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如果將學習算法應用到各種異常復雜的系統(tǒng)中，它們幾乎可以全部變成維護需求最低、產(chǎn)量更高的系統(tǒng)。例如，高級醫(yī)療設備、配電系統(tǒng)、燃氣輪機和風電場等。

好萊塢喜歡拍一些智能機器人的電影。只要想想商業(yè)大片《變形金剛》中那些無需人工控制的自動機器，就會對此了然于心。但現(xiàn)實卻是另外一回事。大部分觀眾可能并不了解研究人員已經(jīng)取得了巨大進展，現(xiàn)在研發(fā)出的機器已具備學習能力，并能夠獨立行動，當然，它們都是為了造福人類而開發(fā)的。

位于新澤西普林斯頓的西門子美國研究院（CT）正在開展這類研發(fā)工作。該院知識決策系統(tǒng)項目經(jīng)理Amit Chakraborty帶領的一支團隊，正在為電力公司開發(fā)一種新軟件。該軟件通過分析上百萬個數(shù)據(jù)記錄，掌握人們的用電習慣。最后，系統(tǒng)就可以獨立預測用電需求。未來“智能電網(wǎng)”的主要目標就是平衡用電和不斷波動的電力供應，例如來自太陽能電站以及風電場的電力之間的關系。“可持續(xù)發(fā)展的能源系統(tǒng)可調(diào)節(jié)用電負荷，以適應產(chǎn)量不斷波動的可再生能源發(fā)電，”Chakraborty說，“因此，我們必須開發(fā)讓電力公司做出準確計劃的方法。”

2011年底之前，Amit Chakraborty的團隊將在試點項目中用真實的用電數(shù)據(jù)對新的軟件進行測試。首先要對消費者的用電數(shù)據(jù)進行研究。為此，他們將會從數(shù)百萬使用智能電表的消費者中收集相關數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)會包括以下信息：用電量及用電時段。西門子的研究人員將會把從試點項目得出的結(jié)論和氣象數(shù)據(jù)以及特殊事件（例如棒球決賽）信息結(jié)合起來。他們將使用這些原始數(shù)據(jù)為軟件開發(fā)訓練數(shù)據(jù)。然后，軟件的算法將會精確地預測出短期用電負荷。

負荷預測并不是一項新發(fā)明。大家都知道，假期時數(shù)以百萬的火雞被放入微波爐時所造成的峰值負荷。但是這種粗糙的預測還不能滿足可持續(xù)發(fā)展能源體系的要求。在美國，電力公司在管理負荷方面多年來一直依賴于市場規(guī)律。如果供電量增加，用電成本會下降。相反，電力供應緊張時，消費者就會減少用電量，否則就要多花錢。但是這種“需求響應”并不總能有效地發(fā)揮作用。如果消費者的行為和預期的不*，電力公司就必須馬上生產(chǎn)或購買更多的電能。這種規(guī)律常常失效，并會產(chǎn)生更多的溫室氣體。“為避免這一情況，我們必須能夠預測消費者在任何特定時刻的行為，”Chakraborty指出。

機器學習可以幫助降低擴建電網(wǎng)的成本。例如，Michael Metzger博士正在為西門子在慕尼黑開展的一個高級“智能電網(wǎng)”項目研究電網(wǎng)自動化。他和西門子中央研究院的其他專家一道開發(fā)出了一種學習算法，可以使用傳感器測得的數(shù)據(jù)來計算電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)。“幾十年以前埋下的供電電纜有多少，位置在哪里，現(xiàn)在一般基本找不到這種資料了，”他說。為了獲得這種有關電網(wǎng)隱藏部分的基本信息，在電纜網(wǎng)絡內(nèi)安置了傳感器。傳感器可以提供某個位置的電流和電壓數(shù)據(jù)。有了這種信息，就可能推斷出電網(wǎng)結(jié)構(gòu)。“電網(wǎng)運營商掌握這種信息后，就可以知道網(wǎng)絡內(nèi)有多少電力及其分布情況，” Metzger說到。西門子正在德國南部肯普滕市Allgäuer überlandwerke電力公司的部分電網(wǎng)中檢驗該估算方法。

查明故障信號。在服務行業(yè)，機器學習將會帶來革命性的變化。西門子研究人員如今已不再滿足于發(fā)現(xiàn)醫(yī)療診斷系統(tǒng)等昂貴設備出現(xiàn)故障后再去解決，而是要往前跨一大步。西門子美國研究院的Fabian Mörchen博士正在研發(fā)知識決策系統(tǒng)領域的學習系統(tǒng)，他說：“我們開發(fā)的程序可以有效預測核磁共振成像設備或核醫(yī)學系統(tǒng)什么時候會發(fā)生故障。”這種方法的原理是，很多機器在發(fā)生故障前會發(fā)出預兆。Mörchen說：“關鍵是找到這種信號，并讓它們可被察覺到。”這種信號包括電流、電壓、噪聲、震動、氣壓以及溫度等的變化。

