泰晤士高等教育与杰出学者访谈
利用工业数据科学优化大型企业和城市的运营效率
岭南大学校长秦泗钊教授表示，人工智能在改善物理系统方面可以发挥重要作用
岭南大学校长暨韦基球数据科学讲座教授秦泗钊教授说: 「工业数据科学前景广阔。」秦泗钊教授和他在大学的同事们将人工智能和数据科学应用于大型系统，如楼宇节能、智能制造设施和智能城市。
拥有自动化和工程系统背景的秦教授说: 「在过去的 15 年里，我一直专注于利用系统自身产生的数据来提高它们的效率，并确保它们以最佳状态运行，这就是所谓的工业数据分析或工业人工智能。」
他说，在大型系统中，效率的微小提升都可能产生巨大影响。例如，将工厂的投入减少百分之一，无论是能源使用、水消耗还是原材料需求，都会对降低成本和碳排放产生连锁效应。
2022年，秦教授指导的博士生刘乙人带领团队在香港举办的「全球建筑机电人工智能大挑战 - 人工智能大赛」中获胜，赢得了金奖和大奖。在该次比赛中，团队应用定制的算法来解决高层建筑的能源效益问题。他们对两栋建筑三个月内的能源使用情况做出了最准确的预测。
秦教授说，这种算法可以很容易地应用于其他建筑物，能源效益对智慧城市是非常重要的，政府官员需要利用数据来提高整个城市的运作效率，包括街道照明、能源消耗和公共交通等等。
目前，全球一半以上的人口居住在城市，而根据世界银行的资料，预计至2050年，城市人口将会持续增加。因此，提高快能源效益变得越来越重要，这样才能使城市运行顺畅，减少对环境的影响，以及减低运作成本。秦教授一直快从事大型工业系统自动化的研究，并获得多个故障排除算法发明专利，该算法可在运作复杂的工厂中查找故障。十多年来，他一直在改进这一算法。
许多工厂都希望重新利用废旧材料，并将其转化为高价值产品，与主要产出一起输出。因此，当工厂变得越来越繁复的时候，便难以诊断故障。小至一个调节蒸汽流量的阀门损坏，都会对整个系统产生连锁影响。秦教授说，这会降低系统的效率，并会演变成为代价匪浅的问题。他的团队从公司接收系统数据，然后利用算法分析数据，查找故障。
秦教授和同事们为他们设计的算法申请了多项专利。他说，这些算法有很多用途，例如金融系统中的股票交易。迄今为止，人工智能计算已成功应用于通信技术和语言系统，例如ChatGPT。秦教授说: 「很多人像我一样，深信需要将这些技术推广应用于解决物理问题，例如工厂和建筑物。」
