本報(bào)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(xiàng)制鐵也不例外，不過，浦項(xiàng)制鐵更關(guān)注在內(nèi)部培養(yǎng)未來的人工智能專家。近日，浦項(xiàng)制鐵舉辦了工業(yè)人工智能解決方案挑戰(zhàn)賽，內(nèi)容包括預(yù)測鋼鐵原材料的成本波動、精準(zhǔn)預(yù)測海上巨浪發(fā)生的時間、計(jì)算浦項(xiàng)制鐵需要為員工準(zhǔn)備多少午餐等。

　　其中，預(yù)測鋼鐵原材料的成本波動挑戰(zhàn)賽的優(yōu)勝者是來自浦項(xiàng)科技大學(xué)（POSTECH）的學(xué)生。他們利用基于人類認(rèn)知過程的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(zhàn)。

　　對于浦項(xiàng)制鐵來說，海運(yùn)至關(guān)重要， 而海運(yùn)受海浪影響大。因此，第二個挑戰(zhàn)項(xiàng)目是精準(zhǔn)預(yù)測海上巨浪發(fā)生的時間。該項(xiàng)挑戰(zhàn)的優(yōu)勝者構(gòu)建了RSCNN（隨機(jī)洗牌卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）模型，建立了248個時空預(yù)測因子之間的關(guān)系，通過應(yīng)用集成技術(shù)完成了對海上巨浪發(fā)生時間的預(yù)測。為了使預(yù)測結(jié)果更精準(zhǔn)，該項(xiàng)挑戰(zhàn)的優(yōu)勝者使用了來自韓國東海、蔚山、郁陵島等地區(qū)33個氣象站的數(shù)據(jù)，主要預(yù)測因子為水溫、有效波高、波周期、波向和風(fēng)向。所有數(shù)據(jù)的觀測時間均為1個小時。

　　最后一項(xiàng)挑戰(zhàn)是計(jì)算浦項(xiàng)制鐵每天需要為員工準(zhǔn)備多少午餐，減少食物浪費(fèi)。優(yōu)勝者利用XGBoost（極端梯度提升）算法，創(chuàng)建了數(shù)百個“決策樹”來使預(yù)測誤差最小化。

　　3項(xiàng)挑戰(zhàn)的獲勝者都認(rèn)為，人工智能技術(shù)發(fā)展?jié)摿薮笄規(guī)缀踹m用于所有領(lǐng)域。他們表示，人工智能沒有國界。（潘達(dá)）

　?。ù宋目怯凇吨袊苯饒?bào)》2019年1月4日2版）