機器自帶的傳感器可以檢測出自身的異常情況。在了解如何判斷機器是否正常運轉(zhuǎn)后，研究人員和其學習系統(tǒng)使用數(shù)據(jù)挖掘技術找出異常模式。一旦將一系列模式和某個故障聯(lián)系起來，Mörchen團隊就可以開發(fā)出相關算法，來訓練計算機程序。這樣，程序在處理之前沒有見過的數(shù)據(jù)時也能夠識別出這些模式。比如，MRI掃描器的低溫氦泄露時，溫度和壓力只是發(fā)生了微乎其微的變化。得益于早期預警算法，西門子醫(yī)療的技術人員才盯住了這個問題，在機器出現(xiàn)故障前就修復了制冷系統(tǒng)。如今，在這種軟件的幫助下，西門子服務團隊不僅僅監(jiān)視著3,500臺MRI掃描儀，還可以進行預防性維護。這一戰(zhàn)略使過去三年間的維修成本降低了580萬美元。

西門子美國研究院的研究員Ciprian Raileanu領導開展的一個項目，是這類研究項目的先驅(qū)之一。開發(fā)的成果被用來監(jiān)控橋梁。當時，美國交通部正想優(yōu)化全國境內(nèi)大約650,000座橋梁的維修工作。Raileanu團隊和普林斯頓附近的羅格斯大學及其高級基礎設施和交通研究中心聯(lián)合開發(fā)了一種解決方案。

自主學習提高了風電場的發(fā)電量，相當于增加了一臺風電機組。

Raileanu說：“根據(jù)橋梁傳感器資料、檢測報告、氣象資料、橋梁基建圖等歷史數(shù)據(jù)和來自警方的事故記錄、照片等，系統(tǒng)能夠獨立判斷橋梁的狀態(tài)。”他還補充道：“我們還從這些紛雜的數(shù)據(jù)中找到了模式。”在這些模式的基礎上，相關算法可了解由于某些因素共同作用可能會導致怎樣的后果。例如，如果某座橋梁于1976年建在強降雨地區(qū)，并使用了梁鐵，那么，30年后橋墩很有可能就會出現(xiàn)裂縫。美國交通部自2008年以來就一直在使用這種橋梁監(jiān)視程序。

英國和俄羅斯的鐵路公司用于監(jiān)視其列車車隊的全新系統(tǒng)也以該程序為藍本。這種學習軟件使用的數(shù)據(jù)一部分來自火車各種子系統(tǒng)上的傳感器，比如監(jiān)視剎車和車門的傳感器，另一部分則來自列車時刻表和故障報告。這種被稱為列車遠程服務桌面（RRSD）的系統(tǒng)綜合所有數(shù)據(jù)，計算出某個時刻每輛列車的位置，判斷是否需要對其進行維護等。目前，RRSD正在監(jiān)視175輛列車——西門子不僅提供軟件，還提供自動化部件。

使用神經(jīng)網(wǎng)絡，學習系統(tǒng)可以預測輪機的運行標準及其排放量（如需了解更多信息，請參閱第54頁）。

駕馭復雜數(shù)據(jù)。學習軟件的另一個主要應用領域是燃氣輪機——在這方面，學習軟件的基礎主要是神經(jīng)網(wǎng)絡。這種系統(tǒng)能在數(shù)秒之間作出關于排放量和輪機運轉(zhuǎn)情況的預測。輪機受無數(shù)因素之間復雜關系的影響，研究人員一般只能通過統(tǒng)計手段去評估，因為很多值都只能粗略地估算出來。傳統(tǒng)的數(shù)學公式需要精確的數(shù)字，因此在這種研究中不是很實用。但想要使輪機達到最長的使用壽命，實現(xiàn)的運轉(zhuǎn)狀態(tài)，同時將其排放量降到最低，就必須精確地估算并預測數(shù)千種設置的影響。

為此，位于慕尼黑的西門子智能系統(tǒng)與控制全球技術領域（GTF）部門的Volkmar Sterzing及其CT團隊開發(fā)了一種可以實現(xiàn)以上功能的新方法。使用所謂的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，研究人員可以描繪燃氣輪機的整個運轉(zhuǎn)過程，并準確預測其產(chǎn)出。Sterzing解釋說：“過去，我們只能了解到這些過程在某一時刻的狀態(tài)。而現(xiàn)在，使用這個新方法，我們可以掌握在這個特定時刻之前及之后的運行情況。”Sterzing表示，利用這種方法，研究人員不僅可以查明過去發(fā)生了什么，還可以預見未來會發(fā)生什么。這種動態(tài)的描繪可以確認其中的變化，充分利用有利的變化，同時弱化可能產(chǎn)生負面影響的變化，并相應地調(diào)整維保計劃。

