Репортаж от Wedoany，В последнее время Государственное управление по регулированию рынка Китая организовало ведущие научно-исследовательские силы для проведения прорывных исследований ключевых технологий, добившись успеха в создании базы знаний по контролю рисков качества интеллектуальной продукции. Данное исследование, направленное на решение таких отраслевых проблем, как сложный механизм рисков интеллектуальной продукции и отсутствие базовой базы знаний, создало аналитическую рамку качества и безопасности для интеллектуальных взаимосвязанных продуктов, обеспечивая цифровую поддержку для идентификации рисков, анализа механизмов и принятия регулирующих решений.
Исследовательская группа включила «информационное измерение» и «интеллектуальную логику» в процесс анализа качества и безопасности продукции, предложив четырехкомпонентную рамку «человек — продукт — среда — информация». По сравнению с традиционной моделью «человек — машина — среда», новая рамка дополнительно охватывает источники рисков интеллектуальной продукции при обмене данными, алгоритмическом принятии решений, сетевых подключениях и изменениях сценариев использования, что делает ее более подходящей для обработки комплексных проблем безопасности таких продуктов, как умные дома, интеллектуальные терминалы и взаимосвязанные устройства.
В части создания базового уровня базы знаний группа, опираясь на технологию больших языковых моделей ИИ, самостоятельно разработала итеративную рамку извлечения знаний. Эта рамка уже построила граф знаний по качеству и безопасности, охватывающий 10 типов типичной интеллектуальной продукции, более 50 000 единиц базовых данных, 16 000 узлов и 32 000 связей, а также структурированно описала причинно-следственные цепочки между «источником опасности — событием безопасности — мерами контроля».
Ключевая ценность этого достижения заключается в преобразовании разрозненной информации об отказах продукции, сценариях рисков, мерах контроля и регуляторных знаниях в вычислимую, отслеживаемую и расширяемую систему знаний. Для регулирования качества и безопасности интеллектуальной продукции база знаний может использоваться не только для атрибуции рисков, но и для поддержки анализа корреляции рисков между продуктами, компонентами и системными архитектурами разных уровней.
В настоящее время система базы знаний уже обладает функциями визуализации рисков и интеллектуальных ответов на вопросы, что может поддерживать такие технологические разработки, как анализ механизмов отказов и отказоустойчивое управление интеллектуальными взаимосвязанными системами, а также оценку безопасности и здоровья умных домов. Система способна распространяться от ключевых компонентов нижнего уровня до общей архитектуры, помогая выявлять потенциальные риски для качества и безопасности, а также предоставляя инструментальную поддержку предприятиям для упреждающего предупреждения и быстрого реагирования.
Результаты исследования уже вступили в стадию пилотного применения. По мере перехода интеллектуальной продукции от автономных устройств к сетевым, платформенным и алгоритмически управляемым решениям, контроль качества и безопасности также должен постепенно расширяться от последующей выборочной проверки до моделирования рисков, динамической идентификации и процессного контроля. В дальнейшем, сможет ли эта база знаний расшириться на большее количество категорий интеллектуальной продукции, корпоративные системы управления качеством и сценарии регулирующего применения, определит фактический масштаб ее поддержки в области управления безопасностью интеллектуальной продукции.
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
