Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Trí tuệ nhân tạo để dự đoán sản lượng hydro xanh và tính phù hợp của địa điểm bằng cách sử dụng chỉ số tổng hợp dựa trên SHAP: Tập trung vào Oman

Created by
  • Haebom

Tác giả

Obumneme Zimuzor Nwafor, Mohammed Abdul Majeed Al Hooti

Phác thảo

Bài báo này trình bày một khuôn khổ trí tuệ nhân tạo (AI) mới để xác định các vị trí tối ưu cho sản xuất hydro xanh. Khuôn khổ này sử dụng một quy trình đa giai đoạn bao gồm phân cụm đa biến không giám sát, bộ phân loại học máy có giám sát và thuật toán SHAP. Kết quả, được đào tạo trên Oman với dữ liệu khí tượng, địa hình và thời gian tích hợp, cho thấy khoảng cách đến nguồn nước, độ cao và biến động theo mùa là những yếu tố quan trọng nhất quyết định tính phù hợp của địa điểm sản xuất hydro xanh (giá trị SHAP tuyệt đối trung bình lần lượt là 2,470891, 2,376296 và 1,273216), và độ chính xác dự đoán của mô hình đạt 98%. Nó cung cấp các giải pháp thay thế khách quan và có thể tái tạo để hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ở các quốc gia có dữ liệu sản lượng thực tế hạn chế hoặc không đủ.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cung cấp khuôn khổ AI khách quan và có thể tái tạo để đánh giá tính phù hợp của các địa điểm sản xuất hydro xanh.
◦
Hỗ trợ quy hoạch và ra quyết định về cơ sở hạ tầng hydro xanh ngay cả ở những khu vực thiếu dữ liệu.
◦
Vị trí gần nguồn nước, độ cao và sự thay đổi theo mùa được xác định là những yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến tính phù hợp của địa điểm sản xuất hydro xanh.
◦
ĐạT được độ chính xác dự đoán mô hình cao là 98%.
◦
Cung cấp giải pháp thay thế khách quan cho đánh giá chủ quan của chuyên gia.
•
Limitations:
◦
Vì kết quả của nghiên cứu này được thực hiện ở khu vực Oman nên cần phải xác minh thêm để có thể khái quát hóa sang các khu vực khác.
◦
Độ Tin cậy của kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi chất lượng và số lượng dữ liệu được sử dụng.
◦
Do bản chất hộp đen của các mô hình AI, cần phải đảm bảo tính minh bạch trong quá trình ra quyết định của mô hình.
👍
Made with Slashpage