本報訊 在全球企業爭奪人工智能(AI)頂尖人才的競賽中，科技巨頭如穀歌、亞(ya)馬(ma)遜(xun)和(he)三(san)星(xing)之(zhi)間(jian)的(de)競(jing)爭(zheng)尤(you)其(qi)激(ji)烈(lie)。韓(han)國(guo)浦(pu)項(xiang)製(zhi)鐵(tie)也(ye)不(bu)例(li)外(wai)，不(bu)過(guo)

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　　其中，預測鋼鐵原材料的成本波動挑戰賽的優勝者是來自浦項科技大學（POSTECH）的學生。他們利用基於人類認知過程的DA-RNN（基於雙重注意力的遞歸神經網絡）模型完成了此次挑戰。

　　對於浦項製鐵來說
，海運至關重要
， 而海運受海浪影響大。因此

，第二個挑戰項目是精準預測海上巨浪發生的時間。該項挑戰的優勝者構建了RSCNN（隨機洗牌卷積神經網絡）模型，建立了248個(ge)時(shi)空(kong)預(yu)測(ce)因(yin)子(zi)之(zhi)間(jian)的(de)關(guan)係(xi)，通(tong)過(guo)應(ying)用(yong)集(ji)成(cheng)技(ji)術(shu)完(wan)成(cheng)了(le)對(dui)海(hai)上(shang)巨(ju)浪(lang)發(fa)生(sheng)時(shi)間(jian)的(de)預(yu)測(ce)。為(wei)了(le)使(shi)預(yu)測(ce)結(jie)果(guo)更(geng)精(jing)準(zhun)，該(gai)項(xiang)挑(tiao)戰(zhan)的(de)優(you)勝(sheng)者(zhe)使(shi)用(yong)了(le)來(lai)自(zi)韓(han)國(guo)東(dong)海(hai)
、蔚山、鬱陵島等地區33個氣象站的數據
，主要預測因子為水溫、有效波高、波周期、波向和風向。所有數據的觀測時間均為1個小時。

　　最後一項挑戰是計算浦項製鐵每天需要為員工準備多少午餐
，減少食物浪費。優勝者利用XGBoost（極端梯度提升）算法

，創建了數百個“決策樹”來使預測誤差最小化。

　　3項挑戰的獲勝者都認為，人工智能技術發展潛力巨大且幾乎適用於所有領域。他們表示，人工智能沒有國界。（潘達）

　　（此文刊登於《中國冶金報》2019年1月4日2版）