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阿里工程师跟着老师在烧炉旁学习
除了数据,张茂灵也关注到老师傅们的操作偏好。他们找来100个熟练操作工,一个一个收集他们累计的经验,将这些习惯性的经验数据化、模型化后,“喂养”给算法学习。
再次试验时,洪毅按下“送料”键后,发现系统自动出现下一次送料时间,是在5分钟以后,他知道是算法起作用了。
随后,算法根据前一次焚烧的参数,提前30秒闪烁红灯,发出送料警报并自动送料,“4分多钟,跟我估计的时间差不多。”这一次,算法不再需要人工干预。
人工智能是人类经验的胜利
“这是人类经验的胜利。”阿里云工程师张茂灵说,“没有人的经验,人工智能只能吃鸭蛋。”
在阿里云工程师看来,人工智能算法不是要替代人工,而是辅助人工。相比单纯人工操作,AI辅助人的方式让锅炉燃烧稳定性提升了23%。
洪毅也发现,算法还不能完全替代他的工作,但是有了AI辅助,以前操作员4个小时内需要操作30次,现在只需要在收到提醒后去比对参数数值,最多干预系统6次即可。“提示了最佳进料的时间,就解放了我们的执行压力。”
可这样一来,老师傅们每日的运动量比从前降了不少。空闲之余,洪毅就和操作工们去马路对面的广东轻工职业技术学校打球加强锻炼。
当经验能像计算机程序一样复制,人类对垃圾的战争就多了一分胜率。
瀚蓝绿电信息中心总监赵浩表示:“算法解决了人类经验传承的问题。年轻员工也能烧出老师傅的感觉。”按照规划,这套算法将会在全国26个城市的垃圾处理项目中使用,未来扩展到100座城市。
“以前我说我是烧垃圾电厂的,别人以为我是扫垃圾的。”自从垃圾焚烧厂有了各种黑科技的助力,洪毅说:“再有人问起,我就说自己是干技术环保的。”
“算法没有终点,还需要持续学习、优化。”张茂灵提到,瀚蓝新的三厂区正在建设,明年就会投产。那时候,算法需要解决的是,如何在当前的垃圾总量基础之上,进一步提高垃圾的燃烧效率,进而提高垃圾的发电量。
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