Календари аборигений AI USA для более точных прогнозов производства солнца
Новая прогнозирующая модель, разработанная в Австралии, сочетает в себе искусственный интеллект и экологические знания коренных народов, вдвое снижая погрешность.
В самом сердце Австралии новаторское исследование сочетает в себе искусственный интеллект с тысячелетними знаниями о популяциях коренных народов для улучшения прогнозов по производству солнечной энергии. Исследование, проведенное Университетом Чарльза Дарвина и опубликованное в EIEE Open Journal of Компьютерного общества, интегрировало сезонные календари сообществ Тиви, Гулуморгина, Кунвинджу и Нгурирунрурдуджа в модели глубокого обучения.
Результатом является прогнозирующая способность, которая намного превышает методы, используемые в настоящее время в секторе, с частотой ошибок менее половины по сравнению с промышленными стандартами.
Разработанный системный контроль для прогнозирования солнечной энергии с данными сезонной информации-эксплуат First Nations, собранных в Desert Snaly Australia Solar Center в Алис-Спрингс.
Ключ к его успеху заключается в использовании местных экологических показателей, таких как поведение растений и животных, которые точно отражают изменения окружающей среды и солнечное излучение. Эта комбинация позволила настроить прогнозы в соответствии с естественными ритмами различных регионов, повышая надежность солнечных систем в сельских и отдаленных районах.
Древние знания, современные технологии
По словам Люка Хэмлина, аспиранта ХДС и соавтор исследования ».Включите сезонные знания первых наций в прогнозах производства солнечной энергии, которые могут значительно повысить точность, выравнивая прогнозы для естественных циклов, наблюдаемых и понятых в течение тысяч лет«.
В отличие от обычных календарей, традиционные популяции аборигенов основаны не на месяцах и неделях, а на подробных наблюдениях за экосистемой, связанные с поведением флоры и фауны. Эта гибкая и контекстуальная структура позволяет вам понять тонкие, но значительные вариации, с детальным уровнем, который часто не достигают стандартных погодных моделей.
В разработанной модели каждый вход, связанный с календарем, интегрирован в систему искусственного интеллекта, которая учится распознавать и коррелировать сигналы окружающей среды с реальным производством солнечных батарей. Результатом является прогнозирующая система, адаптированная не только к погодным явлениям, но и к конкретным экологическим характеристикам каждой территории.
К более точному прогнозу солнца для сельских районов
Исследования открывают новые перспективы для интеграции передовых технологий с традиционными знаниями. Исследователи CDU считают, что система также может применяться к другим контекстам и источникам энергии, предлагая ценный инструмент для планирования и управления возобновляемыми сетями.
«Трудности, связанные с предоставлением производства солнца, препятствуют разработке универсальных прогнозирующих моделей«Объяснил профессор Бхаранидхаран Шанмугам, соавтор исследования».Эта комбинация знаний ИИ и коренных народов может представлять собой инновационную ссылку на столкновение с этими проблемами«.
В будущем команда стремится расширить применение модели за пределами Австралии, адаптируя ее к различным экосистемам и системам знаний. Цель состоит в том, чтобы содействовать более надежному, устойчивому и культурному инклюзивному прогнозированию солнца, способным реагировать на потребности территорий до сих пор, пренебрегая традиционными методологиями.