:: Кейс
Разработка ИИ-системы для подбора оптимального состава полимерного композиционного материала
Химическая промышленность сталкивается с необходимостью ускорения разработки новых материалов, улучшения их свойств и снижения затрат на исследования.
Мы совместно с партнерами разработали инновационное решение — ИИ-систему, которая оптимизирует подбор состава полимерных композиционных материалов, повышая эффективность и снижая затраты. В этом кейсе мы подробно расскажем о каждом этапе разработки и внедрения системы, а также о достигнутых результатах.
Мы совместно с партнерами разработали инновационное решение — ИИ-систему, которая оптимизирует подбор состава полимерных композиционных материалов, повышая эффективность и снижая затраты. В этом кейсе мы подробно расскажем о каждом этапе разработки и внедрения системы, а также о достигнутых результатах.
Цель
Создать ИИ-систему, которая сможет предсказывать оптимальный состав полимерного композиционного материала для достижения заданных свойств, таких как прочность, гибкость и устойчивость к химическим воздействиям.
Задачи
Ускорить процесс разработки материалов на 20−30%.
Сократить количество необходимых лабораторных экспериментов на 40%.
Повысить точность прогнозирования свойств материалов до 90−95%.
Детали этапа
Создать ИИ-систему, которая сможет предсказывать оптимальный состав полимерного композиционного материала для достижения заданных свойств, таких как прочность, гибкость и устойчивость к химическим воздействиям.
Задачи
Ускорить процесс разработки материалов на 20−30%.
Сократить количество необходимых лабораторных экспериментов на 40%.
Повысить точность прогнозирования свойств материалов до 90−95%.
Детали этапа
- Проведение встреч с ключевыми заинтересованными сторонами для определения конкретных требований и ожиданий.
- Анализ текущих процессов разработки материалов для выявления узких мест и возможностей для улучшения.
Сбор данных
Мы собрали обширный набор данных, включающий информацию о составах полимерных материалов и их свойствах. Источниками данных стали научные публикации, патенты и внутренние базы данных компании.
Подготовка данных
Провели очистку данных, удалив дубликаты и исправив ошибки. Нормализовали данные для обеспечения их пригодности для машинного обучения. Разделили данные на обучающие и тестовые наборы для последующего анализа.
Детали этапа:
Мы собрали обширный набор данных, включающий информацию о составах полимерных материалов и их свойствах. Источниками данных стали научные публикации, патенты и внутренние базы данных компании.
Подготовка данных
Провели очистку данных, удалив дубликаты и исправив ошибки. Нормализовали данные для обеспечения их пригодности для машинного обучения. Разделили данные на обучающие и тестовые наборы для последующего анализа.
Детали этапа:
- Использование программных инструментов для автоматизации процесса очистки и нормализации данных.
- Визуализация данных для выявления скрытых паттернов и аномалий.
Выбор методов
Для решения задачи мы выбрали методы машинного обучения, такие как регрессия и нейронные сети, которые хорошо подходят для прогнозирования количественных характеристик.
Разработка моделей
Создали и обучили несколько моделей на основе собранных данных.
Настроили гиперпараметры для повышения точности и производительности моделей.
Детали этапа:
Для решения задачи мы выбрали методы машинного обучения, такие как регрессия и нейронные сети, которые хорошо подходят для прогнозирования количественных характеристик.
Разработка моделей
Создали и обучили несколько моделей на основе собранных данных.
Настроили гиперпараметры для повышения точности и производительности моделей.
Детали этапа:
- Использование платформы TensorFlow для машинного обучения для разработки и тестирования моделей.
- Проведение регулярных встреч с командой разработчиков для обсуждения прогресса и решения возникающих проблем.
Тестирование моделей
Провели тестирование моделей на независимых наборах данных, чтобы оценить их точность и надежность.
Валидация результатов
Сравнили предсказания моделей с реальными экспериментальными данными. Модели показали высокую точность в прогнозировании свойств материалов, с точностью до 95%.
Детали этапа:
Провели тестирование моделей на независимых наборах данных, чтобы оценить их точность и надежность.
Валидация результатов
Сравнили предсказания моделей с реальными экспериментальными данными. Модели показали высокую точность в прогнозировании свойств материалов, с точностью до 95%.
Детали этапа:
- Организация воркшопов с участием экспертов для обсуждения результатов тестирования и валидации.
- Документирование всех этапов тестирования для последующего анализа и улучшения.
Интеграция в бизнес-процессы
ИИ-система была интегрирована в процесс разработки новых материалов. Это позволило инженерам-химикам быстро получать рекомендации по составу и свойствам материалов.
Обучение сотрудников
Провели обучение сотрудников компании для эффективного использования новой системы в их повседневной работе.
Детали этапа:
ИИ-система была интегрирована в процесс разработки новых материалов. Это позволило инженерам-химикам быстро получать рекомендации по составу и свойствам материалов.
Обучение сотрудников
Провели обучение сотрудников компании для эффективного использования новой системы в их повседневной работе.
Детали этапа:
- Сбор обратной связи от пользователей для улучшения интерфейса и функциональности системы.
- Постоянная поддержка на этапе внедрения для решения возникающих вопросов.
Мониторинг
Постоянно отслеживаем работу ИИ-системы, чтобы гарантировать ее эффективность и точность.
Оптимизация
На основе обратной связи от пользователей и новых данных мы регулярно обновляем и улучшаем модели.
Детали этапа:
Постоянно отслеживаем работу ИИ-системы, чтобы гарантировать ее эффективность и точность.
Оптимизация
На основе обратной связи от пользователей и новых данных мы регулярно обновляем и улучшаем модели.
Детали этапа:
- Проведение регулярных встреч с командой разработчиков и пользователей для обсуждения возможностей оптимизации.
- Использование аналитических инструментов для оценки эффективности внедренных улучшений.
:: Преимущества
Сокращение времени разработки
Постоянно отслеживаем работу ИИ-системы, чтобы гарантировать ее эффективность и точность.
Снижение затрат
Уменьшилось количество необходимых экспериментальных тестов на 40%, что позволило сократить затраты на исследования на 25%.
Улучшение качества
Повысилась точность прогнозирования свойств материалов, что привело к созданию более качественных продуктов, с увеличением прочности на 20% и устойчивости к химическим воздействиям на 15%.
Внедрение в процесс производства ИИ-системы для подбора состава полимерного композиционного материала позволило компании быстрее адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка и создавать инновационные продукты с улучшенными характеристиками для своих заказчиков.
Свяжитесь с нами через email или по телефону, чтобы обсудить ваши задачи и получить коммерческое предложение.
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности