Soap Extruder senaryosu için beyin tasarlama
Şimdi sabun ekstrüzörü senaryosu için bir beyin tasarımı taslağı oluşturarak beyin tasarımına yönelik üç adımlı yaklaşımı uygulayalım.
1. Adım: Görevinizi becerilere/modüllere ayırma
Konu uzmanları (mühendisler ve uzman operatörler) yapay zeka beynini sabun ekstrüzörü için tasarlamak üzere Otonom Yapay Zeka Mimarları ile bir araya geldiğinde, çözmek istedikleri sorunu tanımlayarak başlarlar.
Ekstrüderin içindeki sabuna ne olduğunu tanımlamak ve tahmin etmek özellikle zordur. İşlem dinamiktir ve denetim stratejileri, yapılan sabun türüne bağlı olarak değişir. Örneğin, yağlı sabunlar veya kurutucu sabunları yapılırken veya sabun rengini değiştirirken stratejiler değişir.
Konu hakkında birçok soru sorarak, özellikle sabun ekstrüzörü uzun yıllar boyunca (bazen on yıllar) çalıştırma becerisi kazanan uzman operatörlere, beyin tasarımına dahil edilecek becerileri veya modülleri belirleyebileceğiz.
Meraklı olmak, Otonom Yapay Zeka Mimarı'nın en önemli yeteneklerinden biridir.
Beyin tasarımımızın becerileri veya modülleri haline gelecek stratejileri elde etmenin en verimli yolu, aşağıdakileri içeren aşağıdaki 3 sütunlu tabloyu doldurabilmektir:
- Ortamda gerçekleşen senaryo veya durum.
- Uzman operatör senaryo gerçekleştiğinde ne anlama geldiğini düşünür.
- Senaryo gerçekleştiğinde uzman operatörün yaptığı işlem. Strateji, belirli bir senaryoda yapılması gerekenleri açıklayan etiketli bir eylem kursudur. Bu bir eylemdir, bu nedenle bir fiil ile ifade edilir ve beyin tasarımımızın beceri veya modülünün adı olacaktır.
Soap extruder örneği için 3 sütunlu tablo aşağıda verilmişti:
| Senaryo şöyle göründüğünde (sorun) | Ne anlama geldiğini düşündüğümüz (neden) | Bunu yapın (yanıt) |
|---|---|---|
| Ekstrüder dışındaki sabun öbekleri | Yağlı sabun yanlış ısıtıldı | Isıyı değiştirme |
| Kuru sabun için aktarım hızı düşüşleri | Vida yağlı sabun için yapılandırıldı | Isı ve vida hızını değiştirme |
| Çıkış sabunu çubuğu beklenmeyen rugosity gösteriyor | Zar merkezden taşındı | Değiştirme zarı |
Yağlı ve kuru sabun arasındaki fark belirsizdir çünkü farklı sabun renkleri, bileşenleri ve işlem koşulları için değişir. Bu nedenle, yapay zeka beyninin açıkça yağlı ve açıkça kuru sabunlar üzerinde eğitildikten sonra bunları ayırt etmeyi öğrenmesi gerekir. Bu nedenle bir DRL seçiciye ihtiyacımız olacak.
Bu nedenle ekip, becerileri beyne ayrı olarak öğretilmesi gereken üç kontrol stratejisi olarak tanımlar:
- Strateji 1 yağlı sabun için olacak
- Strateji 2 kuru sabun için olacak
- Strateji 3, sabun türü ne olursa olsun kalıbı ayarlamak olacaktır
2. Adım: Becerilerinizin/modüllerinizin birlikte nasıl çalıştığını düzenleme
Görevi becerilere dönüştürdikten sonra, öğrenilen becerilerin birlikte başarıyla nasıl çalışacağını düzenlersiniz.
Ekip tarafından tasarlanan aşağıdaki beyin diyagramı, sabun ekstrüzörü gerçekleştirmek için gereken becerileri listeler ve düzenler. Beyin tasarımı iki strateji (Yağlı Sabun ve Kuru Sabun) ve her stratejinin ne zaman uygun olduğunu belirlemek için bir seçici içerecektir. Bundan sonra, bağımsız bir strateji, zar konumunu en uygun ekstrüzyon için hizalamaya odaklanacaktır.
Adım3: Her beceriyi/modülü uygulamak için en iyi teknolojiyi seçin
Şimdi, modüllerin her biri tarafından kullanılacak teknolojiye göre beyin tasarımını renklendirin.
Eğitimden sonra beyin dışarı aktarılabilir ve sabun ekstrüder kontrol sürecine entegre edilebilir. Eski kontrol sistemleri gibi, yeni beyinleri de en uygun operasyon stratejilerini nasıl uygulayacaklarını bilir. Yapay zeka beyni, eski kontrol sisteminin aksine bu stratejileri yeni yollarla birleştirmeyi ve ekstrüderdeki değişikliklere ve ham bileşenlerin özelliklerine otomatik olarak yanıt vermeyi de bilir.