Akıllı fabrikalarda, arıza tespitinde kullanılan yapay zeka sistemlerinin en büyük sorunlarından biri, üretim sürecindeki değişikliklerde performanslarının hızla azalması. Yeni sensörler, makine değişimi veya ortam koşullarındaki küçük bir farklılık, mevcut modellerin tekrar tekrar eğitilmesini gerektiriyordu.
KAIST’TEN YAPAY ZEKA YENİLİĞİ
KAIST Bilgisayar Bilimleri Fakültesi’nden Prof. Jae-Gil Lee liderliğinde geliştirilen yeni ‘zaman serisi alan uyarlaması’ teknolojisi, bu engeli ortadan kaldırıyor. Yeni teknoloji sayesinde, mevcut yapay zeka modelleri üretim süreçlerindeki değişikliklere ek eğitime gerek kalmadan otomatik uyum sağlıyor ve arızaları doğru tespit edebiliyor.
AKILLI DÜZELTME, ANINDA UYUM
Araştırma ekibi, sensör verilerini trend, trend dışı ve frekans bileşenlerine ayırarak analiz ediyor. Sistem, mevcut modelin tahminlerini yeni verilerle karşılaştırıyor ve önyargılı tahminleri otomatik olarak düzeltiyor. Yani, model yeni koşullara kendi kendine uyum sağlıyor.
EKLENTİ MODÜLÜ GİBİ ÇALIŞIYOR
Bu yeni çözüm, mevcut yapay zeka sistemlerine eklenti modülü gibi kolayca entegre edilebiliyor. Ayrıca, dört farklı sensör veri setinde yapılan testlerde doğrulukta yüzde 9,42’ye varan bir artış kaydedildi.
BAKIMDA MALİYETLER DÜŞECEK
Prof. Jae-Gil Lee, “Bu teknoloji, üretimde yapay zekanın önünü tıkayan yeniden eğitim sorununu ortadan kaldırıyor. Ticarileştiğinde, akıllı fabrikalarda bakım maliyetlerini azaltacak ve arıza tespit oranlarını önemli ölçüde iyileştirecek” diye konuştu.
