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ULTIMATE: CONFIANZA MULTINIVEL PARA MEJORAR LA ADOPCIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL HÍBRIDA

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ULTIMATE: CONFIANZA MULTINIVEL PARA MEJORAR LA ADOPCIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL HÍBRIDA
Business Case
La puesta en producción de sistemas de IA en entornos industriales presenta un reto a la hora de proveer la suficiente confianza y comprensión del comportamiento de los modelos por parte de los operarios para la pronta identificación de malfuncionamientos o errores en los sistemas. Es necesario que los operarios entiendan las respuestas de los modelos de IA previo a su puesta en producción para poder valorar la madurez y calidad del modelo. ULTIMATE, permite definir métodos novedosos basados en técnicas de explainaiblity AI (XAI) para la evaluar y valorar la puesta en producción de modelos de IA, dentro de dos ámbitos el de robótica y el de satélites.
Objetivos
Desarrollo e implantación de soluciones de evaluación de sistemas híbridos de IA focalizados basado en análisis de confianza y mapas visuales de atención y diversas métricas que permita identificar puntos de mejora y comprensión de la validación de los modelos de IA para su puesta en producción con confianza, ayudando a la toma de decisiones en las puestas en marcha de sistemas IA.
Use case
Casos de Uso
Infraestructura
PC;
Tecnologías utilizadas
Tecnologías utilizadas
Datos utilizados
Datos de imagen de cámaras robóticas y datos de funcionamiento de ruedas de rotación de satélites
imagen
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Recursos utilizados
Equipo multidisciplinar de: expertos de dominio (robótica y desarrollo y despliegue de satélites) y expertos en Ciencia de Datos.
Dificultades y aprendizaje
Dificultad en la comprensión e identificación de las señales fallo en la parte satelital puesto que se tratan de anomalías muy específicas de dominio, y las señales han requerido soporte técnico por parte del dominio así como una limpieza y procesado de los datos.
KPIs (impacto en el negocio y métricas del modelo)
– Mejora en los procesos de entrenamiento de los modelos y en la comprensión de los malfuncionamiento de los modelos por personal no experto.
– Reducción en los tiempos de despliegue de los modelos de IA, alineándolos con las nuevas regulaciones como el AI-Act.
– Más confianza y seguridad en el despliegue de modelos de IA en entornos de producción.
Financiación
Financiación
Colaboradores
Francia: THALES ALENIA SPACE; España: ROBOTNIK AUTOMATION SLL; UK: CBRNE Ltd ; Suecia: KUNGLIGA TEKNISKA HOEGSKOLAN (KTH).
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