随着传感器和数据采集成本的降低,工业领域的数据急剧爆发,如何利用这大量的数据将是未来十年的关键问题。同时,相对于互联网行业的应用,工业领域有着长达百年的物理模型和经验,也需要更稳定、更鲁棒、更有解释性的模型。
混合建模可以有效地把不同模型的长处结合起来,根据已知的物理模型,在数据量有限的情况下建立准确而可靠的混合模型。混合模型是当下工业界普遍认为最有效的方法之一。
当前,混合建模在工业领域究竟如何应用?还存在哪些技术挑战?
10月17日19:00-20:00,来自博世中国的卢思亮、陆肖楠两位专家将深入解读「混合建模在工业领域的应用」。这次分享着重于混合模型建模,一种结合机理模型和数据驱动模型的思路,帮助大家学习到混合建模的核心,为踏入工业界打好基础。
分享主题:混合建模在工业领域的应用
分享时间:10月17日19:00-20:00
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卢思亮,博世人工智能中心 AI scientist,卡耐基梅隆大学博士,主要研究领域包括能源系统优化,拥有多篇授权专利,并于2022年获得博世全球发明人奖。
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陆肖楠,博世人工智能中心 AI scientist,牛津大学博士,主要研究包括自适应性鲁棒模型预测控制,拥有多篇学术论文。
分享摘要:
在过去的十年左右,数据驱动模型飞速发展,但现实的工业场景中,数据驱动模型有着可解释性低、泛化能力有限、数据需求量大等痛点。因此,结合数据模型和物理模型的混合建模法近年来得到了广大的关注。我们会介绍多种混合模型的建模思路和方法,以及成功落地的工业案例。
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