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前沿突破|福加AI自研成果入选 ICML 2026 Spotlight

发布人: 文章来源:福加智能 发布时间:2026-07-20
近期,第43届国际机器学习大会(ICML 2026)在韩国首尔举行,ICML是人工智能与机器学习领域顶级国际学术会议

前沿突破|福加AI自研成果入选 ICML 2026 Spotlight

  近期,第43届国际机器学习大会(ICML 2026)在韩国首尔举行,ICML是人工智能与机器学习领域顶级国际学术会议,与NeurIPS、ICLR并称机器学习领域三大代表性顶会,在全球学术界与工业界具有极高影响力。

  本届ICML 2026投稿竞争尤为激烈,共收到全球有效投稿23918篇,最终仅录用6352篇论文,在录用成果中,仅有536篇论文被遴选为Spotlight Paper,占总投稿量的2.2%,福加智能AI应用研究院(FUCA AI Labs)联合悉尼大学、乔治·华盛顿大学及北京工业大学完成的原创AI研究成果—Progressive Structure Adjustment for Homophily Shift Adaptation(PSAHS)(面向复杂耦合结构的渐进式图适配框架)成功入选ICML 2026 Spotlight,标志着福加智能在基础AI算法研究领域迈出坚实一步,对齐世界前沿。

图|ICML 2026在韩国首尔COEX会议展览中心举行

  原创AI突破  让AI理解复杂能源系统

  众所周知,在AIDC中,GPU集群、液冷系统、冷站、储能以及供配电等共同决定整体能源利用效率;在高效制冷机房中,冷水机组、水泵、冷却塔、末端设备等共同影响系统综合能效;在源网荷储系统中,光伏、储能、电网和负荷持续协同变化......能源系统正从单设备运行走向多设备、多能源、多策略协同运行,这些复杂场景真正需要解决的问题,不只是预测某一个变量,而是需要理解整个系统内部不断变化的关联关系,PSAHS正是聚焦复杂系统中结构关系持续变化的问题,提出了一种能够适应动态环境变化的AI学习方法,使模型能够在不同场景间实现稳定、高效的知识迁移。

  依托20多年的积累,福加将行业Know-how、物理机理、工程经验、10000+项目所沉淀的大量数据深度融入PSAHS,构建出覆盖预测、推理、优化、控制和自主学习的“能碳+AI”产品技术体系。


图丨福加AI应用研究院携成果亮相

  结构智能赋能  从算法突破到产业落地

  PSAHS所形成的Structure Intelligence(结构智能)能力正在持续融入福加智能核心产品体系,如青山大模型、eFlex能碳管理平台、E²XAgent能效提升智能体等,助力福加智能完成从原创算法突破到行业应用落地的完整闭环。

  依托ICML前沿成果与结构智能能力,福加智能已在多场景实现全链路智能能效优化。面向AIDC绿色算力,突破局部设备优化局限,达成负荷精准预测与PUE持续压降;面向高效制冷机房,自主学习机组、水泵、冷却塔联动规律,实现全年8760小时动态主动寻优;面向零碳园区源网荷储一体化建设,深度挖掘光伏、储能、电网、负荷动态耦合关系,落地新能源出力预测与综合能源全局优化......福加智能正以顶尖AI学习能力赋能核心业务,为客户提供低能耗、高可靠、低成本的能碳服务。

图丨福加“能碳+AI”数字化蓝图

  未来,福加智能将持续推进原创AI技术研发,将国际前沿成果转化为能碳管理核心能力,为客户提供更加高效、绿色、智能的能碳管理解决方案。