微软正在帮助政府构建AI灾难响应工具

美国能源部与微软合作,利用AI工具预防和管理自然灾害。双方将共同主持“前五人联盟”,聚焦野火预测、火线管理、损失评估及搜索救援等领域。太平洋西北实验室已建立深度学习模型,协助应急人员实时决策;微软关键基础设施团队将探索AI模型和Azure云在维护关键系统中的应用。

美国能源部(Department of Energy)今天宣布,该部将与微软合作开发AI工具,以帮助预防和管理自然灾害。他们将共同主持“前五人联盟”,该组织将专注于在预测野火、管理火线、评估整体损失以及处理搜索和救援等领域使用预测技术。该组织是以自然灾害发生后最关键的前五分钟命名的——首批反应人员越早做好准备,就越能更好地控制问题,并有可能拯救人们。

据美国能源部称,其太平洋西北实验室已经建立了一个原型深度学习模型,该模型可以帮助应急人员实时地做出灾害相关决策。该机构表示,该模型最初是由国防部联合人工智能中心(JAIC)开发的。与此同时,微软已经建立了自己的关键基础设施团队,该团队将探索使用自己的人工智能模型和Azure云来“帮助推进对美国社会和经济运行至关重要的国家关键系统、服务和功能。”

微软公司美国监管产业总裁托尼·唐斯-惠特利在一份声明中表示:“人工智能使我们能够应对人类面临的一些最严峻的挑战,在这个案例中,它提高了全世界人民的抗灾能力。”“我们与能源部和国防部的合作证明,私人和公共部门合作为应急人员提供有潜力挽救生命的技术是至关重要的。”

微软和能源部的合作意义重大。微软有工具和基础设施来帮助处理大量的数据,而能源部迫切需要更好的方法来准备即将到来的灾难。毕竟,加州和美国西部各州目前正面临着又一季的野火。爱荷华州仍在从一场大风暴中恢复,去年中西部和南部近1400万人遭受了严重的洪水袭击。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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