Ant Group, par le biais de sa filiale Ant Data Science, vient de lancer EnergyTS, un grand modèle de données chronologiques pour le secteur de l'énergie. Ce lancement est considéré par le secteur comme un jalon important pour Ant dans le domaine de l'intelligence artificielle, notamment pour les applications dans le secteur des énergies renouvelables. EnergyTS, grâce à ses capacités de prédiction précises, aide les entreprises à mieux maîtriser leur production d'énergie et l'équilibre entre l'offre et la demande, optimisant ainsi leurs stratégies et leur efficacité opérationnelle.

EnergyTS est un modèle sur mesure pour le secteur des énergies renouvelables, spécialisé dans le traitement des données chronologiques du secteur de l'électricité. Le modèle intègre pleinement les connaissances spécialisées du secteur des énergies renouvelables et combine des données multimodales de divers scénarios. Ses avantages incluent l'entraînement multi-échelles, la fusion multimodale et l'apprentissage multitâches, ainsi qu'une capacité de démarrage à froid sans échantillon, ce qui signifie qu'il est prêt à l'emploi sans formation supplémentaire.

En termes d'applications concrètes, EnergyTS est largement applicable à de nombreux domaines, notamment le photovoltaïque, l'éolien, le stockage d'énergie, les microréseaux, la négociation d'électricité et les centrales virtuelles. Selon les données fournies par Ant Data Science, EnergyTS affiche d'excellents résultats en matière de prédiction de production d'énergie. Par exemple, pour les prédictions à T+1 jour, son erreur absolue moyenne (MAE) est de 0,0233, soit une amélioration d'environ 22,4 % par rapport à TimesFM-V2.0 de Google. Pour les prédictions à T+3 jours, les performances d'EnergyTS surpassent celles de Google de 46,8 % et celles de Chronos-Large d'Amazon de 62,4 %.

Points clés :

🔋 EnergyTS est un grand modèle de données chronologiques pour le secteur de l'énergie renouvelable, lancé par Ant Data Science, capable de prédire avec précision la production d'énergie et l'équilibre entre l'offre et la demande.

📈 En matière de prédiction de production d'énergie, EnergyTS surpasse nettement les modèles comparables de Google et d'Amazon.

🌍 Ce modèle contribue à briser le monopole des entreprises américaines et européennes dans le domaine de l'IA appliquée à l'énergie, améliorant ainsi l'efficacité opérationnelle du secteur.