Rede neural baseada em patentes: entrevistas com desenvolvedores Awtor

Awtor é um gerador de rede neural de soluções técnicas baseado no arquivo de patentes soviéticas. Em essência, é uma ferramenta utilitária para encontrar maneiras presentes e futuras de superar barreiras tecnológicas. Em termos muito simples - um gerador de invenções .



Eu tropecei nele, classificando as aplicações para o acelerador de projetos de IA " Arquipélago 20.35 ". E havia a sensação de que ou algo legal passou por nós despercebido, embora ainda na forma inicial de desenvolvimento, ou é algo incompreensível, que então vai "cair" por si mesmo.





Em qualquer caso, o cargo permite-me obter contactos a partir da aplicação, conversar e escrever aqui o que aconteceu no final. Resumindo, isso não é reconhecimento de rótulo por uma rede neural ou Malevich Gzhel. Tudo é mais complicado aqui. E vender esses produtos também é difícil.



A interlocutora é Galina Pastukhova, matemática, diretora adjunta de ciência e inovação da Escola Acadêmica de TI da PSU e chefe do departamento de programação da PSS Corporation, que simultaneamente gerencia o desenvolvimento do sistema e participa da criação de sua arquitetura.









- Você declara que todas as invenções potenciais podem ser encontradas com o seu design Awtor. O que isso significa?



- Qualquer objeto e qualquer invenção é uma combinação de quantidades físicas. E alguns deles estão em oposição um ao outro. Por exemplo, o peso e a capacidade da bateria. Por exemplo, quanto mais tempo o drone voa e quanto mais ele se levanta, mais pesada deve ter uma bateria. Recentemente, a humanidade tem trilhado o caminho de descobrir e remover essas contradições. A maioria das invenções encontra-se na interseção da superação de contradições.

Pegamos a base soviética de patentes de 1963-1989, processamos e fornecemos para a rede neural. O objetivo era identificar como as principais propriedades físicas das coisas inventadas mudam com o tempo. Se as propriedades são definidas e sua seqüência é estabelecida, então o desenvolvimento posterior do sujeito irá prosseguir em uma certa ordem e em certas quantidades físicas.
Não importa que tipo de objeto seja - uma colher, uma bicicleta ou um oleoduto.





Ideologia de Awtor:



Pegamos essa espiral evolutiva. Podemos prever como um objeto, consistindo de certos elementos, que são caracterizados por certas quantidades físicas, mudará no futuro. Neste caso, não é necessário que cada etapa corresponda a uma invenção real, surgindo uma nova versão do objeto. A humanidade pode facilmente pular algumas etapas, algumas decisões podem acabar sendo economicamente inadequadas.



- O que eles acham disso?



- Sim, o problema da desconfiança ... é cósmico. Portanto, decidimos não fazer declarações em voz alta em vários meios de comunicação ao mesmo tempo, mas primeiro ir para nossas empresas de Perm. Temos muitas grandes indústrias intensivas em ciência na região. E todas as opções que eles decidiram com a ajuda do nosso sistema, começamos a coletar em nosso site .



Por exemplo, houve um caso com a planta mecânica de Chelyabinsk. Eles têm um problema com o movimento dentro de um certo mecanismo: a viscosidade interfere.

Eles vieram e disseram: "Ouvimos falar do seu sistema, mas parece que você está mentindo, isso é impossível."
Sentamos juntos no computador, dirigimos os dados iniciais. O computador fornece 17 etapas do desenvolvimento de um objeto em uma determinada sequência. Descobriu-se que a empresa está no quarto, e os três anteriores, eles estavam apenas na mesma ordem.



Mas também existe esse momento. O sistema diz na saída: mude a densidade, mude o momento de dipolo. Isso não é muito informativo - eu gostaria de ver uma resposta complexa, incluindo faixas específicas de valores, exemplos de implementação. Nossa solução foi inicialmente ajustada para a física, mas as empresas têm muitos desafios e um nível químico. Portanto, estamos agora construindo a base de conhecimento nesta área.



- Ou seja, em essência, a máquina descobre quais contradições estão no cerne da barreira tecnológica existente e mostra maneiras de contorná-la?



- A análise das contradições é uma parte importante. Até criamos nossa própria classificação. Existem contradições puramente físicas que vêm da fórmula. O exemplo mais simples: o tempo é igual à distância dividida pela velocidade. Ah, isso significa que o tempo e a velocidade estão em proporção inversa: quanto mais um é, o outro é menos. Esta é uma contradição do primeiro tipo.





