Репортаж от Wedoany，Недавно платформа интеллектуального анализа онтологий China Mobile Wutong Data (KnoVa) успешно прошла две авторитетные оценки Китайской академии информационных и коммуникационных технологий (CAICT) — специальные тесты «Технические требования к платформе интеллектуального анализа онтологий» и «Технические требования к онтологическому моделированию», став первым в отрасли продуктом, одновременно прошедшим обе эти авторитетные оценки в области онтологий. Эта двойная сертификация в полной мере подтверждает, что KnoVa лидирует в отрасли и соответствует самым высоким техническим стандартам в двух ключевых областях: интеллектуальное онтологическое моделирование и унифицированная платформа для интеграции данных и ИИ.
Основываясь на ранее накопленных возможностях в области данных и ИИ, China Mobile самостоятельно разработала платформу интеллектуального анализа онтологий Wutong Data (KnoVa), ориентируясь на методологию онтологического интеллекта Palantir и концепцию интеграции данных и ИИ Databricks, что позволило совершить революцию в парадигме управления данными, перейдя от подхода, «ориентированного на таблицы», к подходу, «ориентированному на объекты».
KnoVa выстраивает пятиуровневую техническую архитектуру снизу вверх: вычислительный уровень — уровень данных — семантический уровень — динамический уровень — уровень действий. Вычислительный уровень основан на распределенной архитектуре совместных вычислений и поддерживает эффективную параллельную обработку кросс-доменных данных; Уровень данных поддерживает эффективные вычисления в мультимодальном озерно-складском хранилище и, опираясь на механизм активных метаданных, автоматически фиксирует изменения данных; Семантический уровень: посредством унифицированного отображения гетерогенных полей и выравнивания сущностей с множественными идентификаторами строится единое представление, ориентированное на объекты. С помощью больших моделей ИИ ассистируется построение онтологий, поддерживается автоматическое извлечение доменных концепций и связей из бизнес-документов и словарей данных, что позволяет ИИ перейти от «просмотра имен таблиц и полей» к «пониманию бизнес-сущностей»; Динамический уровень предлагает инновационный гибридный механизм логического вывода, объединяющий явные правила, модельные правила и графовые правила, полностью покрывая потребности анализа данных. Поддерживается визуальное моделирование без кода, что позволяет бизнес-пользователям выполнять настройку правил и обучение моделей без программирования, сокращая цикл получения инсайтов до минут; Уровень действий обладает пятью ключевыми возможностями, включая симуляцию принятия решений, вычисление тегов в реальном времени и автоматический возврат результатов, что позволяет преобразовывать прогнозы в многократно используемые активы и формировать самоподдерживающийся замкнутый цикл «Данные → Инсайты → Решения → Новые данные».
Что касается инжиниринга полного жизненного цикла онтологического моделирования, KnoVa поддерживает международные стандартные онтологические языки, такие как OWL, RDF, JSON-LD, и обладает полным спектром инженерных возможностей, включая проверку синтаксической корректности, верификацию семантической логики, тестирование валидности логического вывода, управление версиями и итеративный вывод из эксплуатации. Одновременно поддерживается многопользовательское совместное редактирование в реальном времени, иерархическое управление доступом на основе ролей (RBAC) и стандартная интеграция с корпоративными платформами управления данными, что гарантирует точность построения, управляемость и эффективность использования онтологических активов в сценариях корпоративного уровня.
В настоящее время масштаб инстанцирования онтологий платформы достиг 20,6 миллиарда, охватывая более 1 миллиарда пользователей. На provincial уровне проведена практическая проверка в различных сценариях. Например, точность выявления сервисных рисков достигла 80%; количество пользователей, охваченных мерами по борьбе с мошенничеством без беспокойства, увеличилось более чем на 50%, что принесло значительный социальный эффект. Время получения инсайтов и принятия решений сократилось с нескольких дней по расписанию до мгновенного отклика, а цикл разработки и обучения моделей — с нескольких недель до часов.
Практика платформы интеллектуального анализа онтологий China Mobile Wutong Data (KnoVa) подтверждает осуществимость и перспективность технического маршрута «управляемый онтологиями, интегрированный с данными и ИИ». Это не только образец масштабного внедрения технологии онтологического интеллекта в телекоммуникационной отрасли, но и прочная основа для выбора пути и платформенная поддержка для цифровой и интеллектуальной трансформации в более широком спектре отраслей. KnoVa, движимый глубокими возможностями ИИ, выстраивает каркас знаний в вертикальных областях с помощью онтологий и продолжает высвобождать новую энергию для цифровой и интеллектуальной трансформации в таких секторах, как телекоммуникации, финансы, промышленность, государственное управление и здравоохранение.
Платформа интеллектуального анализа онтологий Wutong Data KnoVa — плетение цифрового и интеллектуального будущего на основе онтологий.
«Технические требования к платформе интеллектуального анализа онтологий» охватывают 5 основных областей компетенций и 109 технических пунктов, уделяя особое внимание сквозным интеллектуальным возможностям платформы в построении семантического уровня, динамическом моделировании поведения, интеллектуальном принятии решений и действиях, открытой интеграции, а также безопасности эксплуатации и обслуживания; «Технические требования к онтологическому моделированию» охватывают шесть этапов полного жизненного цикла — анализ требований, проектирование онтологии, реализация онтологии, проверочное тестирование, развертывание и обслуживание, итеративный вывод из эксплуатации, а также общие компетенции, с акцентом на проверку инженерных возможностей платформы в области концептуального моделирования, семантического выражения, поддержки логического вывода и семантической интероперабельности.
В настоящее время мы открыты для сравнительного анализа, оценки возможностей и профессионального тестирования для всех представителей отрасли. Приглашаем заинтересованные организации и экосистемных партнеров к участию в сравнительных оценках, чтобы проверить качество продуктов по стандартам и совместно способствовать стандартизации и качественному развитию индустрии на основе фактических испытаний.
Данный материал скомпилирован платформой Wedoany. При цитировании материалов, созданных с помощью искусственного интеллекта (ИИ), необходимо обязательно указывать источник — «Wedoany». В случае выявления нарушения прав или иных проблем просим своевременно информировать нас. Сайт оперативно внесёт изменения или удалит материал.Электронная почта: news@wedoany.com
