日前，長江電力人工智能成果論文《具有協(xié)同設計機制的符號回歸大模型》在國際學術期刊《自然通訊》（《Nature Communications》）上發(fā)表。該成果由科學技術研究中心副主任研究員、人工智能工作組組長田源博士牽頭完成。
田源以第一作者身份在《Nature Communications》發(fā)表題為《基于離線強化學習的協(xié)同設計機制的交互式符號回歸大模型》的論文
該論文提出了一種由強化學習驅動的符號回歸大模型—Symbolic Q-network。該模型可自主從實驗觀測數據、檢測信號中，推演出潛在的顯式物理表達式，并通過“協(xié)同設計”機制實現(xiàn)專家知識與模型的深度融合，顯著提升了推演的效率與準確性。該研究為AI驅動的科學研究提供了一種新路徑，搭建了人類直覺與機器計算之間的橋梁。隨著模型能力不斷演進，這種人機協(xié)作式 AI 模型將為科學發(fā)現(xiàn)和工業(yè)智能化帶來新的變化，為智能電站運維與流域調度策略構建提供堅實的技術支撐。
在“雙碳”戰(zhàn)略與數字化轉型雙重機遇下，長江電力將科技創(chuàng)新作為突破技術瓶頸、實現(xiàn)科技自立自強的關鍵路徑。2024年公司取得包括1項中國專利獎、10項省部級一等獎及以上科技獎項在內的系列突破，獲批承擔2項國家重點研發(fā)計劃項目。在人工智能領域，公司已構建起涵蓋數字孿生、智能診斷、優(yōu)化調度等全鏈條的技術體系，為水電行業(yè)智能化轉型提供“長電方案”。
未來，長江電力將持續(xù)深化“產學研用”協(xié)同創(chuàng)新，加速推進人工智能大模型在水電站全生命周期管理中的深度應用，為全球能源清潔低碳轉型貢獻中國智慧。
