프로젝트 Bonsai

코드가 적은 산업용 AI 개발 플랫폼

지능형 제어 시스템을 위한 코드가 적은 AI 개발 플랫폼

데이터 과학자의 개입 없이 AI 기반 자동화를 신속하게 구축하여 프로덕션 효율성을 개선하고 가동 중지 시간을 줄입니다. 프로젝트 Bonsai는 미리 보기로 제공됩니다.

엔지니어가 데이터 과학의 도움 없이 AI를 만들 수 있도록 지원

엔지니어가 만든 지침에 따라 AI 교육

시뮬레이션을 통해 실제 환경에 맞게 AI 준비

AI를 배포하여 독립적으로 작업하거나 사람들과 협력

엔지니어가 AI 기반 자동화를 구축할 수 있도록 지원

최소한의 데이터 과학 및 코딩으로 AI를 만들 수 있도록 도와주는 직관적인 환경과 템플릿에서 시작합니다. 프로세스 변수를 최적화하여 시작할 위치를 선택하거나 전체 프로세스에 인텔리전스를 추가하여 큰 성과를 실현하세요. 실제 환경에 배포하기 전에 시뮬레이션된 환경에서 AI의 유효성을 안전하고 빠르게 검사합니다.

자율 시스템 살펴보기

인간에게 학습된 AI의 지원을 받아 운영자의 의사 결정 개선

교습, 목표 설정 및 보상을 통해 엔지니어의 전문 지식을 AI에 직접 주입합니다. AI를 빌드한 후 여러 프로젝트에서 다시 사용하여 시간과 비용을 절감할 수 있습니다. 안전 정책을 추가하여 안전 및 규정 준수 규정을 충족하고 직원을 안전하게 보호합니다.

머신 티칭에 대한 자세한 정보

완벽하게 제어할 수 있는 AI 배포

블랙박스 없는 AI를 사용하여 결정 이유를 쉽고 정확하게 파악함으로써 규제 당국과 감사자에 효과적으로 대응할 수 있습니다. 의사 결정을 지원하기 위해 사람들과 함께 사용하거나 독립적으로 작동하도록 하여 AI를 구현하는 방법을 결정합니다. AI를 온-프레미스, 클라우드, IoT Edge 또는 임베디드 디바이스에 배포하면 인프라 요구 사항을 가장 잘 충족할 수 있습니다.

시작 방법에 대한 정보

포괄적인 보안 및 규정 준수, 기본 제공

  • Microsoft는 사이버 보안 연구 및 개발에 매년 10억 USD 이상을 투자합니다.
  • Microsoft에 소속된 보안 전문가 3,500여 명이 여러분의 데이터 보안 및 개인 정보 보호를 철저히 전담합니다.
  • Azure는 다른 어떤 클라우드 공급 기업보다도 많은 규정 준수 인증을 취득했습니다. 전체 목록을 확인하세요.

프로젝트 Bonsai에 대해 자주 묻는 질문

  • 머신 티칭은 기계 학습을 보완하는 방법입니다. AI 전문 지식 없이 복잡한 문제를 보다 간단한 작업으로 나누고 AI 모델에 솔루션을 신속하게 찾는 방법에 대한 단서를 제공하는 데 도움이 됩니다. 또한 머신 티칭을 통해 시스템이 배포된 후 자율 제어 시스템의 동작을 보다 쉽게 이해하고 감사할 수 있으므로 안전에 민감한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
  • 기존 컨트롤러는 고정된 명령 세트에 대해 작동합니다. 이러한 시스템은 한 번에 하나의 작업을 효과적으로 수행하지만, 인간 작업자가 다른 시나리오, 조건 또는 목표에 대해 머신 설정을 수동으로 다시 조정해야 합니다. 또한 기존 기술은 처리량 최대화 또는 에너지 사용 최소화처럼 한 번에 한 가지의 최적화에만 집중할 수 있습니다.
  • 이 플랫폼은 머신 티칭 프로세스에 정의된 단계를 사용하여 심층 강화 학습 모델에 정보를 제공합니다. AI가 결정을 실행하고 최종 목표에 보다 근접하게 만드는 작업에 대한 보상을 받아 AI가 학습하게 되는 기계 학습 기술입니다. 머신 티칭은 학습 프로세스를 가속화하고 개선하며 다른 브레인에도 개별 단계를 다시 사용할 수 있도록 합니다.

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