A minőség és az AI kapcsolata, Első rész.

A minőség elemzése AI-based rendszerek segítségével

A minőség elemzés, tesztelés és kontrol lehetséges konvencionális és mesterséges intelligenciával támogatott (AI-based) rendszerek segítségével is, amelyek alapja a felügyelt tanulás (supervised learning). Az AI alapú eljárások eltérő tesztelési metodikát alkalmaznak a konvencionálisakhoz képest. A tradicionális „determinisztikus” megközelítés arról szól, hogy a valódi eredményeket összevetjük a várt eredményekkel, de ez nem mindig szolgál elég információval. 

Modernebb körülmények között, ahol számítógépeken keresztül történik a vezérlés, a kapcsolatrendszerek szerteágazóbbak, és a hibák nehezebben felderíthetők. A tradicionális script (forgatókönyv, alogritmus) vezérelt tesztelésnél a megelőző lépések determinálják az eredményt. Az AI ezzel szemben nem csak az első hibát jelzi a sorban, hanem képes „kitanulni”, hogy egy pókháló szerű rendszerben melyik csomópont mely területek működésére lehet hatással, hogyan és milyen körülmények között. Erre példa, ha egy vezérlő számítógép nem tud csatlakozni a hálózathoz, akkor a milyen alrendszerek működését lehetetleníti el, hiszen azok így nem kapják meg az információt vagy a parancsot a szerverről. Mivel az adódó fennakadás több helyen jelentkezik csak több teszttel lehetne az okot felderíteni. Ezzel szemben a hiba detektálása AI támogatás esetén gyorsabb.

www.medium.com