Металлургия - это сложная наука, процессы протекающие там содержат много особенностей, которые нужно учитывать ITшникам из А+ офиса) иначе модели ИИ не будут работать
В целом +- так и происходит, например, отдельная модель помогает рекомендациями на этапе слива и дошихтования, отдельная на этапе ДСП и первичных добавок, и т.д. Плюс процесс не отдается под управление ИИ, ИИ играет роль ассистента (сугубо рекомендательный характер)
Реальные процессы в жизни редко когда подчиняются строгим математическим формулам 😉 Например в задаче оптимизации стали, в отличие от модельной школьной задачи про раствор соли, классическая математическая формула, по которой можно рассчитать количество усвоенного элемента, не применима, так как коэффициент усвояемости элемента (например, марганца), зависит от множества параметров: от содержания серы, фосфора, до таких вещей как качество перемешивания, количество и состав шлака и даже устойчивость стальковша ) Поэтому в таких задачах формулы работают посредственно, а ML на основе данных может попытаться учесть закономерности и оценить нужный нам коэффициент)
Каждому свое ) но если максимизировать прибыль минимизируя overhead cost - то точно повторяющееся)
и детектить BMW, которые на 3 места встали!
Ценный комментарий, спасибо, заставил задуматься!
Но аналогия мне просто искренне нравится :)
Металлургия - это сложная наука, процессы протекающие там содержат много особенностей, которые нужно учитывать ITшникам из А+ офиса) иначе модели ИИ не будут работать
В целом +- так и происходит, например, отдельная модель помогает рекомендациями на этапе слива и дошихтования, отдельная на этапе ДСП и первичных добавок, и т.д.
Плюс процесс не отдается под управление ИИ, ИИ играет роль ассистента (сугубо рекомендательный характер)
Таких гибридов действительно не найти) поэтому в команду ИИ спецов обычно добавляем эксперта доменной области, в данном случае металлурга 😌
Реальные процессы в жизни редко когда подчиняются строгим математическим формулам 😉
Например в задаче оптимизации стали, в отличие от модельной школьной задачи про раствор соли, классическая математическая формула, по которой можно рассчитать количество усвоенного элемента, не применима, так как коэффициент усвояемости элемента (например, марганца), зависит от множества параметров: от содержания серы, фосфора, до таких вещей как качество перемешивания, количество и состав шлака и даже устойчивость стальковша )
Поэтому в таких задачах формулы работают посредственно, а ML на основе данных может попытаться учесть закономерности и оценить нужный нам коэффициент)