科技信息: 探討匯率波動對技術學習率的影響

21世紀是科技高速發展的時代，互聯網漸漸走入人們的生活。互聯網就像一張網。把我們緊緊聯系起來，現在的衣食住行都離不開互聯網科技，下面分享一篇關于互聯網科技的文章給大家。

在預測新能源系統和技術的成本時，研究人員必須考慮學習率，這是衡量技術進步的估計指標。事實上，技術進步通常與更高的技術性能和更便宜的生產成本有關。

高級可持續性研究所（IAS S）、波茨坦大學（University of Potsdam）和蘇黎世E TH的研究人員最近進行了一項研究，調查學習率估計實際反映技術進步的程度，以及是否能受到匯率波動等其他因素的影響。他們發表在《自然能源》（Nature Energy）上的論文借鑒了他們先前研究中收集到的研究結果，暗示了匯率與全球學習率之間的聯系。

進行這項研究的研究人員之一約翰·利利斯塔姆（Johan Lilesestam）告訴TechXplore說：“在完成前一篇關于集中太陽能發電的學習率的論文時，我們決定將分析的基礎貨幣從歐元（這對CSP來說是有意義的，因為它主要是在歐洲建造的）改為美元，美元是全球經濟分析的標準貨幣。通過這樣做，我們的結果發生了變化，這讓我們感到驚訝——這是我們在學習率文獻中從未聽說過的效果。

在這篇先前的論文發表后，Lileestam和他的同事決定進一步調查他們的觀察結果，以更好地理解貨幣的選擇為什么和如何影響學習率..在他們的新研究中，他們進行了一系列分析，旨在揭示特定技術的貨幣選擇在某種程度上是任意的，最終如何影響對學習率的經驗觀察。

研究人員還希望量化這種“匯率效應”，并引入一種方法來彌補這種偏見。這種方法最終可以在全球范圍內對技術進步作出更精確的經驗估計。

“我們將原始數據----以每個項目所在國的貨幣表示的項目成本----轉換成不同的基礎貨幣，以便所有數據在平等的基礎上，”Lilliestam解釋說。”由于各種貨幣相互波動，項目的成本在以不同貨幣表示時各不相同，可能夸大或掩蓋學習率度量應該衡量的技術改進。

他們開發的獨特方法使Lileestam和他的同事能夠以幾種貨幣計算學習率，顯示出他們以前觀察到的實際效果有多大。在他們的論文中，他們集中討論了一個說明性的案例，即5兆瓦以上的大型光伏電站。

隨后，研究人員還設計了一套方程式，以過濾掉特定時期內貨幣波動的影響。使用這些方程式，研究人員應該能夠產生更符合學習率實際應該衡量的指標：特定研究領域的技術改進。

利利斯塔姆說：“我們的研究結果顯示了另一個很難做實證研究的例子：有很多令人不安和困惑的因素，很難知道哪些因素是重要的。”“對我們社區來說，有兩個重要的影響。首先，我們表明，過去的全球學習利率估計可能受到匯率效應的影響，這種影響可能很大。第二，我們的發現對于研究人員和分析人員來說，在他們的模型中使用學習率估計是非常重要的，特別是對于那些運行優化模型的人來說。”

優化模型是可以用來預測給定問題的最佳解決方案的計算技術。由于大多數目前使用的優化模型都傾向于基于全球學習率的分析的廉價技術，即使百分比上的微小差異也會影響其最終結果，從而確定特定技術更有利或更適合于特定用途。

優化模型現在被廣泛使用，無論是用于科學分析還是政策建議，因此它們使用有偏見的學習率最終會導致不切實際的政策和技術實施..通過提高學習率估計的精度，Lileestam和他的同事引入的方法也因此可以影響這些模型的結果，從而導致更有效和有益的技術相關政策..

“我們現在正在研究政策如何影響技術變革，因此進行適用于同一領域的分析，但更多地關注技術學習的驅動因素，而不是評估學習的方法，”Lilesestam補充道。

進一步探索

在學習率評估中注重技術學習。socialsciences.nature.com/user.ing-rate-assessments

Johan Lilliestam等人經驗觀察到的集中太陽能的學習率及其對政權更迭的反應，自然能源（2017）。DOI：10.1038/核能。2017.94