本報訊 在全球企業(yè)爭奪人工智能(AI)頂尖人才的競賽中，科技巨頭如谷歌、亞馬遜和三星之間的競爭尤其激烈。韓國浦項制鐵也不例外，不過(guò)，浦項制鐵更關(guān)注在內部培養未來(lái)的人工智能專(zhuān)家。近日，浦項制鐵舉辦了工業(yè)人工智能解決方案挑戰賽，內容包括預測鋼鐵原材料的成本波動(dòng)、精準預測海上巨浪發(fā)生的時(shí)間、計算浦項制鐵需要為員工準備多少午餐等。

　　其中，預測鋼鐵原材料的成本波動(dòng)挑戰賽的優(yōu)勝者是來(lái)自浦項科技大學(xué)（POSTECH）的學(xué)生。他們利用基于人類(lèi)認知過(guò)程的DA-RNN（基于雙重注意力的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）模型完成了此次挑戰。

　　對于浦項制鐵來(lái)說(shuō)，海運至關(guān)重要， 而海運受海浪影響大。因此，第二個(gè)挑戰項目是精準預測海上巨浪發(fā)生的時(shí)間。該項挑戰的優(yōu)勝者構建了RSCNN（隨機洗牌卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )）模型，建立了248個(gè)時(shí)空預測因子之間的關(guān)系，通過(guò)應用集成技術(shù)完成了對海上巨浪發(fā)生時(shí)間的預測。為了使預測結果更精準，該項挑戰的優(yōu)勝者使用了來(lái)自韓國東海、蔚山、郁陵島等地區33個(gè)氣象站的數據，主要預測因子為水溫、有效波高、波周期、波向和風(fēng)向。所有數據的觀(guān)測時(shí)間均為1個(gè)小時(shí)。

　　最后一項挑戰是計算浦項制鐵每天需要為員工準備多少午餐，減少食物浪費。優(yōu)勝者利用XGBoost（極端梯度提升）算法，創(chuàng )建了數百個(gè)“決策樹(shù)”來(lái)使預測誤差最小化。

　　3項挑戰的獲勝者都認為，人工智能技術(shù)發(fā)展潛力巨大且幾乎適用于所有領(lǐng)域。他們表示，人工智能沒(méi)有國界。（潘達）

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