A fonte de dados para o treinamento da rede neural é a base de patentes do Instituto Federal de Propriedade Industrial (FIPS) .O



próximo tipo de contradição são os sistemas mais complexos, onde uma fórmula é mediada na segunda, terceira, quarta. E quando você os expande, olha para as bordas esquerda e direita, encontra contradições do segundo tipo. Como exemplo, darei a concentração de massaγ=3 , que pode ser decomposto no produto da densidade linear (2 ) e unidades por metro:2×1 . Como resultado, vemos que é inversamente proporcional ao comprimento.



Finalmente, chegamos à terceira contradição, onde os fatores socioeconômicos são adicionados. Por exemplo, como é que um KamAZ esportivo é um carro confiável, ganhando ano a ano em competições, e muito inconveniente - apenas os homens russos se acostumaram a dirigi-lo.



Ou por que todos os caçadores adoram andar de "pão"? Por alguma razão, ninguém se mudou para Lexus, todo mundo está andando "pães" - levando em conta a intransitabilidade do Território de Perm. Por quê? Aqui está a confiabilidade e a facilidade de manutenção, e se algo cair, não é uma pena - vamos trocar, cortar, aparafusar, soldar e assim por diante. Isso é uma coisa interessante, é difícil de formalizar, mas também deve ser levado em consideração.



- O que você usou como problemas de teste para seu sistema? Como todos foram configurados?



- Nosso protótipo foi a seringa, foi ela que começamos a desmontar funcionalmente. Estabelecemos uma meta - aumentar a velocidade da administração de medicamentos. E as respostas do sistema foram usadas para rastrear se nossos desenvolvimentos estavam indo na direção certa. A certa altura, a máquina surgiu com uma proposta interessante de agulha: fazer não um orifício de saída, mas dez. Como pessoa, entendo que não é lucrativo, com base nas ideias de hoje sobre a seringa. Mas a solução em si é única. E o carro o denunciou.



Entre as respostas estava uma proposta para alterar a composição química da agulha. Mas essa solução já existe: microagulhas de gelo existem. O gelo, é claro, não vem da água, mas de uma substância adequada com um medicamento que pode ser congelado. Ele o enfiou no super seguro - e o deixou. A droga derreteu e tudo se resolveu.



“Toda essa história com dez orifícios é um pouco como um sistema de irrigação.



- Este é um bom exemplo de isomorfismo funcional. Do ponto de vista funcional, em termos de um conjunto de características físicas essenciais, a seringa e o sistema de rega podem ser considerados uma essência. Mas, ao mesmo tempo, um grande número de orifícios no sistema de irrigação é a norma, e na seringa ainda parece ser algo incomum. O objetivo do nosso programa é dizer que é possível. E, como se viu depois, essas soluções existem em princípio, embora sejam usadas para finalidades um tanto diferentes.





Seringa multi-



injetora de mesoterapia de 5 agulhas - Que outros desafios o Awtor pode resolver? Você pode dar um exemplo de quando o resultado produzido pelo sistema foi usado na prática?



- Um dos pedidos veio do sindicato da indústria do NTI "NeuroNet". Houve um problema com sensores não invasivos para a cabeça: transmissão de sinal ruim, interferência selvagem. Entramos com os dados iniciais, olhamos os resultados.

E entre outras respostas primitivas (como um buraco no crânio), a máquina sugeriu mudar a temperatura. Basta aquecer os sensores para aproximá-los da temperatura do couro cabeludo.
Quando essa opção começou a ser implementada, descobriu-se que, quando os sensores eram aquecidos, a cabeça começava a suar. E o suor se tornou um excelente meio de transmissão de sinal, aumentando ainda mais o efeito de aquecimento.

A propósito, em 21/03/2019, quando encerramos os trabalhos no módulo de patenteamento, nosso sistema enviou um pedido de patente para o FIPS. Ela foi aceita. E nós somos os primeiros no mundo.
É claro que fomos implantados ali, pois somente uma pessoa pode requerer a patente, já que o processo de invenção é uma atividade humana. Mas criamos um precedente.







E então começamos a discutir, quem é o autor aqui? Eles criaram toda uma classificação: como se houvesse centauros do primeiro nível, segundo e terceiro.



Centauros de nível 1 são aqueles que inserem dados na rede neural. Então aqueles que o interpretam. Em geral, em breve completaremos um vídeo sobre isso e postaremos em nosso canal no YouTube.



- Conte-nos sobre o recheio de Awtor: quais são a arquitetura e o aparato matemático, em que linguagem está escrito?



