Введение
Существует несколько причин, по которым может потребоваться разбить автономный ИИ на модульные части:
- Модульные системы проще тестировать и сертифицировать.
- Модульные системы проще поддерживать. Если один модуль не удается обновить или его необходимо обновить, вам не придется переработать всю систему.
- Различные навыки и различные методы принятия решений могут потребоваться в разных сценариях для эффективной автономии.
- Системы обучения (как человека, так и ИИ) лучше учатся, когда они знают отдельные навыки отдельно.
- Разбиение последовательности или концепций на меньшие уроки позволяет лучше обучать.
В этом модуле вы узнаете о трех ключевых шаблонах проектирования мозга для разработки модульных интеллектуальных систем практически для любого приложения:
Шаблон восприятия использует модель Машинное обучение (ML) для выполнения расширенного восприятия, такого как компьютерное зрение, классификация аудитории, прогнозирование или любой другой тип классификации. Он передает результаты в подсистему принятия решений, обычно модуль глубокого обучения с подкреплением (DRL).
Шаблон функции используется, когда действия элемента управления различных модулей функционально независимы. На практике это означает, что у вас есть независимые ручки управления, которые управляют различными частями процесса. Например:
Управление пальцами и запястьем на роботизированной руке отдельно от локтя и плеча во время выполнения задачи укладывания частей на столе.
Управление тремя разделами производственной линии сборки.
Управление тремя различными химическими реакторами, последовательно подключенными, которые функционально независимы и управляются с помощью ручек.
Шаблон стратегии используется, когда действия управления разных модулей одинаковы. На практике это означает, что одни и те же физические ручки управления используются в разных сценариях и стратегиях. Например, в интервью с оператором машины вы обнаружите, что существует три стратегии для работы компьютера:
Стратегия, используемая во время запуска.
Стратегия, используемая во время непрерывной работы, когда спрос на продукт высок.
Стратегия, используемая во время непрерывной работы при низком спросе на продукт.
Вы разрабатываете мозг с четырьмя модулями. Один модуль для каждой из трех стратегий и четвертый, который решает, какую стратегию следует использовать в любое время.
Мы подробно объясним эти шаблоны в следующих блоках.
Цели обучения
По завершении этого модуля вы сможете:
- Разработка автономных мозгов ИИ для промышленного приложения.
- Описание преимуществ и использования шаблонов проектирования мозга.
- Применяйте рекомендации по машинному обучению для решения промышленных бизнес-задач.
Предварительные условия
- Базовое понимание автоматизированной аналитики
- Базовое понимание автономной разведки
- Базовое понимание машинного обучения