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AI在工业规模

2019年年会

AI在工业规模

英伟达已经为许多油气客户验证了深度学习的概念。该公司正在与BHGE在泵、涡轮机和压缩机方面进行合作,以提高产量、减少维护间隔和成本。

传统的计算从一个方程开始,收集数据,与实际观测值进行比较,然后修改模拟值,使计算更精确,以更好地反映观测值。

深入学习遵循相反的过程:从数据开始,创建神经网络方程,收集数据,与观察到的数据进行比较,并调整以提高准确度随着时间的推移。基本上,深度学习是软件写作软件。

预测性维护是物理学和深度学习之间的交点,提供93%的预测准确性,并通过5倍降低假底片和误报。Neural Networks的培训现在在现实的范围内。创新不会停止。

让我们一起努力,通过在所有运营资产上大规模实施人工智能,实现人工智能的惊人好处。

夏克尔Trivedi,英伟达企业业务高级副总裁

AI在工业规模

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主持人

夏克尔Trivedi

夏克尔Trivedi

Shanker Trivedi拥有30多年在美国、英国和印度担任高级管理职位的经验。Shanker目前是NVIDIA全球现场运营的企业业务高级副总裁。自2009年以来,他领导NVIDIA的数据中心和专业可视化产品的全球销售和业务发展。他是……