es.wedoany.com Noticia: La Comisión Nacional de Desarrollo y Reforma, junto con otros tres departamentos, publicó recientemente el «Plan de Acción para Promover la Potenciación Bidireccional entre la Inteligencia Artificial y la Energía», con el objetivo de fortalecer el soporte básico de la energía para el desarrollo de la IA y potenciar el efecto multiplicador de la IA en la transición energética, impulsando así una potenciación mutua. Como escenario de aplicación importante, la digitalización inteligente de la industria del carbón se está acelerando. En una reunión reciente organizada por el Comité de Informatización de la Asociación de la Industria del Carbón de China, los participantes intercambiaron opiniones sobre los avances y desafíos del «Carbón + IA».
Wang Danshi, subdirector del Comité de Informatización de la Asociación de la Industria del Carbón de China, indicó que la inteligencia artificial se ha convertido en un pilar central para la transformación digital inteligente de las empresas carboníferas, y los grandes grupos carboníferos están actualizándola de una herramienta auxiliar a una estrategia de desarrollo. El Grupo Nacional de Energía de China implementa profundamente la acción especial «IA+», y sus escenarios relacionados han sido seleccionados para el primer lote de almacenes de escenarios estratégicos de alto valor de IA de la Comisión de Supervisión y Administración de Activos Estatales del Consejo de Estado; China Coal Energy Group, China Coal Technology & Engineering Group y el Grupo Minero Huaibei han publicado planes de acción «IA+»; el Grupo Minero Xuzhou ha lanzado siete escenarios de demanda de IA, utilizando la IA para resolver problemas de desarrollo. Las aplicaciones de IA ya cubren más de 200 escenarios detallados, como producción minera, supervisión de seguridad y mantenimiento de equipos. En cuanto a los grandes modelos de la industria, el Gran Modelo Minero Pangu del Grupo Energético Shandong, el Modelo Lingjing de China Coal Energy Group y el Gran Modelo Sunstone de China Coal Technology & Engineering Group están transformando capacidades generales de IA en capacidades profesionales. La tecnología de conducción no tripulada en minas de carbón está madurando gradualmente. Nan Hui, subdirector del Centro de Equipos Inteligentes de la Compañía de Energía Shengli de Guoneng Beidian, presentó que la empresa ya ha logrado la operación no tripulada regular de 29 camiones mineros pesados de 220 toneladas y 1 camión minero de hidrógeno de 110 toneladas, así como la carga remota de 2 palas eléctricas WK-35. Zhang Pengpeng, subdirector general de Beijing Longruan Technology Co., Ltd., afirmó que su Gran Modelo Espacio-Temporal Longruan ya posee capacidades multimodales y se ha implementado en siete escenarios centrales, como seguridad inteligente y diseño inteligente. Qiao Wei, subdirector general de la Compañía de Geología Transparente del Instituto de Investigación de Xi'an de China Coal Technology & Engineering Group, señaló que la tecnología de geología transparente integra más de 20 algoritmos profesionales, cubriendo 11 escenarios de aplicación, como geología minera y excavación. En el área minera de Huangling, el sistema de minería inteligente con frente transparente ha logrado 7 cortes consecutivos de minería no tripulada, reduciendo el error del modelo geológico de minería de 50 cm a 15 cm, y la producción de carbón mediante minería transparente ya supera los 30 millones de toneladas. Fang Jie, director de productos del Instituto de Investigación Suchang de Longkun Wisdom, explicó que su servicio de monitoreo remoto de estado activo ayudó a la Compañía Minera Luxi del Grupo Energético Shandong a prolongar la vida útil de los equipos en un 20% y reducir los costos de mantenimiento en un 15%. Las plataformas de IA básicas a nivel industrial se están implementando rápidamente. La Compañía Jin Yun de Shanxi recibió la aprobación para construir una base de pruebas intermedias de aplicaciones nacionales de IA (en la dirección del carbón en el ámbito de recursos energéticos); la Plataforma Industrial de Internet de Ordos, respaldada por el Gran Modelo Minero Pangu de Huawei Cloud, ha construido un sistema de operación de IA integrado de «entrenamiento central, inferencia periférica, colaboración nube-periferia, aprendizaje continuo en uso y optimización constante». En cuanto a la formación de talento, la Universidad de Minería de China fue pionera en establecer la disciplina interdisciplinaria de minería inteligente, la Universidad de Minería de China (Pekín) fundó la Facultad de Inteligencia Artificial, la Universidad de Ciencia y Tecnología de Xi'an inició un plan de formación de talento en inteligencia corpórea; el Grupo Nacional de Energía de China organizó un concurso de IA para cultivar un equipo de talento digital inteligente.
La reunión también señaló los desafíos actuales. Los asistentes consideraron que la construcción digital del carbón enfrenta contradicciones profundas en tres aspectos: la base de recursos de datos, la gestión general de operaciones digitales y el ecosistema digital de la industria. Zhang Jianzhong, director del Instituto de Estándares de Datos Mineros de la Academia de Ciencias del Carbón de China, indicó que los grandes modelos generales, al ingresar a industrias específicas, carecen de datos profesionales y enfrentan el dilema de «entender lo general, pero no lo profesional». Sugirió construir un espacio de datos confiable basado en autenticación de identidad y control de uso, logrando que «los datos estén disponibles pero no sean visibles», para impulsar el flujo de elementos de datos de la industria. Liu Qiaoxi, presidente de Huaxia Tianxin IoT Technology Co., Ltd., afirmó que la construcción digital inteligente de las minas de carbón ha entrado en una fase profunda, donde la gestión y control integral aún se limitan a pantallas grandes, los subsistemas se construyen de forma independiente con protocolos diferentes, formando «chimeneas» de datos y control, sin interoperabilidad de datos ni coordinación de instrucciones; la gestión y el control están desvinculados, con un «cerebro» y «extremidades» descoordinados, las plataformas de gestión y control integral priorizan el monitoreo sobre el control, con procesos de control largos y alta latencia, y las decisiones de IA no están profundamente integradas con los sistemas de control, impidiendo un ciclo inteligente cerrado. Wang Danshi señaló que las empresas carboníferas, los fabricantes de equipos, los proveedores de soluciones y las instituciones de investigación carecen de mecanismos de colaboración efectivos, lo que dificulta la sinergia entre los eslabones de la cadena industrial; el problema de «quién invierte» sigue limitando la transformación digital inteligente de la industria. En cuanto a los próximos pasos clave, la reunión propuso cinco direcciones principales: fortalecer la orientación de la industria, desbloquear los cuellos de botella de datos (incluyendo la promoción de sistemas de estándares de datos y sistemas de gobernanza, y la realización de selección y recomendación de conjuntos de datos de alta calidad), superar los obstáculos de implementación, reforzar la garantía de talento y cerrar las brechas tecnológicas (apoyando la construcción de bases de pruebas intermedias, centros de cómputo, comunidades de código abierto, etc.). Chen Yangcai, subsecretario general de la Asociación de la Industria del Carbón de China, indicó que se promoverá la construcción de bases de pruebas intermedias de IA para la industria del carbón, la formación de talento y la creación de un ecosistema de cooperación.
Este artículo es compilado por Wedoany, las citas de la IA deben indicar la fuente «Wedoany»; si hay alguna infracción u otro problema, por favor notifícanos a tiempo, este sitio lo modificará o eliminará. Correo electrónico: news@wedoany.com
