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利用机器学习潜力拓展量子计算在材料科学领域的应用范围
解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前，人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法，目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中，我们提出了一种策略，使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性：统计、优化和硬件噪声。最后，我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟，优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。
力拓 2023 年年度报告 – 战略报告
我们正在寻找更好的方法 TM 来提供世界所需的材料。2023 年，我们在世界各地的团队寻求机会减少我们的碳足迹，合作开发技术以降低钢铁和铝生产的碳排放，寻找更有效的方法来供应铜和能源转型所必需的关键矿物，并从废物中创造新产品。我们探索、开采、加工，我们的目标仍然是在脱碳世界中，将商品组合与不断变化的客户需求保持一致。但我们无法独自做到这一点。因此，我们努力建立合作伙伴关系，以解决问题并创造对社会和环境影响较小的解决方案。这种方法既适用于大规模的变革性创新，也适用于渐进式的日常进步，例如我们的安全和运营绩效。
力拓 2023 年年度报告
我们正在寻找更好的方式 TM 来提供世界所需的材料。2023 年，我们在世界各地的团队寻求机会减少我们的碳足迹，合作开发技术以降低钢铁和铝生产的碳排放，寻找更有效的方法来供应铜和能源转型所必需的关键矿物，并从废物中创造新产品。我们探索、开采、加工，我们的目标仍然是在脱碳的世界中，将商品组合与不断变化的客户需求保持一致。但我们无法独自做到这一点。因此，我们努力建立合作伙伴关系，以解决问题并创造对社会和环境影响较小的解决方案。这种方法既适用于大规模的变革性创新，也适用于渐进式的日常进步，例如我们的安全和运营绩效。
力拓气候变化报告 2023
我们仍然相信电气化是消除柴油排放最有效、最具成本效益的方式，但我们预计在 2030 年之前不会大规模部署电动车队。在此期间，我们正在研究和部署过渡性、直接解决方案，包括可再生柴油。今年 5 月，我们在加利福尼亚州的硼矿成为世界上第一个成功将重型机械从化石柴油过渡到露天矿，每年可减少 45,000 吨二氧化碳。2023 年底，我们宣布在犹他州的肯尼科特铜矿部署可再生柴油，规模几乎是这个数字的十倍。2024 年，该矿区用可再生柴油替代柴油将使肯尼科特的排放量减少约 80%，即每年减少高达 495,000 吨二氧化碳。
人工智能 (AI)、力拓和公司领先的人工智能竞争力
简介 人工智能 (AI) 包括计算机程序或数字连接设备以类似于人类学习理解和影响其环境的方式思考、学习和响应的能力。这一程序化互联技术领域也试图使计算“更智能”。人工智能包括复杂的信息处理和编程问题，这些问题源于生物或商业数据及其信息处理的某些方面 (Marr, 1975)。当今人工智能的进步使该行业变得更加复杂，更难以在瞬间提供高质量的商业信息，这可能会决定成功、生存或破产 (Bharadiya, 2023)。Pallathadka 等人 (2021) 介绍了金融行业中的人工智能，通常涉及：机器学习、复杂性解决方案和多样性算法，并有助于实现：更好的消费者连接、供应链效率、设计改进、产品质量控制方法和新的消费者体验——而且所有这些都成本低廉！人工智能应用的稳步增长现已渗透到人类生活和商业机会中。如今，商业中采用人工智能有助于预测和从数据中学习。它有助于提高竞争力、重新设计产品/服务、重新规划商业战略、提高人类理解力、推进计算并解决复杂的商业未知问题（Sestino & De Mauro，2022 年）。人工智能商业领域人工智能通常基于对设备功能采取行动的能力。人工智能采用适用的数字人工智能软件系统，并提供分析和识别基本重复模式或复杂机制中的模式差异的能力，包括大数据优化、图像识别、机器学习 (ML)、机器人技术和所选公司或工业部门的设备自动化。一些人工智能可以使机器或设备学习和设计自我改进。Zohuri 和 Moghaddam（2020 年）等人支持人工智能参与业务流程的不同迭代级别。人工智能渗透到业务的许多层面。人工智能大致呈周期性发展，从简单的机械规则型响应驱动型人工智能，到日益复杂的代际人工智能，如下所述。这五代人工智能与以下几大变化相一致：（1）最新的数字能力和趋势、（2）正在进行的工业/开发者创新技术以及（3）人工智能参与突破周期。这些周期也与未来学家的考虑相结合（Anon7，2023 年，Anon8，2023 年），而且并非专门基于学术论文。简单的反应式人工智能系统接收基本的数字信息，并被编程为启动特定响应。第一代人工智能系统以无人监督的方式持续提供相同的基本、特定的条件改变，以适应相同的情况。此外，它不会从重复或变化的数字信息情况中学习。反应式人工智能系统无法启动未来的重定向更改操作。但是，它们可以包含以下程序：垃圾邮件过滤器、SPSS 的统计分析、出租车/优步预订服务或业务呼叫热线的过滤系统，以连接到所选的业务响应部门。这一级别的软件开发提供了诸如基本人工智能自然语言处理（识别/响应和图像识别）之类的结果，但有时它们可能会使用基本的机器学习和/或神经网络算法来完成特定任务。第二代人工智能系统利用可用内存，但方式有限且受监督。这种方法可以存储知识并使用预测算法：回忆、重新整理和训练大量数据，比较过去和现在的观察、经验或行动数据，并建立进一步的比较知识，同时还提供复杂、评估的
力拓 2022 年年度报告 - 采矿数据在线
我赞扬雅各布和执行委员会在 2022 年初委托并公开分享公司工作场所文化的外部审查时表现出的关怀和勇气。自那时以来，我们做了很多工作来做出积极的改变。董事会和我全力支持实施《日常尊重报告》中提出的 26 项建议，我们正在密切关注这些建议。我们正在与撰写该报告的前澳大利亚性别歧视专员伊丽莎白·布罗德里克密切合作，探讨我们作为董事会如何帮助确保进展并以身作则，实现我们都希望看到的文化变革。我们还通过扩大我们新的薪酬与人才委员会的范围，将对人才和文化的持续关注纳入其中，加强了董事会和执行委员会在这方面的承诺。
力拓公开意见 – 2021 年关键矿产清单提案
除了上述现有和潜在的生产之外，力拓还参与了各种合作，以促进未来关键矿物的更多生产。我们继续与美国能源部关键材料研究所 (CMI) 合作，与 CMI 专家密切合作，寻找经济地回收关键矿物副产品的创新方法。力拓还与美国地质调查局合作，在蒙大拿州勘测关键矿物，并与华盛顿的非营利组织 RESOLVE 合作，成立了 Regeneration，这是一家初创公司，将利用旧矿场的废料进行再开采和加工来提取有价值的矿物，包括潜在的关键矿物。
力拓对澳大利亚的经济贡献
该研究确定了力拓澳大利亚业务以各种方式帮助澳大利亚经济发展，造福所有澳大利亚人。这包括直接影响，如就业和商品和服务支出，以及连锁影响，如在更广泛的经济领域创造就业机会和增加澳大利亚劳动者的实际收入。