我是来自孟加拉国的Md Mehedi Hasan，目前在电气工程学院攻读博士学位，研究方向是低惯性动力系统的频率动态估计、测量和控制。7月10日至14日，我参加了由学校工程训练中心举办的“AI+X创新工坊—生成式人工智能（AIGC）技术与应用”暑期学校，在丰富多彩的课程中，体验了一场“AI世界变革之旅”。

课程中，软件学院的许信顺教授介绍了AI在医疗保健、电动汽车和交通运输等各个领域的应用，让我们看到了由智能系统塑造的未来。工程训练中心主任张恒旭带来的“AI forScience”主题讲座，展示了AIAgent应用如何改变实际研究，我们感受到了将AI融入科学方法论以推动创新和发现的重要性。尚勇老师向我们讲授了AIGC辅助写作，介绍了如何科学使用ChatGPT和各种基于AI的工具，提升内容创作效率、简化数字工作流程等。在李东辕老师的实践课上，我们探索了服务器和本地环境的部署、商用级大型模型和API的使用、开源大模型的本地部署、自动语音识别（ASR）技术、本地聊天机器人的构建和部署，以及如何使用本地和基于网络的知识库实现检索增强生成（RAG），学习了如何使用本地数据集微调大语言模型（LLM）。实践课提升了我们有效应用人工智能技术的能力。

“AI+X”创新工坊的课程学习，对我对低惯性电力系统频率动态估计、测量和控制的研究方法产生了重要影响。AI能够实现频率动态更准确、更实时的估计和控制，这对于维持高比例可再生能源渗透电力系统的稳定性至关重要。课上讨论的大语言模型（LLM），可以用来增强我研究中的数据分析和预测建模能力；基于大语言模型构建的聊天机器人，能够根据我们的问题与我们沟通，从而进一步辅助我们的研究和数据分析工作；通过使用AIAgent，我们可以更准确地估计合适的频率动态，并制定稳健的控制策略，以减轻低惯性对电力系统稳定性的影响。

“AI+X”创新工坊的学习对我来说是一次极其宝贵的经历，尽管在课程初期，我遇到了一些语言和设备方面的挑战，但在老师的悉心指导下，我克服了这些困难，在这段紧张而充实的学习旅程中收获满满。此次学习拓宽了我们对AIGC技术的认识，让我们掌握了基本的实用技能，我们会继续坚持学习，进一步探索AI的应用和创新。