Project Bonsai

産業向けローコード AI 開発プラットフォーム

インテリジェント コントロール システム用のローコード AI 開発プラットフォーム

AI を利用した自動化の作成を高速化することで、生産効率を高め、ダウンタイムを短縮することができます。データ サイエンティストは必要ありません。Project Bonsai はプレビューでご利用いただけます。

データ サイエンスを必要とせずに、エンジニアが AI を作成できるようにする

エンジニアによって作成された指示とガイダンスを AI に教える

シミュレーションを通じて実際の環境に対応する AI を準備する

AI をデプロイして、自分自身で、または他の人と連携して作業する

エンジニアが AI を利用した自動化を構築できるようにする

テンプレートと直感的なエクスペリエンスを使用して開始することができるため、最小限のデータ サイエンスとコーディングで AI を作成することができます。プロセス変数の最適化から始めるか、プロセス全体にインテリジェンスを追加して拡張するかを選択できます。現実世界にデプロイする前に、シミュレートされた環境で安全かつ迅速に AI を検証できます。

自律システムの詳細

人間がトレーニングした AI からのサポートにより、運用責任者の意思決定を強化する

エンジニアが持っている専門知識を、レッスンや目標設定、報酬などを通じて直接 AI に注ぎ込みましょう。一度構築した AI を複数のプロジェクトで再利用することで、時間とコストを節約することができます。安全ポリシーを追加することで、安全性とコンプライアンスの規制を満たし、スタッフの安全を確保することができます。

機械教示の詳細情報

完全に制御できる AI をデプロイする

ブラックボックスのない AI を使うことで意思決定が行われた理由を正確かつ簡単に理解することができるため、規制当局や監査役に対し、より適切な対応を行うことができます。AI をどのように実装するかは、お客様が決定します。意思決定の支援のために人と並べて使用したり、単独で動作させたりするかを選択することができます。AI をオンプレミス、クラウド、IoT エッジ、または組み込みデバイスにデプロイすることで、インフラストラクチャのニーズを最大限に満たすことができます。

基本情報

包括的なセキュリティとコンプライアンスの組み込み

  • Microsoft では、サイバーセキュリティの研究と開発に年間 10 億米国ドルを超える投資を行っています。
  • Microsoft には、データ セキュリティとプライバシーを専門とする 3,500 人を超えるセキュリティ エキスパートがいます。
  • Azure は、他のクラウド プロバイダーを上回るコンプライアンス認定を受けています。包括的なリストをご確認ください。

Project Bonsai についてよく寄せられる質問

  • 機械教示は、機械学習の補完的なアプローチです。AI の専門知識を持たないユーザーにも役立ち、複雑な問題を単純なタスクに分割して、解決策をすばやく見つける方法について、AI モデルに重要な手掛かりを与えることができます。また、機械教示により、システムがデプロイされた後の自律制御システムの動作を容易に理解し監査することができます。これは、安全性が要求されるアプリケーションにとって重要です。
  • 従来のコントローラーは、固定された一連の命令で動作します。これらのシステムは、一度に 1 つのタスクを効率的に実行しますが、人間のオペレーターは、さまざまなシナリオ、条件、目標に合わせてマシン設定を手動で再調整する必要があります。さらに、既存のテクノロジでは、スループットの最大化やエネルギー使用量の最小化など、一度に 1 つの最適化目標のみに焦点を当てることができます。
  • プラットフォームは、機械教示プロセスで定義されたステップを実行して、深層強化学習モデルに通知します。これは、AI が決定を実行し、最終目標に近づくアクションに対して報酬を受け取ることで学習する機械学習手法です。機械教示は、トレーニング プロセスを加速、改善し、個々のステップを他の頭脳で再利用できるようにします。

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