У нас вы можете посмотреть бесплатно LLM applications for energy management in mining! или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Prof. Xianming Ye from the University of Pretoria delivered a fascinating technical deep dive on how Large Language Models can transform energy optimization for mine equipment. Key takeaways: • LLMs can serve as advisors, operators, or programmers in energy systems • Case study on twin rock winders showed ChatGPT-generated schedules came within 6% of traditional optimization (R15,827 vs R16,775) • The 6% gap? Mostly peak-period hoisting that could be optimized further • Critical insight: LLMs excel at rapid scenario testing and explaining complex charts, but still need human validation • Data security matters—consider private deployments (Hugging Face, on-premise solutions) for sensitive mining data The message is clear: AI won't replace mining engineers, but engineers who leverage AI will have a competitive edge. Watch the full recording on Coaltech's YouTube channel (link coming via LinkedIn/email). #Coaltech #MiningIndustry #ArtificialIntelligence #EnergyManagement #LLM #Innovation #MiningTechnology