AJDocs.ru живые документы

Качество автозапчастей — вопрос не только экономики, но и безопасности. Оно зависит не только от состава сплава или режима термообработки, но и от множества скрытых факторов: фамилии оператора, условий хранения сырья, даже дня недели. Именно выявление таких «неочевидных причин» — главная ценность интерпретируемого ИИ в автопроме. Вместо единой сложной системы — набор небольших приложений, каждое из которых: На схеме — ключевые этапы и «скрытые» данные, влияющие на безопасность и долговечность....

Многие путают «большие языковые модели» (LLM) и «прикладной искусственный интеллект». Это разные инструменты — с разной ценностью для GxP-среды. LLM — мощный инструмент для R&D, но не для production-среды. Прикладной ИИ — не «модный тренд», а инженерное решение для снижения рисков, повышения качества и соответствия GxP...

ИИ и Нефтехимия В нефтехимическом производстве качество продукции зависит не только от явных параметров (температура, давление, pH), но и от множества скрытых, операционных и логистических факторов: номера тары для сырья, дня недели, фамилии оператора, истории реактора. Именно выявление таких «неочевидных причин» — главная ценность интерпретируемого ИИ в регулируемой среде. Принцип: много маленьких программ вместо одного «чёрного ящика» Вместо единой сложной системы предлагается набор небольших,...

Металлургическое производство — одна из самых ресурсоёмких и критически важных отраслей промышленности. Ошибки в плавке, прокатке или термообработке могут привести не только к браку, но и к авариям с последствиями для безопасности. В таких условиях внедрение искусственного интеллекта требует не «чёрных ящиков», а прозрачных, валидируемых и объяснимых решений. Производственный цикл и точки внедрения ИИ На схеме ниже — ключевые этапы металлургического производства и места, где интерпретируемый ИИ приносит максимальную пользу...

Фармацевтика и ИИ (AI) Феномен ИИ уже оказал значительное воздействие на современную промышленность. Фармацевтика с присущим ей консерватизмом не спешит внедрять широко внедрять ИИ. Существующие решения либо касаются областей вне строгой регуляции GxP (ранняя разработка, маркетинг), либо оптимизируют очень узкие некритичные области (справка по нормативной документации, помощник по работе с текстом). Регуляторика Европейского Союза в проекте 22 приложения GMP предписывает использование только статических моделей ИИ, генерирующих детерминированные выходные данные...