云知声推出基于知识图谱的电力设备故障诊断系统

  诊断设备系列     |      2024-08-09 12:48

  界的大力关注。从多源异构数据中获取到蕴含的大规模行业知识,并可广泛应用于业务深层次认知推理,这对于传统行业数智化升级有关键支撑作用。

  云知声以电力设备检修场景痛点为出发点,创新性地推出了基于知识图谱的电力设备故障诊断系统,以“知”赋能,为我国电力行业实现数字化、智能化升级提供“认知智能”新引擎。

  电力设备故障诊断是知识密集型的工作,经验丰富的“老师傅”能够借助检测工具通过“望闻问切”快速精准的定位到设备存在的问题。为充分传承和利用检修“老师傅”的多年工作经验,发掘丰富经验中蕴含的宝贵知识,提升一线班组故障诊断精准度,云知声研发了基于知识图谱的电力设备故障诊断系统。以电力设备检修导则、规范、细则和故障检修案例为基础数据,通过大规模知识构建技术学习到电力设备的故障诊断专业知识,以知识计算推理实现电力设备故障智能诊断。最终提升设备故障诊断工作的精准率和效率,赋能新型电力系统和数字化班组建设。

  (1)精准知识图谱为核心:本系统创新性的采用知识图谱构建技术,面向细分场景构建了深层次、细粒度、高精度的故障诊断知识体系;

  (2)自然灵活的人机对话交互:采用自然语言处理和知识驱动对话管理技术,实现了启发式自然人机对话交互界面,提供精准主动灵活的产品交互体验。

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  (3)多层次的诊断体系:采用认知计算推理和搜索推荐技术,提供现场精准诊断、相似案例参考和技术标准指引三个层次的诊断知识辅助功能体系;

  (1)认知决策可解释强:相对于粗糙集、神经网络等方法,本方案的知识来源确定性强,在故障诊断依据权威性、结论可解释性方面具有显著优势;

  (2)大规模自动知识构建:相对于以往的专家系统,本方案通过大规模知识图谱自动构建技术来实现,在知识构建规模、知识可扩展性、知识应用灵活性方面具有代际领先性。

  (3)深厚的知识图谱技术积累。云知声在知识图谱和自然语言处理技术方面具有深厚的积累,已在相关国内国际会议ACL,EMNLP,CCKS等上发表了数十篇论文,获得几百项专利,凭借《大规模知识图谱构建关键技术与应用》项目获得2020年北京市科技进步一等奖。此外,近3年更是在各类认知技术测评比赛中获得10余次冠亚军名次,其中2019年CHIP手术名称标准化评测第一名,2020年语言与智能技术竞赛机器阅读理解任务第一名,2021年国网设备部“电网设备技术智能问答”技术验证测评问答赛道第二名(总23支队伍)等。

  (4)落地成功案例丰富,可验证,可复制。云知声的知识图谱与智能语音等相关技术与产品,已在北京、天津、新疆等十几个电力公司得到了落地应用,并且重点参与了2022年北京冬奥会的电力保障工作。

  云知声,国内顶尖的人工智能独角兽企业,以智能语音识别、知识图谱、图像识别等全栈AI技术为核心,打造云端芯一体化平台,为医疗、地产、能源等多个行业提供语音交互、智慧物联和认知决策解决方案。

  公司连续三年参与承建科技部的国家重点研发计划——“科技创新2030”新一代人工智能重大项目,并先后获得中国智能科技最高奖——“吴文俊人工智能科技进步奖”和“北京市科技进步一等奖”“国家级专精特新小巨人”等重要奖项。

  “既要抬头仰望星空,也要低头脚踏实地。”这是云知声掌舵人黄伟博士很喜欢的一句话。仰望星空,使我们对未来生活充满突破界限、探索求知的渴望,脚踏实地,又促使着我们化理想为行动力,以实际科技产品去服务社会。面向未来,云知声将继续潜心深耕AI技术与行业场景的深度结合,与行业合作伙伴共创价值,以认知与感知智能技术赋能产业数智化升级。

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