Швейцариянын окумуштуулары шамал энергиясына божомолдун ишенимдүүлүгүн жасалма интеллекттин моделдери аркылуу жогорулатууну изилдеп көрүштү.
Түшүндүрмө жасалма интеллект (Explainable Artificial Intelligence — XAI) ыкмаларын колдонуу менен инженерлер жасалма интеллект моделдери түзгөн божомолдорго колдонуучулардын ишенимин арттыра алышат.
Бул ыкма жакында Швейцариянын Лозанна Федералдык политехникалык мектебинин (EPFL) адистеринен турган топ тарабынан шамал энергиясын өндүрүүнү божомолдоо тармагы боюнча сыноодон өткөнүн окуу жайдын расмий сайты маалымдады.
https://actu.epfl.ch/…/new-study-improves-the…/
Түшүндүрмө жасалма интеллект (XAI) – ЖИнин бир багыты. Ал колдонуучуларга “кара куту” сыяктуу көмүскө иштеген ЖИ моделинин ичинде эмне болуп жатканын түшүнүүгө көмөктөшөт: жыйынтык кантип алынган, ага ишенсе болобу — ушул суроолорго жооп берет. Бул ыкма сүрөт таануу сыяктуу компьютердик көрүү системаларында өзүн ийгиликтүү көрсөттү. Азыр болсо ал ишеним жана ачык-айкындык өзгөчө маанилүү болгон саламаттык сактоо, транспорт жана финансы сыяктуу тармактарда да кеңейип жатат.
EPFLдин Шамал инженериясы жана кайра жаралуучу энергия лабораториясынын (WiRE) окумуштуулары XAI ыкмаларын өз тармагындагы “кара куту” ЖИ моделдерине ылайыкташтырышкан.
https://infoscience.epfl.ch/…/f3e8aba5-cea2-43f1-9113…
Энергетика инженериясы тармагындагы эмгектерди жарыялаган Applied Energy журналындагы изилдөөгө ылайык, XAI моделдин кабыл алган чечимдеринин тизмегин түшүндүрүп берип, шамал энергиясы боюнча божомолдордун логикасын аңдоого шарт түзөт. Ошондой эле ал моделге кандай өзгөрмөлөрдү кошуу керектигин аныктоого жардам берет.
WiRE лабораториясынын жетекчиси, профессор Фернандо Порте-Агел (Fernando Porté-Agel) мындай дейт:
“Тармак (электр тармагы) операторлору шамал энергиясын акылдуу тармактарга ийгиликтүү кошуудан мурда, күнүмдүк шамал энергиясын өндүрүү боюнча так, ишенимдүү божомолдорго муктаж. Эгер божомолдор так чыкпаса, операторлор акыркы мүнөттө көбүнчө кымбатыраак казылып алынган, отунга негизделген энергияны колдонуп, ордун толтурууга аргасыз болушат.”
Ишенимдүү жана так божомолдор
Учурда колдонулуп жаткан божомолдоо моделдери суюктуктун динамикасына, аба ырайын моделдөөгө жана статистикалык ыкмаларга таянат. Бирок алардын катасы али да олуттуу. ЖИ инженерлерге аба ырайы менен шамал турбиналарынын өндүрүмдүүлүгүнүн ортосундагы мыйзам ченемдүүлүктөрдү байкап, кеңири маалыматтардын негизинде так божомолдорду түзүүгө мүмкүнчүлүк берди. Бирок көпчүлүк ЖИ моделдери “кара куту” болуп, жыйынтыкка кантип жеткени белгисиз бойдон калууда.
XAI болсо бул маселени чечип, моделдин чечим кабыл алуу жолун ачык көрсөтөт — натыйжада божомолдор ишенимдүү жана так болуп калат.
Эң маанилүү өзгөрмө маалыматтар
Изилдөө тобу нейрон тармагын үйрөтүүдө шамал багыты, ылдамдыгы, абанын басымы жана температурасы сыяктуу аба ырайынын өзгөрмөлүү маалыматтарын жана Швейцария менен дүйнөдөгү шамал станцияларынан чогултулган маалыматтарды колдонушкан.
“Биз XAIнин төрт ыкмасын ылайыкташтырып, алардын маалыматтарды канчалык ишенимдүү чечмелей аларын аныктоо үчүн атайын метрикаларды иштеп чыктык”, – деди WiRE лабораториясынын постдокторанты, изилдөөнүн башкы автору Венлонг Ляо (Wenlong Liao).
Машиналык окутууда метрикалар – моделдин ишин баалоо үчүн колдонулган көрсөткүчтөр. Алар, мисалы, эки өзгөрмөнүн ортосундагы байланыш себеппи же жөн гана дал келүүбү — ушуну көрсөтүп берет. Метрикалар ар түрдүү колдонмолор үчүн түзүлөт: мисалы, ооруну аныктоо, жол тыгындарынан жоголгон убакытты эсептөө же компаниянын акция баасын болжолдоо сыяктуу.
