مقابلات
جوش وونغ، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة ThinkLabs AI – سلسلة المقابلات
جوش وونغ هو المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة ThinkLabs AI. عمل سابقًا في شركة GE Vernova كمدير عام، وتحكم الشبكة. وحضر جوش وونغ جامعة واترلو.
ThinkLabs AI هي شركة متخصصة في تطوير وتطوير الذكاء الاصطناعي. وتهدف إلى تمكين الصناعات والبنية التحتية الحيوية بالذكاء الاصطناعي الموثوق به لتحقيق الاستدامة العالمية للطاقة. وتطوير الشركة لمنتجها الرائد، ThinkLabs Copilot، وهو مساعد رقمي يفهم العالم الحقيقي من خلال توأم رقمي موثوق به مدعوم بالفيزياء، ويقدم نموذجًا أساسيًا لأنظمة الهندسة.
يمكنك أن تخبرنا المزيد عن رؤية ThinkLabs AI وما الذي ألهم إنشائها؟
الرؤية وراء ThinkLabs هي بنية تحتية للطاقة موثوقة ومستدامة وميسورة التكلفة مدعومة بالذكاء الاصطناعي الموثوق به. نحن نفهم أن الشبكة لا تزال في مركز انتقال الطاقة. لتخفيض الكربون يجب أن ننتج الكهرباء. لتوليد الكهرباء نحتاج إلى الشبكة، والشبكة يجب أن تحدث بشكل جيد. نعتقد أن تقاطع أنظمة هندسة الطاقة الكهربائية والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية هو الحل.
كيف تتميز ThinkLabs AI عن الشركات الناشئة الأخرى في قطاع إدارة الشبكة؟
الشبكة معقدة، وبدرجة أن الذكاء الاصطناعي في حد ذاته لا يمكن أن يتعلم عن تدفقات الطاقة المعقدة والعمليات التشغيلية الموجودة في مساحة الشبكة. ThinkLabs تجمع بين التاريخ الغني وثقة هندسة أنظمة الطاقة التقليدية مع الذكاء الاصطناعي، كذكاء اصطناعي موثوق به مدعوم بالفيزياء، لثقة في الاستدلال والدعم اتخاذ القرار للموارد الحيوية. كما أنه يتطلب أكثر من التكنولوجيا، ولكن فريقًا ذا خبرة يفهم دقائق الشبكة وكيف تفكر المرافق والمنظمون. يأتي فريقنا من مساحة أنظمة الطاقة الكهربائية بسجل حافل، بما في ذلك المؤسس جوش وونغ الذي باع شركته السابقة Opus One Solutions لشركة GE، ويتعاون بين الهندسة والذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية.
ما هي التحديات المحددة في إدارة الشبكة التي تهدف ThinkLabs AI إلى حلها؟
التحليلات والتحسينات التلقائية والتوصيات للاستيعاب الفوري عبر الشبكة، ومحاكاة كبيرة النطاق، والتعلم المستمر والتوصيات لمواجهة قيود الشبكة وتحسين أداء الشبكة. تشمل المناطق الوظيفية المحددة:
- الإشارات – تقدير 近 الوقت لحالة تدفق الطاقة في الشبكة، وكشف الانسدادات، وانتهاكات الجهد، وكيف يتم استخدام الأصول الرأسمالية بشكل فعلي.
- الحلول – توصيات التوجيه المثالية، بما في ذلك التبديل وأجهزة الشبكة وDERs، لتخفيف الانسداد، وتخفيف اتصالات DERs، وتقليل الخسائر، واستعادة انقطاع التيار، وغيرها.
- تحقق النموذج – التحقق والتصحيح في مجموعات بيانات المصدر للنمذجة الشبكية، ووفر العمليات التشغيلية وتعزيز ثقة المشغل لعمليات الشبكة.
- مساعد المشغل – توصيات التوجيه للمشغل مدربة مع فيزياء الشبكة، والقواعد التجارية، والإجراءات القياسية، والخبرة التشغيلية، وتعزيز تدريب وتحسين القوى العاملة.
ما هو ThinkLabs Copilot، وكيف يعزز التخطيط والعمليات الشبكية؟
ThinkLabs Copilot هو مساعد رقمي يفهم العالم الحقيقي من خلال توأم رقمي موثوق به مدعوم بالفيزياء، ويقدم نموذجًا أساسيًا لأنظمة الهندسة. يعمل مع مخططي الشبكة ومشغليها، لنمذجة الشبكة إلى “توأمها الرقمي”، وأداء تحليلات عالية السرعة وكبيرة النطاق، بما في ذلك في الوقت الفعلي، وتقديم توصيات على عمليات الشبكة، والخطط، والتصاميم.