- Awtor é desenvolvido pela minha equipe, sou o líder científico e diretor técnico do projeto. É baseado nas redes neurais de Kohonen e em nosso know-how - um algoritmo para configurá-las e treiná-las. O programa foi escrito em Python e é um monólito típico. Colocado em um local de trabalho específico, protegido por uma chave HASP. Ele funciona no Windows como um aplicativo leve comum (o kit de distribuição da versão atual é de 40 MB), sem quaisquer requisitos especiais de hardware. Ainda não estamos considerando a arquitetura em nuvem, principalmente devido aos riscos à segurança da informação.



- E como é o processo de trabalho com o sistema?



- A interface é muito simples. No campo "Assunto", insira o assunto que precisa ser aprimorado. Por exemplo, precisamos melhorar a bomba para retirar dos campos o óleo engrossado em baixas temperaturas. Então, nós dirigimos no "Pump".





No próximo estágio, o sistema nos pede para assinalar várias quantidades físicas que são fundamentais neste assunto. Notamos a densidade, massa molar, qualquer coisa.





Em seguida, no campo "O que não combina" insira "Viscosidade". Começamos a ganhar, o sistema nos avisa com opções, diz que existem quatro tipos de viscosidade: dinâmica, cinemática e assim por diante. Selecione "Viscosidade dinâmica" e pressione o botão "Executar".





O sistema continua a refinar os parâmetros-chave. É necessário indicar o que é: um fenômeno, um processo ou uma quantidade. O classificador funciona pelo grau de entropia - quão bem o usuário conhece esta característica do objeto. Se nada for conhecido, selecione "Fenômeno". Se algo é conhecido - "Processo", e se houver dados exatos - "Valor".



O programa faz um cálculo e mostra no campo apropriado uma seqüência de parâmetros físicos do objeto, com o qual é possível resolver uma contradição técnica especificada pelo usuário.





"Redutor" - um conjunto de quantidades físicas, e no campo "Resultado" - as opções de resposta, organizadas em marcadores com seções de física.



Digamos que a máquina produziu uma cadeia de 18 respostas É razoável devolver novamente essa onda de respostas à máquina. Se antes marcávamos cinco grandezas físicas, agora marcaremos dez, somando aquelas que estão na resposta da máquina. De repente, ela nos dará uma resposta mais apropriada na próxima iteração. Porque na verdade existem muitas respostas, e você pode ver nelas como elas se tornam mais complicadas em termos das tecnologias utilizadas. As respostas mais recentes são geralmente do campo do ultrassom ou fotônica, para os quais a humanidade simplesmente não está fisicamente preparada.



A resposta da máquina é uma ou mais quantidades físicas. Por exemplo, temperatura. Ou seja, é metodologicamente claro como prosseguir. Precisa de óleo não viscoso - aqueça-o. Mas quero obter não só o valor, mas também a interpretação: como exatamente alterar a temperatura para obter o resultado.



- E o sistema faz isso?



- Infelizmente, a interpretação é muito difícil para a máquina. Para isso, não são necessárias redes neurais profundas, mas algum outro mecanismo, porque a escolha no final sempre recairá não na tecnologia e na tecnologia, mas na economia. O que é mais lucrativo será alterado pelos engenheiros em suas empresas. Mas até agora os parâmetros econômicos são um grande sonho distante.



Enquanto a interpretação das respostas é uma prerrogativa humana. Só um especialista vai entender, olhando para eles, o que é economicamente viável, o que se pode mudar nas tecnologias existentes. Agora é uma ferramenta especializada para engenheiros.



- Existem sistemas semelhantes ao Awtor?



- Não há concorrentes diretos, mas há concorrentes semelhantes. Por exemplo, os desenvolvimentos do fundador da IA ​​na Bielo-Rússia, Valery Tsurikov: True Machina e Invention Machina. Eles têm uma máquina completamente diferente. Em True Machina, os trabalhos científicos são submetidos a uma análise semântica, a partir da qual se destaca a essência da descoberta. E então, usando métodos combinatórios, a descoberta é executada por meio da hierarquia de funções técnicas - para o que pode ser usado. Uma base de conceitos de melhoria para cada uma das funções está sendo formada. E quando um usuário formula uma solicitação, o sistema simplesmente fornece milhares de conceitos adequados para ela.



Outro tipo de sistema semelhante é uma família de ferramentas baseadas em TRIZ. Mas o papel de uma pessoa é excelente para eles, e as decisões dependem fortemente do conhecimento e da linha de pensamento de um determinado usuário. Muito subjetivo.



- Vi no site que futuramente o Awtor será capaz de solucionar problemas sociais e econômicos. O que isto significa?



