Industriari aplikatutako adimen artifizialaren ikaskuntza eraginkorra

ArgIA proiektuaren helburu orokorra da Industrian egiten diren adimen artifizialeko aplikazioetan ikaskuntza efizienterako metodoak sortzea, algoritmoen errendimendua kontserbatu edo handitu ahal izateko, eta, hala, nabarmen murrizteko bai beharrezko datu bolumena, bai proiektu horiek garatzeko denbora.

Beraz, ArgIA oinarrizko ikerketa proiektu bat da, Adimen Artifizialeko ikerketaren barruan kokatua, non ikaskuntzaren erronkari heldu nahi zaion idatzitako datu kopuru txiki batetik abiatuta, ikaskuntza hori ikaskuntza eraginkor bihurtuz.

PROIEKTUAREN EMAITZAK ETA ERAGINA

Aukeraren atalean azaldutako egoerak konpontzeko ArgIAk proposatzen duen soluzioa da Transfer Learningen oinarritutako ikaskuntza efizienteko teknikak aplikatzea, lehen modelatze ariketan sortutako ezagutza helarazteko eta lagin gutxi batzuetatik abiatuta, eredu berria sortzeko. Emaitza espezifiko horiei dagokienez, hauek dira proiektuan lortuko diren aurrerapen teknologikoak:

- Altzairuaren gogortasuna eta konposizioa iragartzeko ereduak ikastea metalografia mikroskopikotik abiatuta, eta ezagutza aplikatua transferitzea iragarpenean, altzairuaren gogortasunaren soinu-uhinetatik abiatuta.

- Material erregogorren benetako erabilera (eta bizi zikloa) optimizatzea, deep ereduetatik abiatuta eta horiek instalazio mota desberdinetara transferituta.

- Few-shot teknikak sortzea ekoizpen-akatsetan anomaliak detektatzeko eta ikasteko, eta domeinua transferitzea pieza eta erreferentzia mota desberdinetan altzairuaren gainazala ikuskatzeko, eta weak teknikak egokitzea akatsak sailkatzeko.

- Datuak simulazio aurreratuan oinarrituta lortzea eta osagaiak fabrikatzean datu sintetikoak sortzea, berrerabiltzeko eta beste testuinguru eta ingurune batzuetara egokitzeko.

- Ikaskuntza eredu inkrementalak eta moldagarriak fabrikazio prozesuetan, prozesua ezaugarritzeko eta ereduak testuinguruko beste kausistika batzuetara transferitzeko (material desberdinak, prozesu baldintza desberdinak).