Project Bonsai Preview
Industrieel AI-ontwikkelingsplatform met weinig code
AI-ontwikkelingsplatform met weinig code voor intelligente controlesystemen
Versnel het maken van door AI aangestuurde automatisering om de efficiëntie van de productie te verbeteren en de downtime te verminderen, zonder tussenkomst van gegevenswetenschappers. Project Bonsai is beschikbaar als preview-versie.
Technici in staat stellen om AI te maken zonder Data Science
Instructies geven voor AI met richtlijnen die zijn gemaakt door technici
Uw AI voorbereiden op echte omgevingen via simulatie
AI implementeren om onafhankelijk of samen te werken met anderen
Technici aanmoedigen om door AI aangestuurde automatisering te ontwikkelen
Begin met sjablonen en een intuïtieve ervaring waarmee u AI met minimale gegevenswetenschap en codering kunt maken. Kies waar u wilt beginnen door een procesvariabele te optimaliseren of door intelligentie toe te voegen aan een volledig proces. U kunt uw AI veilig en snel valideren in een gesimuleerde omgeving voordat u deze implementeert.
Autonome systemen verkennenDe besluitvorming verbeteren door operators met ondersteuning van AI door menselijke training
Gebruik de expertise van uw technici direct in uw AI via lessen, doelstellingen en beloningen. Bouw eenmalig en gebruik uw AI in meerdere projecten om tijd en geld te besparen. Voeg uw veiligheidsbeleid toe zodat u voldoet aan de regels voor beveiliging en naleving en ervoor kunt zorgen dat uw medewerkers veilig zijn.
Meer informatie over machine teachingAI gebruiken waarover u volledige controle hebt
Krijg inzicht in waarom bepaalde beslissingen zijn genomen met een AI zonder black box, zodat u beter kunt reageren op regelgevende instanties en auditors. U bepaalt hoe u AI implementeert door ervoor te kiezen om dit naast werknemers te gebruiken voor ondersteuning voor besluitvorming of om zelfstandig en onafhankelijk te werken. Voldoe aan de behoeften van uw infrastructuur door te kiezen voor het implementeren van AI on-premises, in de cloud, op de IoT Edge of op ingesloten apparaten.
Lees hoe u aan de slag kuntUitgebreide ingebouwde beveiliging en naleving
- Microsoft investeert meer dan USD1 miljard per jaar in onderzoek en ontwikkeling op het gebied van cyberbeveiliging.
- Er werken meer dan 3500 beveiligingsexperts bij ons die allemaal zijn toegewijd aan de beveiliging en privacy van uw gegevens.
- Azure heeft meer nalevingscertificeringen dan enige andere cloudprovider. Bekijk de uitgebreide lijst.
Informatieresources over project Bonsai
Demo's en handleidingen
Tutorials
Veelgestelde vragen over project Bonsai
-
Machine teaching is een complementaire benadering van machine learning. Het helpt mensen zonder AI-expertise om een complex probleem in eenvoudige taken te verdelen, en het geeft het AI-model belangrijke aanwijzingen voor het snel vinden van een oplossing. Machine teaching maakt het eenvoudiger om de werking van het autonome controlesysteem te begrijpen en te controleren nadat het systeem is geïmplementeerd. Dit is essentieel voor toepassingen waarvoor veiligheid van het grootste belang is.
-
Traditionele controllers werken op basis van een vaste reeks instructies. Hoewel deze systemen in feite één taak tegelijk uitvoeren, moeten menselijke operators de computerinstellingen handmatig opnieuw aanpassen voor verschillende scenario's, omstandigheden of doelen. Daarnaast kunnen bestaande technologieën zich slechts met één optimalisatiedoel tegelijk bezighouden, zoals het maximaliseren van de doorvoer of het minimaliseren van het energieverbruik.
-
Het platform gebruikt de stappen die zijn gedefinieerd in het machine learning-proces om de modellen voor bekrachtigend deep learning van informatie te voorzien. Het gaat hierbij om een machine learning-techniek waarin AI leert door het uitvoeren van beslissingen en het ontvangen van beloningen voor acties die de AI dichter bij een einddoel brengt. Machine teaching versnelt en verbetert het trainingsproces en biedt u de mogelijkheid om de afzonderlijke stappen voor andere hersenen te hergebruiken.