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生产负责任的能源
我很高兴地报告，2019 年从运营和财务绩效角度来看，我们又取得了强劲的年度业绩。然而，我们的股价表现令人沮丧，ContourGlobal 的股票交易价格远低于我们对内在价值的看法。我们正在实施几项关键举措，我们相信这些举措将有助于在 2020 年缩小这一差距。这些举措包括：(a) 通过加速少数股权出售战略，将可再生资产的私人市场价值与我们在公开市场的估值之间的价值差距货币化；(b) 探索出售我们的巴西投资组合——我们唯一有意义的非硬通货敞口；(c) 不进行任何新的煤炭投资；这可能包括科索沃，因为那里新政府反对；(d) 投资我们的低碳增长渠道，专注于硬通货（美元或欧元）市场的可再生和低碳热能资产；(e) 将多余的资本返还给股东。这一年取得了令人印象深刻的成果，业务运营持续改善，收入增长，现金流强劲。 2019 年，ContourGlobal 在保持出色安全性和可靠性的同时，继续取得重大运营进展。截至 2019 年 11 月底，已连续 442 天未发生任何损失时间事故（“LTI”）。我们的目标仍然是零损失时间事故。
尺度 - 生成合理
反事实解释通过指出将导致替代性，期望的结果的方案来阐明算法决策。深入了解模型的行为，他们暗示用户采取可能的行动，并为决策提供理由。作为实现这些目标的关键因素，反事实必须是合理的，即描述数据歧管中现实的替代方案。本文利用了最近开发的生成建模技术 - 对抗随机森林（ARFS） - 以模型 - 不合Snostic的方式有效地产生了合理的反事实。ARF可以用作合理性措施或直接产生反事实解释。我们的基于ARF的方法超过了旨在产生合理的反事实解释的现有方法的局限性：易于训练和计算高效，自然而然地处理连续和分类数据，并允许以直接的方式整合诸如稀疏之类的其他DeSiderata。
使用PYSCFIPU生成QM1B
在计算机视觉和自然语言处理中基础模型的出现导致下游任务取得了巨大进展。通过数十亿个培训示例的数据集启用了这一进度。类似的好处尚未解锁量子化学，其中深度学习的潜力受到相对较小的数据集的限制，该数据集具有100K至20m的训练示例。这些数据集的大小限制，因为标签是使用密度功能理论（DFT）的准确（但要求的）预测进行计算的。值得注意的是，使用CPU超级计算机创建了先前的DFT数据集，而无需利用硬件加速度。在本文中，我们通过使用智能处理单元（IPU）引入数据生成器PYSCF IPU迈出了使用硬件加速器的第一步。这使我们能够创建数据集QM1B，其中包含9-11个重原子的十亿培训示例。我们证明，简单的基线神经网络（SCHNET 9M）通过简单地增加训练数据的量而没有其他电感偏见来提高其性能。为了鼓励未来的研究人员负责任地使用QM1B，我们重点介绍了QM1B的一些局限性，并强调了DFT选项的低分辨率，这也是更大，更准确的数据集的动力。代码和数据集。
创造可持续价值 - TRIG
TRIG 在此期间最大的投资是持有英国 1.2GW Hornsea One 海上风电场 10% 的股份。集团还对德国 Merkur 海上风电场进行了增量投资，我们对该项目非常熟悉，于 2019 年首次投资。海上风电场在投资组合中发挥着重要作用：我们的六个海上风电项目在政府支持安排期间均受益于受保护的现金流，从而降低了其股权回报对电价水平变化的敏感性。这些投资有助于促进将无补贴、回报率更高的项目添加到投资组合中，例如 2022 年 3 月收购西班牙 Valdesolar 太阳能园区 49% 的股份，同时保持投资组合的整体电价敏感性。