يمكنك أن تفسر ما هو توأم رقمي موثوق به مدعوم بالفيزياء، وكيف يعزز موثوقية الشبكة؟
الذكاء الاصطناعي بحد ذاته لا يمكن أن يتعلم نظامًا معقدًا مثل الشبكة باستخدام بيانات القياس فقط. توائم رقمية للعالم الحقيقي مدربة من قبل أنظمة الهندسة، وبالتالي “مدعومة بالفيزياء”. يتم التدريب باستخدام كميات كبيرة من البيانات الاصطناعية التي تم إنشاؤها من محاكاة الهندسة. توائم رقمية تقليدية فقط، مدعومة بالفيزياء، ومثالية رياضياً، ومع ذلك، تواجه تحديات جودة البيانات، وطاقة الحوسبة العالية المطلوبة، ووقت الاستجابة البطيء. في المقابل، تقنيات الذكاء الاصطناعي العامة وعدت بسرعة، ومع ذلك، هناك مخاوف بشأن جودة البيانات النادرة، والهلوسة، وأثر “ال صندوق الأسود” على عمليات الشبكة الحيوية. توأم رقمي موثوق به مدعوم بالفيزياء يقدم تحليلات شفافة وموثوقة، ومتين ضد بيانات سيئة، وسرعة الاستجابة والعمل المناسب للعمليات في الوقت الفعلي، والاستعداد بالسيناريوهات التشغيلية الكبيرة المسبقة، وعمليات التعلم المستمرة والتحسين.
كيف ت 确保 ThinkLabs AI موثوقية ودقة نماذج الذكاء الاصطناعي في السيناريوهات الحقيقية؟
طبيعة الذكاء الاصطناعي المدعوم بالفيزياء يحافظ على الذكاء الاصطناعي على اتصال بالعالم الحقيقي، ومرتبط به، ومحدد به. كما نقوم بالتعلم المستمر ورصد أداء النموذج.
ما الذي يجعل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مناسبة بشكل خاص للتعامل مع تعقيدات الشبكات الكهربائية الحديثة؟
المدربة من قبل نماذج الهندسة المحددة، ولكن التعامل مع جودة البيانات غير المثالية لعمليات العالم الحقيقي. الذكاء الاصطناعي يضيف أيضًا ثروة من تقنيات التحسين والتنمية غير المطابقة من قبل الرياضيات الهندسية التقليدية.
كيف تدمج تكنولوجيا ThinkLabs AI مع أنظمة إدارة الشبكة الحالية مثل ADMS وDERMS؟
ThinkLabs تدمج كمساعد مع أنظمة ADMS وDERMS وAEMS الحالية، والتي ستبقى منصة الاتصالات والتحكم الأساسية، في حين سوف تضافة ThinkLabs ذكاءً إضافيًا وتأتمتًا مثل نظام مساعدة القيادة في السيارة.
ما الذي يعنيه الاستثمار البذري الأخير البالغ 5 ملايين دولار لمستقبل ThinkLabs AI؟
هذا الاستثمار البذري قد مكننا من الانفصال عن شركة GE، والشراكة مع مجموعة من المستثمرين العالميين، والاستثمار في فريقنا ومنتجنا، وطرح منتجنا التجاري الأول Copilot، والعمل مع عدد من شركاء القناة لتقديم هذا إلى أيدي عملائنا. هذا هو الخطوة الأولى التأسيسية للتوسع والنمو اللاحق.
كيف تتخيل دور الذكاء الاصطناعي يتطور في إدارة الشبكة والبنية التحتية الحيوية الأخرى؟
نرى إدارة الشبكة والبنية التحتية الحيوية الأخرى كونها بشكل متزايد “الذكاء الاصطناعي أولاً”، خاصة مع الذكاء الاصطناعي المدعوم بالفيزياء. يفتح فهمًا أكبر من التعرف على الحالة والاستيعاب والتشغيل التلقائي اتخاذ القرار والتنسيق للactions الحيوية. ومع ذلك، يجب أن نبقى متواضعين وموثوقين كذكاء اصطناعي، ومطابقين لقوانين الفيزياء والتصميم الهندسي.
شكراً لمقابلة رائعة، القراء الذين يرغبون في معرفة المزيد يجب أن يزوروا ThinkLabs AI.
