వివరించదగిన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (XAI) అనేది AI యొక్క ఒక శాఖ, ఇది AI మోడళ్ల యొక్క బ్లాక్-బాక్స్ లోపల వారి ఉత్పత్తి ఎలా ఉత్పత్తి అవుతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు వాటి సూచనలను విశ్వసించగలదా అని అర్థం చేసుకోవడానికి వినియోగదారులకు సహాయపడుతుంది. ఇటీవల, ఇమేజ్ రికగ్నిషన్ వంటి కంప్యూటర్ విజన్ పనులలో XAI ప్రాముఖ్యతను పొందింది, ఇక్కడ మోడల్ నిర్ణయాలు అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. ఈ రంగంలో దాని విజయాన్ని నిర్మిస్తూ, ఇప్పుడు క్రమంగా ఆరోగ్య సంరక్షణ, రవాణా మరియు ఫైనాన్స్‌తో సహా నమ్మకం మరియు పారదర్శకత ముఖ్యంగా ముఖ్యమైన వివిధ రంగాలకు విస్తరించబడింది.
ఇపిఎఫ్ఎల్ యొక్క విండ్ ఇంజనీరింగ్ మరియు రెన్యూవబుల్ ఎనర్జీ లాబొరేటరీ (వైర్) పరిశోధకులు తమ రంగంలో ఉపయోగించిన బ్లాక్-బాక్స్ AI మోడళ్లకు XAI ని రూపొందించారు. లో కనిపించే ఒక అధ్యయనంలో అనువర్తిత శక్తిబ్లాక్-బాక్స్ మోడల్ తీసుకున్న నిర్ణయాల స్ట్రింగ్‌పై అంతర్దృష్టిని అందించడం ద్వారా XAI పవన శక్తి అంచనా యొక్క వ్యాఖ్యానాన్ని మెరుగుపరుస్తుందని వారు కనుగొన్నారు మరియు మోడల్ యొక్క ఇన్‌పుట్‌లో ఏ వేరియబుల్స్ ఉపయోగించాలో గుర్తించడంలో సహాయపడుతుంది.
“గ్రిడ్ ఆపరేటర్లు పవన శక్తిని వారి స్మార్ట్ గ్రిడ్లలో సమర్థవంతంగా అనుసంధానించడానికి ముందు, వారికి తక్కువ మార్జిన్‌తో పవన శక్తి ఉత్పత్తి యొక్క నమ్మదగిన రోజువారీ సూచనలు అవసరం” అని వైర్ అధిపతి అయిన ప్రొఫెసర్ ఫెర్నాండో పోర్టే-అగెల్ చెప్పారు. “సరికాని సూచనలు అంటే గ్రిడ్ ఆపరేటర్లు చివరి నిమిషంలో పరిహారం ఇవ్వాలి, తరచుగా ఖరీదైన శిలాజ ఇంధన-ఆధారిత శక్తిని ఉపయోగిస్తారు.”
మరింత విశ్వసనీయమైన మరియు నమ్మదగిన అంచనాలు
పవన విద్యుత్ ఉత్పత్తిని అంచనా వేయడానికి ప్రస్తుతం ఉపయోగించే నమూనాలు ద్రవ డైనమిక్స్, వెదర్ మోడలింగ్ మరియు గణాంక పద్ధతులపై ఆధారపడి ఉంటాయి-అయినప్పటికీ అవి ఇంకా అతితక్కువ లోపం లేని మార్జిన్ కలిగి ఉన్నాయి. వాతావరణ మోడల్ వేరియబుల్స్ మరియు విండ్ టర్బైన్ పవర్ అవుట్పుట్ మధ్య నమూనాలను గుర్తించడానికి విస్తృతమైన డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా పవన శక్తి అంచనాలను మెరుగుపరచడానికి AI ఇంజనీర్లను ఎనేబుల్ చేసింది. అయినప్పటికీ, చాలా AI నమూనాలు “బ్లాక్ బాక్స్‌లు” గా పనిచేస్తాయి, అవి నిర్దిష్ట అంచనాల వద్ద ఎలా వస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం సవాలుగా మారుతుంది. అంచనాలకు దారితీసే మోడలింగ్ ప్రక్రియలపై పారదర్శకతను అందించడం ద్వారా XAI ఈ సమస్యను పరిష్కరిస్తుంది, దీని ఫలితంగా మరింత విశ్వసనీయ మరియు నమ్మదగిన అంచనాలు ఏర్పడతాయి.
