Przeprowadzanie testów sztucznej inteligencji

Usługa ta zaspokaja krytyczne potrzeby w zakresie testowania dla organizacji opracowujących i wdrażających rozwiązania technologiczne AI w sektorze rolno-spożywczym. Przed skorzystaniem z naszej usługi klienci często napotykają niepewność co do tego, jak ich cyfrowe rozwiązania rolnicze będą działać w warunkach rzeczywistych. Być może opracowali oni innowacyjne rozwiązania – takie jak modele prognozowania plonów oparte na sztucznej inteligencji, algorytmy wykrywania chorób wykorzystujące obrazy satelitarne, cyfrowe bliźniaki do zarządzania szklarniami lub modele uczenia maszynowego do precyzyjnego planowania nawadniania opartego na warunkach pogodowych – ale brakuje im wiedzy fachowej umożliwiającej kompleksową walidację ich wyników. Po skorzystaniu z naszych usług klienci otrzymują szczegółowe dane o wydajności dotyczące funkcjonalności ich technologii w kontrolowanych, ale realistycznych środowiskach testowych. Na przykład, jeśli opracowałeś model prognozowania produkcji roślinnej, nasza usługa wykona wstępnie zdefiniowane scenariusze testowe w celu oceny wstępnie zdefiniowanych wskaźników z zadania projektowania testowego, takich jak dokładność przewidywania modelu AI, czas reakcji na zmieniające się warunki środowiskowe i niezawodność w różnych odmianach upraw. Powstałe w ten sposób sprawozdanie zawiera konkretne wskaźniki, takie jak ocena zalecanych działań i skuteczność operacyjna w różnych warunkach. To systematyczne podejście do testowania pomaga dostawcom technologii rolniczych: Potwierdź swoje rozwiązania przed wdrożeniem na pełną skalę. Zidentyfikuj potencjalne problemy, które mogą mieć wpływ na wydajność w terenie. Zbuduj zaufanie do swojej technologii poprzez obiektywne testy. Spełniaj wymogi prawne i standardy branżowe. Dostarczanie potencjalnym klientom opartych na dowodach wskaźników wydajności. Usługa przekształca możliwości teoretyczne w udokumentowane, rzeczywiste dane o wydajności, umożliwiając podejmowanie świadomych decyzji dotyczących wdrażania i ulepszania technologii.

Usługa jest świadczona w naszych dedykowanych obiektach testowych wyposażonych w specjalistyczną infrastrukturę do oceny modeli AI w zastosowaniach technologicznych. Klienci muszą przedstawić dokument określający scenariusz testu, w którym należy przedstawić konkretne parametry testowania, kryteria powodzenia, zbiór danych referencyjnych i konfiguracje wymagane do oceny ich modelu sztucznej inteligencji. Gradiant przeprowadzi kompleksową ocenę wydajności modelu sztucznej inteligencji w niedostatecznie reprezentowanych scenariuszach danych i przypadkach brzegowych wybranych w projekcie testu. W ramach tej oceny można by przeanalizować zachowanie modelu podczas przetwarzania próbek z klas mniejszościowych i identyfikowania potencjalnych martwych punktów, w przypadku gdy modelowi brakuje wystarczających danych szkoleniowych. Dodatkowo przeanalizujemy reakcję modelu na ekstremalne scenariusze, które mogą wykraczać poza zamierzone parametry projektowe, pomagając zrozumieć jego ograniczenia i potencjalne tryby awarii. Czas ten obejmuje wstępną konfigurację, wykonanie testu, gromadzenie danych i kompleksowe przygotowanie raportu.Aby zainicjować usługę, klienci muszą przesłać swój model AI wraz z definicją scenariusza testu co najmniej dwa tygodnie przed planowaną datą wykonania. Wszystkie testy są przeprowadzane w naszych zakładach, chociaż nie ma ograniczeń dotyczących lokalizacji dla klientów.Po zakończeniu klienci otrzymują szczegółowy raport techniczny dokumentujący wskaźniki wydajności modelu AI, warunki testowe i obserwowane zachowania. Ten raport zawiera pomiary ilościowe, analizy statystyczne i szczegółowe spostrzeżenia na temat wydajności modelu w różnych warunkach testowych. Ponadto zapewniamy uporządkowany zbiór danych wszystkich wyników badań oraz szczegółowy opis metodyki w celu zapewnienia odtwarzalności.

Ta usługa wymaga już zaprojektowanego scenariusza testowego. Jeśli nie masz takiego wzoru, oferujemy inną usługę w tym konkretnym celu (zob. powiązane usługi). Scenariusze testów muszą być jasno określone z wyprzedzeniem, ponieważ modyfikacje w fazie realizacji mogą mieć wpływ na harmonogram i wyniki.Ponadto usługa uwzględnia różne opcje dostosowywania przy zachowaniu określonych parametrów w celu zapewnienia niezawodnego wykonania testów. Infrastruktura testowa obsługuje modele sztucznej inteligencji przeznaczone do zastosowań rolno-spożywczych, w tym komputerowe systemy wizyjne, modele analizy predykcyjnej i systemy wspomagania decyzji. Klienci mogą dostosować swoje scenariusze testowe, określając zmiany danych wejściowych i progi wydajności istotne dla zamierzonego zastosowania ich modelu sztucznej inteligencji. Wykonanie testu można dostosować do oceny konkretnych aspektów, takich jak dokładność modelu, szybkość przetwarzania lub wykorzystanie zasobów. Model sztucznej inteligencji musi być dostarczany w odtwarzalnym formacie zgodnym z naszą infrastrukturą testową. Obecnie obsługujemy wspólne frameworki, takie jak TensorFlow, PyTorch, XGBoost i scikit-learn.