Monolith, proveedor de software de inteligencia artificial (IA) para los equipos de ingeniería más innovadores del mundo, ha desarrollado el primer software 'Detector de anomalías' impulsado por IA de la industria que puede descubrir una amplia gama de problemas en los datos de prueba a un ritmo sin precedentes. Para ello, automatiza el proceso de inspección de datos de prueba sin procesar para buscar posibles errores o anomalías en cientos de canales de prueba.
Los estudios han encontrado que el impacto de no reconocer los problemas con los datos de prueba de manera oportuna puede ser enorme, incluidos meses de pruebas desperdiciadas y posibles retrasos y retiradas de productos, lo que genera costos innecesarios que oscilan entre millones y miles de millones de dólares. (*ver notas a los editores)
Las anomalías de datos causadas por errores de medición o sensores, errores del usuario, mal funcionamiento del sistema o uso incorrecto del sistema durante las pruebas ahora se pueden encontrar de manera más rápida y eficiente gracias a los algoritmos de autoaprendizaje de Monolith.
El Dr. Richard Ahlfeld, director ejecutivo y fundador de Monolith, dijo : “Los datos incorrectos conducen a decisiones equivocadas y a una enorme pérdida de tiempo entre recursos de ingeniería de gran valor. Si se descubren demasiado tarde, estos errores también pueden provocar retrasos en el cronograma o, peor aún, problemas de calidad que se lanzan con el producto, lo que genera retiros del mercado potencialmente costosos y que dañan la reputación”.
“Hemos pasado más de dos años trabajando directamente con nuestros clientes para diseñar, probar y ajustar nuestro nuevo detector de anomalías para que los ingenieros puedan encontrar rápidamente errores en los datos de ingeniería. En ese tiempo, no solo hemos desarrollado un algoritmo de aprendizaje profundo único que puede encontrar múltiples tipos de anomalías, sino que también lo hemos empaquetado en una experiencia de usuario sin código creada específicamente para expertos en el campo de la ingeniería. Esta es una IA útil desarrollada por ingenieros para ingenieros”.
24 meses en desarrollo del mundo real con clientes de Monolith
Monolith ha desarrollado y probado su nuevo detector de anomalías AI en aplicaciones del mundo real con clientes existentes, predominantemente en los segmentos automotriz, de deportes de motor e industrial. Al trabajar directamente con los clientes, el equipo de Monolith pudo crear un algoritmo de aprendizaje profundo único que encuentra muchos tipos de anomalías en los resultados de las pruebas y en cientos de canales basándose en el comportamiento complejo del sistema. Los usuarios pueden ajustar el detector de anomalías para determinar la velocidad o profundidad de la inspección, así como la prevalencia o gravedad de las anomalías. Utilizando una pantalla intuitiva de mapa de calor bidimensional, los ingenieros pueden examinar rápidamente los resultados y reconocer rápidamente qué pruebas o canales muestran resultados cuestionables para priorizar los siguientes pasos.
Anomaly Detector es una nueva versión de la plataforma Monolith de herramientas impulsadas por IA y sigue al lanzamiento de ' Next Test Recommender ' en 2023, un software que ofrece recomendaciones activas sobre las condiciones de prueba más valiosas para validar durante el desarrollo de pruebas difíciles de modelo, productos no lineales.
El poder de la plataforma Monolith radica en su capacidad para reducir la cantidad de tiempo de pruebas físicas y simulaciones necesarias para desarrollar con éxito productos con física altamente compleja e intratable durante todo el ciclo de diseño. Utilizando datos de pruebas de ingeniería valiosos y, a veces, limitados, Monolith realiza predicciones instantáneas y permite a los ingenieros identificar áreas donde se requiere optimización y desarrollo, sin la gran necesidad de pruebas físicas repetitivas y que consumen mucho tiempo.