技术全国重点实验室
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第9期138-143,共6页
基金
国家自然科学基金项目(52274157)
“科技兴蒙”行动重点专项项目(2022EEDSKJXM010)
国家重点研发计划项目(2020YFB1314004)。
文摘
煤矿生产过程的智能化主要依托于人工智能(AI)技术分析煤矿工业数据,但单一应用场景AI模型无法适用于煤矿复杂的应用场景,且仅使用分布式计算来处理AI模型输入特征值会导致模型应用效率降低。针对上述问题,提出了一种煤矿工业数据AI模型自动推理技术。该技术架构包括数据层、计算驱动层和模型推理层:数据层采集各类监测数据并统一存储,为计算驱动层提供原始数据;计算驱动层将数据层采集的海量原始数据转换成煤矿应用场景AI模型输入特征值,通过煤矿应用场景AI模型输入特征值双计算引擎自动切换机制,根据数据量自动合理地选择使用基于Spark的分布式计算方式或基于Python的单机计算方式,解决了海量数据计算速度慢、数据应用延迟大的问题;模型推理层将特征值输入应用场景AI模型进行推理,引入煤矿应用场景AI模型多触发方式协同推理机制,通过定时触发、人为交互触发、信号反馈触发3种触发方式,解决了在煤矿复杂的应用条件下单一应用场景AI模型利用效果差的问题。测试和应用结果表明,该技术可实现多应用场景AI模型输入特征值的快速计算,以及不同应用场景AI模型的快速、自动、协同推理。
关键词
煤矿人工智能
煤矿工业数据
ai模型推理
海量数据计算
ai
模型
应用
Keywords
coal mine artificial intelligence
coal mine industrial data
ai
model reasoning
large-scale data computation
ai
model application
分类号
TD67 [矿业工程—矿山机电]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
煤矿工业数据AI模型自动推理技术
张智星
付翔
张小强
李浩杰
秦一凡
刘萌
孙岩
贾一帆
杨宇琪
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
3
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