Платформа ДРУЗА 2.0
Искусственный интеллект (AI) нового поколения
_______________
Базирование аналитики и управляющих процессов системы ДРУЗА на основе ИИ нового поколения — это основное отличие платформы от уже существующих решений. Идея, лежащая в основе технологического прорыва в области разработки AI заключается в поэтапном выращивании интеллекта на искусственной основе. В нашем случае основа - это техническая база предприятия.
Базирование аналитики и управляющих процессов системы ДРУЗА на основе ИИ нового поколения — это основное отличие платформы от уже существующих решений. Идея, лежащая в основе технологического прорыва в области разработки AI заключается в поэтапном выращивании интеллекта на искусственной основе. В нашем случае основа - это техническая база предприятия.
Этапы роста AI и соответствующие им сегменты:
Стартовые Алгоритмы
Алгоритмы управления и статистики основных функциональных направлений предприятия, наполняющие матричную базу данных на основе Big Data, которая состоит из упорядоченных данных с датчиков и трек-листов объектов предприятия.
Базовые нейросети
Cамообучающиеся нейросети, работающие одновременно, для главных функциональных направлений: Трекинг, СБ, Финансовые потоки, Логистика , Паттерны поведения
Интеллект Druzа-AI
Ядро, интеллект, выращиваемый на искусственной основе, которой являются все предыдущие уровни формирования нейросетей предприятия и структурированной информации. В основе, как база, у искусственного интеллекта лежат такие компоненты:
• Пополняемая Big Data
• Стартовые алгоритмы
• Базовые нейросети
• Пополняемая Big Data
• Стартовые алгоритмы
• Базовые нейросети
AI проекта DRUZA 2.0
Развитие AI вместе с системой
Каждый из 3-х этапов роста стартует последовательно и развивается в дальнейшем одновременно с остальными сегментами. В финальной сборке совершенствование происходит во всех 3-х уровнях (сегментах) сразу.
Этапы роста AI
Разработка ИИ нового поколения основана на гибридном методе. Это низкоуровневое программирование основанное на внедрении микроэлектроники, объектное программирование на среднем и архитектурное управление процессами на высшем уровне. Это позволяет проводить ИИ через 5 этапов роста:
1
Структурный, базовый
Создание и поддерживание базовой структуры алгоритмов.
2
Поведенческий
Создание поведенческой базы для нейросетей.
3
Самообучающийся, рефлекторный
Запуск системы обучающих алгоритмов для нейросетей, формирование стойких реакций нейростетей.
4
Саморефлективный
Запуск управляющего AI – ядра самообучающегося на реакциях нейростей.
5
Прогрессирующий
Запуск алгоритмов, помогающих управляющему ядру реструктуризировать или наращивать нейросети и базовые алгоритмы в соответствии с текущими задачами.