未來，個人能源代理將使用裝有學習軟件的專業(yè)電表箱（左圖）來操作顧客和電力公司之間的電力交易。

CT研究人員已經(jīng)將他們從燃氣輪機中學到的知識應用在相關領域內(nèi)，例如優(yōu)化風電機組及整個風電場。作為熱心航海比賽船員的一份子，Sterzing知道在比賽中每時每刻都需要關注波浪、風速和對手的船只，這樣才能決定駕馭船只的方式。否則，如果無法預測未來的變化，就不能規(guī)劃最合適的路線。在這種辦法的啟發(fā)下，他為風電機組發(fā)明了一種軟件系統(tǒng)，這種系統(tǒng)的基礎是能夠測量大約十種因素的傳感器，包括風速、亂流度、溫度和氣壓。算法將這些數(shù)據(jù)和風電場發(fā)電量聯(lián)系起來，這樣軟件就能夠從數(shù)以千計的關系中學習并學會如何在新情況下應用已有的知識。

西門子研究人員現(xiàn)在正在測試該系統(tǒng)。

隨著對不同情況的學習，系統(tǒng)越來越擅長獨立預測，知道哪種情況下，旋轉(zhuǎn)葉片的入射角或發(fā)電機速度快慢的改變，使得風電機組能夠從風中獲得最大的產(chǎn)出。這種方法可以將風電機組的產(chǎn)出提高0.5個百分點。聽起來似乎不多，但是對一個大型風電場而言就是很顯著的效果。在過去的六個月里，瑞典Lillgrund風電場進行的實驗已經(jīng)表明，正是得益于從自己的行為中獨立學習的能力，即所謂的自主學習，風電場提高了發(fā)電量，這相當于額外添加了一臺風電機組所生產(chǎn)的電量。

從聲音中學習——高效節(jié)能

將電弧爐中的鐵塊熔煉成鋼板會產(chǎn)生大量噪聲。重量各異的鐵塊，有的甚至像汽車那么大，在三個強大的電弧下熔化時來回滑動。雖然電弧的溫度高達一萬攝氏度，有時也不能將熔化的鐵塊焊接起來，而將能量消耗到爐壁上。熔爐產(chǎn)生的噪聲震耳欲聾。三相交流電電極的電弧產(chǎn)生大約120分貝的噪聲，比噴氣式飛機的噪聲都大。Detlef Rieger是慕尼黑西門子中央研究院的非破壞性試驗全球技術領域（GTF）部門的項目經(jīng)理，Thomas Matschullat就職于愛爾蘭根的冶金技術部門。正是這樣巨大的噪聲使兩位科學家不得不認真思考這一問題。兩人想知道該如何監(jiān)視和控制熔煉過程，以減少能源的浪費。

他們在熔爐外壁掛上傳感器，這樣就可以測出熔爐內(nèi)部產(chǎn)生的聲波。除此之外，他們還持續(xù)不斷地監(jiān)視電極產(chǎn)生的電流。Rieger說：“把電極數(shù)據(jù)和聲波測量結(jié)果結(jié)合起來。我們的算法可以計算出電弧和爐壁之間產(chǎn)生的是哪種聲音振蕩。通過這個信息，我們可以推斷出熔爐內(nèi)部每時每刻的情況。”在熔化的最初階段，系統(tǒng)已經(jīng)掌握足夠的信息可以確定熔爐內(nèi)部各個鐵塊的位置，從而判斷出單個電極的輸出是增加還是減少。在熔煉的第二階段，確保鐵塊中碎屑異物形成的礦渣盡可能均勻地分布在熔化的金屬表層，這很關鍵。為此，將煤灰吹入熔爐中，在礦渣上形成一層一氧化碳泡沫。這一層泡沫保護了電弧和熔化的金屬，避免爐壁的溫度過高。這樣就減少了能源消耗。軟件不斷地通過解讀聲波數(shù)據(jù)來測量含有泡沫的礦渣是否足夠厚，分布是否均勻，因此該過程被命名為“IMELT Foaming Slag Manager（IMELT泡沫煤渣管理器）。”德國的兩家煉鋼廠和白俄羅斯的一家煉鋼廠都在使用這個系統(tǒng)，并成功地將能耗降低了2.3%。Rieger說：“例如，按照100噸鋼材的成本計算，差不多相當于每小時節(jié)省了920 度電。”而且，煉鋼廠每年的煤炭消耗量降低了25%，二氧化碳排放量減少了12,000噸。