أخبار ar.wedoany.com، عُقد مؤتمر الذكاء الاصطناعي العالمي 2026 والاجتماع رفيع المستوى للحوكمة العالمية للذكاء الاصطناعي في الفترة من 17 إلى 20 يوليو في شنغهاي. وخلال المؤتمر، نظمت لجنة مراقبة وإدارة الأصول المملوكة للدولة التابعة لمجلس الدولة في 17 يوليو منتدى "الذكاء يخلق جودة جديدة، والتجديد الشامل" لتطوير الذكاء الاصطناعي عالي الجودة في المؤسسات، وأصدرت النتائج المتميزة لمجموعات البيانات عالية الجودة في القطاعات المختلفة للمؤسسات المركزية تحت مبادرة "البيانات الذكية لمئة قطاع". وقد تم اختيار "مجموعة البيانات متعددة الوسائط للتحكم الذكي في تقدم مشاريع الطاقة الشمسية الكهروضوئية" من معهد يونان التابع لشركة الطاقة الصينية للهندسة والاستشارات بنجاح.
تعتبر مجموعة البيانات هذه أصلاً بياناتياً ممثلاً في مجال الرقمنة الذكية لمشاريع الطاقة الجديدة، وقد برزت من بين نتائج العديد من المؤسسات المركزية، لتصبح واحدة من أولى مجموعات البيانات عالية الجودة التي تم إصدارها ضمن مبادرة "البيانات الذكية لمئة قطاع"، مما يمثل تقدماً لشركة الهندسة الكهربائية الصينية في مجال تقييم قيمة عناصر بيانات المشاريع وتطبيقها في السيناريوهات العملية.
تستهدف "مجموعة البيانات متعددة الوسائط للتحكم الذكي في تقدم مشاريع الطاقة الشمسية الكهروضوئية" المشكلات المتمثلة في تشتت البيانات، وتأخر المعلومات، وصعوبة التحقق من كميات الأعمال في إدارة تقدم مشاريع الطاقة الشمسية الكهروضوئية. وقد قامت ببناء نظام بيانات متعدد الوسائط يشمل صور المسح الجوي بالطائرات بدون طيار، ومقاطع الفيديو الميدانية، ووثائق البناء، ويغطي مراحل البناء الرئيسية مثل الحفر، والصب، والهياكل الداعمة، وتركيب الألواح، مما يوفر دعماً بيانياً معيارياً للحساب التلقائي لكميات الأعمال والتحكم الديناميكي في التقدم.
من حيث حجم البيانات وجودتها، يتجاوز إجمالي مجموعة البيانات 5 تيرابايت، وتحتوي على أكثر من 50 ألف صورة مسح جوي وأكثر من 10 آلاف صورة معنونة، مع زيادة يومية تبلغ 10 جيجابايت. وقد بلغ تقييم الجودة الشامل للبيانات 95.2 درجة، وتجاوزت دقة التعرف على المشاهد 95%، مما يجعلها تتميز بالحجم الكبير والجودة العالية والقابلية للتحديث المستمر، مما يوفر أساساً بيانياً متيناً لتدريب نماذج التعرف الذكي على تقدم مشاريع الطاقة الشمسية الكهروضوئية.
من حيث نتائج التطبيق، يمكن لمنصة الإدارة الرقمية الذكية للسلسلة الكاملة، التي تم بناؤها بالاعتماد على مجموعة البيانات هذه، التعرف تلقائياً على عناصر البناء، وحساب كميات الأعمال، وعرض التقدم. وحالياً، تم تطبيق مجموعة البيانات في أكثر من 10 مشاريع EPC للطاقة الشمسية الكهروضوئية محلياً ودولياً، بما في ذلك قاعدة الطاقة النظيفة في شمال لاوس التابعة لشركة CGN، والتي تم تنفيذها بنظام المقاولات العامة من قبل معهد يونان، وقاعدة الطاقة الجديدة للنقل عالي الجهد من ألا شان في منغوليا الداخلية. وقد انخفض متوسط مدة المشاريع بنسبة 8% إلى 12%، مع توفير من 15 إلى 20 يوماً من الجدول الزمني، وتوفير في التكاليف الإجمالية يتراوح بين 1.5 مليون و2 مليون يوان صيني، وزيادة كفاءة تحديث بيانات التقدم بأكثر من 30%، مما يقلل بشكل فعال من حجم أعمال التفتيش اليدوي ومخاطر السلامة الميدانية، ويدفع إدارة المشاريع من الإحصاءات اليدوية إلى الاستشعار في الوقت الفعلي، ومن الحكم القائم على الخبرة إلى القيادة القائمة على البيانات.
تعتبر مجموعة البيانات هذه نتاجاً لفريق مشروع معهد يونان التابع لشركة الهندسة الكهربائية الصينية، استناداً إلى نتائج المشروع البحثي "بحث في طريقة استخراج معالم محددة من الصور الرقمية المتعامدة المأخوذة بالطائرات بدون طيار باستخدام التعلم الآلي المكاني". وقد قامت النتائج بدمج عميق للمسح الجوي بالطائرات بدون طيار، والتعلم الآلي المكاني، وإدارة تقدم مشاريع الطاقة الشمسية الكهروضوئية، مما شكل مساراً قابلاً للتكرار والتوسع لتطوير مجموعات بيانات المشاريع، وحقق الانتقال من الأساليب البحثية إلى الممارسة الهندسية، مما يوفر قاعدة بيانات ودعماً تقنياً أكثر متانة لـ "الذكاء الاصطناعي + البناء" والإدارة الرقمية الذكية لمشاريع الطاقة الجديدة.