- Sim, este é um próximo passo razoável. A física foi feita, a química foi feita, então foi a vez de outras ciências, principalmente a economia. É muito importante ensinar o sistema a operar com conceitos como ergonomia e conveniência. É verdade que você terá que criar padrões para esses termos. O que é beleza? Cada um tem o seu. O que é ergonomia? Para cada um o seu. Portanto, é necessário definir padrões universais que não dependam de uma pessoa específica, ou formar um perfil de usuário específico e dar o resultado de acordo com suas idéias sobre o que é bom e o que é ruim.





Esta é uma tarefa cosmicamente imensa. Enquanto pensamos em como abordá-lo. Mas ao mesmo tempo, sem este último módulo, todo o projeto perde o sentido e continua sendo um nicho de utilidade para os engenheiros.



- Há planos de criar uma versão móvel do sistema? Abrir API? Conectar ela com assistentes de voz, com a mesma "Alice"?



- A versão móvel do Awtor é um passo inteligente no desenvolvimento do sistema, assim como a integração da entrada de voz. Em seguida, o sistema pode, por exemplo, fazer perguntas esclarecedoras à pessoa. Mas aqui a transição para outro segmento-alvo é importante, dos engenheiros ao mercado de usuários. Já pensamos nisso. Mas esse é um poder enorme no contexto, a análise de uma pessoa específica vem à tona.



Gostaria que Awtor estivesse disponível e útil para todos, incluindo a criança. Provavelmente viremos do lado das crianças.



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Temos a hipótese de que a interação com o sistema pode ser significativamente melhorada eliminando uma série de iterações se entendermos como uma criança aprende a trabalhar com o programa por conta própria. Temos até um concurso "Jovem Inventor": pergunta à máquina, ela responde, e você faz uma interpretação.



- Provavelmente vender um sistema tão complexo, explicando por que e por que é necessário, também é uma tarefa espacial?



- Este é um produto novo, e você tem que se acostumar com isso. O nicho de mercado e o grupo-alvo precisam ser formados do zero, os consumidores ainda não perceberam suas necessidades. Portanto, existe apenas um truque lógico. Você chega na fábrica e pergunta: "Qual é o seu problema?" - "Eu tenho um problema com a atenuação da onda no cristal." - "Maravilhoso. Existe um chefe skeet, um engenheiro, com quem vamos sentar rapidamente e ver? "



E quando o gerente vê as respostas, o engenheiro chefe confirma que a sequência de respostas é exatamente a mesma dos últimos 15 anos, e que agora eles estão aqui, e ainda faltam 12 opções pela frente ... É isso, esse cliente é nosso.



- E com que finalidade participa no intensivo educativo “Arquipélago 20,35”?



- Esperamos nos qualificar, pois precisamos de ajuda. Do ponto de vista da ciência, estamos indo bem: em 2018, em uma conferência na Universidade Estadual de Moscou, recorremos a físicos, pedimos que quebrassem nossa máquina, pegassem em respostas erradas ou faltando opções importantes. Ninguém conseguiu fazer isso.







Mas do lado das vendas - um fracasso. Os Permianos sabem tudo sobre nós, mas não podem ir além das fronteiras da região. Eles mostraram sua decisão aos fundos de investimento, mas não encontraram entendimento. Talvez não estejamos falando sobre nós mesmos dessa forma. Gostaria de aprender como encaixar corretamente minha ideia na realidade do mercado.



- Eu me pergunto por que você se envolveu em um tema tão específico como a evolução das invenções? Existem coisas que são mais populares e visuais, algum tipo de visão computacional?



- Como uma pessoa que estuda e desenvolve redes neurais artificiais há 20 anos, direi isso. Suficiente jardim de infância, século XXI no quintal. O que é essa conquista: a rede neural desenhou uma imagem ou um retrato? Cada pixel é fácil de descrever. Isso não é inteligência artificial, mas apenas algum tipo de iterador. A rede neural aprendeu o que foi conduzido lá. Novamente subjetividade, novamente uma decisão humana.



Vá para outro problema. Pelo menos na tarefa de classificação. Pegue uma área de assunto que descreva apenas 10%. Ok, bom, 50%. Não funciona? Então, talvez possamos gastar força e perseverança para identificar as gradações, características, criar classificadores necessários?



A classificação das contradições é um tópico válido que ninguém aborda. Todo mundo está falando sobre eles, sobre as barreiras tecnológicas da NTI. Mas é realista descrever, desenvolver um dispositivo para superá-los - não há progresso aqui.



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