చాలా ముఖ్యమైన వేరియబుల్స్
వారి అధ్యయనాన్ని నిర్వహించడానికి, పరిశోధనా బృందం వాతావరణ నమూనా నుండి ఇన్పుట్ వేరియబుల్స్ను ఎంచుకోవడం ద్వారా నాడీ నెట్‌వర్క్‌కు శిక్షణ ఇచ్చింది – గాలి విద్యుత్ ఉత్పత్తిపై గణనీయమైన ప్రభావంతో – గాలి దిశ, గాలి వేగం, వాయు పీడనం మరియు ఉష్ణోగ్రత వంటివి – సేకరించిన డేటాతో పాటు స్విట్జర్లాండ్ మరియు ప్రపంచవ్యాప్తంగా విండ్ ఫార్మ్స్. “మేము నాలుగు XAI పద్ధతులను రూపొందించాము మరియు డేటా యొక్క టెక్నిక్ యొక్క వివరణ నమ్మదగినదా అని నిర్ణయించడానికి కొలమానాలను అభివృద్ధి చేసాము” అని అధ్యయనం యొక్క ప్రధాన రచయిత మరియు వైర్ వద్ద పోస్ట్‌డాక్ వెన్లాంగ్ లియావో చెప్పారు.
యంత్ర అభ్యాసంలో, మోడల్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఇంజనీర్లు ఉపయోగించే కొలమానాలు. ఉదాహరణకు, రెండు వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధం కారణం లేదా సహసంబంధం కాదా అని కొలమానాలు చూపించగలవు. నిర్దిష్ట అనువర్తనాల కోసం అవి అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి-వైద్య పరిస్థితిని నిర్ధారించడం, ట్రాఫిక్ రద్దీకి పోగొట్టుకున్న గంటలను కొలుస్తుంది లేదా కంపెనీ స్టాక్-మార్కెట్ మదింపును లెక్కించడం. “మా అధ్యయనంలో, XAI పద్ధతుల యొక్క విశ్వసనీయతను అంచనా వేయడానికి మేము వివిధ కొలమానాలను నిర్వచించాము. అంతేకాక, నమ్మదగిన XAI పద్ధతులు విశ్వసనీయ సూచనలను రూపొందించడానికి మా మోడళ్లకు ఏ వేరియబుల్స్ను కారకం చేయాలో గుర్తించగలవు” అని లియావో చెప్పారు. “కొన్ని వేరియబుల్స్ మా మోడళ్లను తక్కువ ఖచ్చితమైనవిగా చేయకుండా వాటిని వదిలివేయగలమని కూడా మేము చూశాము.”
మరింత పోటీ
జియానోంగ్ ఫాంగ్ ప్రకారం-ఇపిఎఫ్ఎల్ శాస్త్రవేత్త మరియు అధ్యయనం యొక్క సహ రచయిత-ఈ పరిశోధనలు పవన శక్తిని మరింత పోటీగా మార్చడానికి సహాయపడతాయి. “పవర్ సిస్టమ్ ఆపరేటర్లు వారి అంచనా నమూనాలపై ఆధారపడిన అంతర్గత యంత్రాంగాలను అర్థం చేసుకోకపోతే పవన శక్తిపై ఆధారపడటం చాలా సుఖంగా ఉండరు” అని ఆయన చెప్పారు. “కానీ XAI- ఆధారిత విధానంతో, మోడళ్లను నిర్ధారించవచ్చు మరియు అప్‌గ్రేడ్ చేయవచ్చు, అందువల్ల రోజువారీ పవన శక్తి హెచ్చుతగ్గుల యొక్క మరింత నమ్మదగిన సూచనలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది.”