“Биз XAI ыкмаларынын ишенимдүүлүгүн баалоо үчүн түрдүү метрикаларды аныктадык. Ишенимдүү XAI ыкмалары моделге кайсы өзгөрмөлөрдү кошуу керектигин так көрсөтө алат. Айрым өзгөрмөлөрдү алып салсак да моделдин тактыгына зыяны тийбесин байкадык”, — дейт Ляо.
EPFLдин илимий изилдөөгө авторлош болгон дагы бир окумуштуусу Цзяннонг Фанг (Jiannong Fang) буларга токтолду:
“Электр тармагын башкаргандар, эгерде божомол моделдери кандай иштей турганын түшүнбөсө, шамал энергиясына толук ишене албайт. Бирок XAI негизиндеги ыкмалар моделдерди текшерүүгө, тууралоого жана жакшыртууга жол ачат. Натыйжада күнүмдүк шамал энергиясынын өзгөрүшүн туруктуу жана ишенимдүү божомолдоо мүмкүнчүлүгү жаралат”.
Трубиналарды жыгачтан жасоо аракети
Шамал энергиясы боюнча дүйнөлүк ассоциациянын (WWEA) эсебинде, 2024-жылдын соңуна карата, дүйнөдө орнотулган шамал энергиясынын кубаттуулугу электр энергиясына болгон глобалдык суроо-талаптын 10%дан ашыгын камсыз кылды. Бул атомдук энергетиканын үлүшүнөн кыйла жогору. Жылдан жылга жаңы кубаттуулук да кошулуп жатат. WWEA узак мөөнөттүү сценарийди эске алганда, дүйнө жалпы электр энергиясын өндүрүүнүн 40–50%ын шамал энергиясы менен камсыз кыла алат деп да божомолдойт.
Бирок шамалдан энергия алуунун да өз көйгөйү бар. Трубиналар иштөөдөн чыккан соң, алардын чоң металл канаттары көбүнчө таштанды полигондоруна ыргытылат. Ал эми кайра иштетүүчү жайларга жеткендери бөлүктөргө ажыратылганда чоң көлөмдө парник газдарын чыгарышат.
Эгер трубиналардын канаттарын металлдан жасоо улана берсе, адистердин эсебинде, 2050-жылга чейин алардан 50 миллион тоннага чейин канат калдык чогулушу мүмкүн.
Мындан улам учурда трубина канаттарын жыгачтан жасоо аракети да көрүлүп жатат.
Шамал энергиясы тармагындагы эң татаал маселелердин бирин чечүү үчүн жыл башында Индиянын шамал турбиналарын өндүрүүчүлөрүнүн бири Senvion жана Германиянын жыгач шамал турбинасынын канаттарын чыгарган Voodin Blade Technology GmbH компаниялары дүйнөдөгү эң узун жыгач канаттар менен жасалган турбина прототиптерин биргелешип изилдөө жана сыноо пландарын жарыялашкан.
https://www.senvion.in/…/senvion-india-partners-with…/
Өз жарыясында аталган эки компания, “бул стратегиялык кызматташтык шамал энергиясы тармагындагы эң ири көйгөйлөрдүн бири – канаттарды кайра иштетүү маселесин чечүүдө олуттуу кадам. Анда кайра жаралуучу жана кайра иштетүүгө мүмкүн болгон инженердик жыгач материалдарын турбина канаттарынын дизайнына кошуу каралганды”,- деп белгилешкен. Алар биргелешип орнотууну көздөп жаткан жыгач трубинанын канаты 50 метрден ашмакчы.
Илимий терминдерге түшүндүрмө:
Шамал энергиясы – шамалдын кинетикалык энергиясын (кыймылдын натыйжасында жаралган энергия) колдонууга мүмкүн болгон формага, негизинен электр энергиясына, айландыруу жараяны. Бул жараян, адатта, шамал турбиналарынын жардамы менен жүзөгө ашырылат. Турбинанын канаттары шамалдын күчү менен айланып, генераторду кыймылга келтирет жана электр энергиясы өндүрүлөт.
Түшүндүрмө жасалма интеллект (XAI) – жасалма интеллекттин (ЖИ) чыгарган чечимин же болжолун адамдарга түшүнүктүү кылып чечмелеп берген технология. Ал ЖИ эмне үчүн белгилүү бир жыйынтыкка келгенин этап-этабы менен көрсөтүп, анын “кара куту” сыяктуу жабык иштөөсүн ачык-айкын кылат.
Жасалма интеллект (ЖИ) моделдеринин “кара кутусу” – ЖИ кандай чечим кабыл алганын же кандай жыйынтыкка келгенин адам так түшүнө албай турган система. Ал көп маалыматты иштеп чыгат, бирок ал жыйынтыкка кантип жеткени белгисиз бойдон калат.
Шилтемелер:
- Маалымат макала EPFL институтунун веб -сайтындагы https://actu.epfl.ch/…/new-study-improves-the…/ жаңылыктын негизинде жазылды.
- Илимий жаңылыкка негиз болгон изилдөө Applied Energy https://www.sciencedirect.com/…/pii/S0142061525001942… журналына чыккан.
- Сүрөт unsplash.com сайтынан алынды, автору American Public Power Association.
- Илимий терминдерге түшүндүрмөнү Эл Илим коомдук фонду даярдады.
