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数字孪生 RAN 用例研究报告
随着业界和学术界的研究界继续塑造第六代 (6G) 无线网络的范围，显然许多新颖的应用和服务将在其初期出现，包括扩展现实、沉浸式多媒体、全息通信、网络和计算融合、多维感知、普适智能、工业 4.0 及以后的连接 [1]。基于人工智能 (AI)/机器学习 (ML) 的无线接入网络 (RAN) 自动化、管理、编排和优化技术是 O-RAN 架构基础的关键因素，也是未来 6G 演进的关键支持技术之一。事实上，非实时 (Non-RT) 和近实时 (Near-RT) RAN 智能控制器 (RIC) 目前是这些支持 RAN 智能的技术的两个主要主机。然而，在 AI/ML 驱动的解决方案能够大规模商业部署并开始在未来创造真正的商业价值之前，整个行业仍有许多问题和挑战需要解决。要实现如此广泛的用例，需要满足一系列不同的要求，而前几代无线网络很难满足这些要求。为此，各种最先进的技术已成为 6G 用例的关键推动因素，其中数字孪生 (DT) 脱颖而出，成为促进 6G 无线网络设计、分析、操作、自动化和智能化的极有希望的候选技术 [2]。
海洋能空间：用例和市场机会
经过 20 年的研发投入，欧洲在海洋能领域一直保持着关键的竞争优势。过去 10 年，欧盟国家和私营部门已在海洋能研究和试点项目上投资了 40 多亿欧元。降低成本是海洋技术的关键，欧盟已通过战略能源技术计划 5 为未来十年设定了这一目标。这项投资导致欧洲市场竞争激烈，各大公司都试图将其海洋涡轮机或波浪能转换器概念推向大规模生产。从这个意义上讲，潮汐能行业似乎是最为成熟的，它推出了首个受益于购电协议的商业项目。然而，波浪能行业正紧随其后，测试原型以应对不同的欧洲沿海波浪条件 6 。
用例和建模工具的回顾
推动采用储能系统 (ESS) 的一个诱人前景是能够在多种用例中使用它们，并有可能利用多个独特的价值流。储能大挑战 (ESGC) 技术开发路径从电力系统中的一系列用例中汲取灵感，每个用例都有自己特定的成本和性能需求。除了需要改进储能技术的成本和性能外，还需要有强大的估值方法来实现有效的政策、投资、商业模式和资源规划。目前有许多储能估值工具可供公众使用，其中许多工具可以通过反映特定储能用例的输入和特征来分析 ESS 项目的价值。
与自然相关的金融风险：用例
通过模拟三种情景，量化了对化肥行业市场估值的影响：一种是化肥使用量减少仅影响欧盟 27 国，另一种是化肥使用量减少也发生在欧盟 27 国以外。这包括考虑如何将化肥减量政策出口，而化肥将属于 CBAM。这些情景和随后的建模基于已发布的 F2F、农用化学品消费增长预期、相关公司财务报表、预测的市场发展和对行业专家的采访。同样，该建模没有考虑到公司为应对转型风险或其他溢出效应而进行的战略变化。
量子计算的金融用例
2) 一般而言，从 N 种资产中选取任意数量的资产构建一个最优投资组合需要 2 N 次计算迭代（假设投资组合是等权重的，并且资产是统一定价的）。在这些假设下，10 种资产可以组合成 1,024（2 10 ）个不同的投资组合，这是一个易于管理的数量。但如果资产数量增加到 100 种，则可能的组合数为 2 100 ，大致相当于 10 30 或一千万亿平方。生成 2 100 个组合所需的计算无法在实际时间范围内完成。然而，使用 Markowitz 模型可以稍微减少计算工作量，该模型可以将投资组合优化从组合问题转化为线性系统（矩阵代数）问题。具体而言，Markowitz 模型根据资产各自的事前收益率和资产间收益相关性（协方差），确定在风险承受能力约束下使投资组合方差最小的资产组合。虽然与纯组合问题相比，Markowitz 模型大大减少了计算工作量，但它仍然需要多维代数计算，而随着资产数量的增加，这些计算变得越来越难以处理。借助量子计算，理论上可以使用 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 算法将计算工作量减少到 log(N) 次迭代，从而快速求解线性方程组。在上面的例子中，当 N = 10 时，HHL 算法理论上可以在一次迭代中解决投资组合优化问题，即使当 N = 100 时也只需两次迭代即可解决。
探索 AI 用例的范围
过去 18 个月，人工智能 (AI) 的进步为制造业带来了新的发展轨迹。当然，这个行业对人工智能并不陌生。几十年来，制造商一直使用机器学习来教设备执行任务，并且他们越来越多地部署深度学习来应对更复杂的情况。2022 年生成式人工智能的重大进步为在工业领域使用人工智能开辟了全新的机遇。生成式人工智能远不止与聊天机器人互动和重写论文。基于深度学习架构，生成式人工智能可以补充制造商的机器学习和深度学习模型，为整个制造业价值流增添更多智能。过去十年人工智能的所有进步（计算机视觉、语音识别、生成式人工智能）相结合
教育生成AI的用例
与国家教学研究所（NIOT）和教育部（DFE）合作，我们一直在探索教育领域中生成AI的潜在应用，这是“改变教师日常工作”的更广泛努力的一部分1-减少工作量并通过自动执行例行任务来改善教育量。作为这项探索性工作的一部分，我们建立了概念证明（POC）工具，以探索用于这些目的的大语言模型（LLM）的潜力。该工具旨在支持教师评估针对国家课程的工作，并向学生提供形成性的反馈和活动。这先前已被确定为教师的时间密集型过程，并且在这个领域的一致性提高将改善学生的教育成果。POC的范围仅限于仅评估4年扫盲工作，但是，它的设计意味着它可以轻松用作更广泛的工具的基础，并扩展到其他受试者或年度组。
大语模型（LLMS）的用例
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