Taiga Intelligence
I prodotti hanno dei dati.
Costruiamo comprensione.
Un'architettura d'intelligenza basata sulle evidenze. Deve comprendere le relazioni tra prodotti, materiali, processi produttivi, prove scientifiche e requisiti normativi, fino al livello del singolo prodotto lungo la catena di fornitura.
Le informazioni esistono.
La trasparenza no.
Le informazioni sui prodotti sono frammentate: tra i produttori, nelle specifiche dei materiali, presso gli organismi di certificazione, nelle banche dati scientifiche e nelle normative in continua evoluzione.
La maggior parte dei sistemi per negozi online archivia le caratteristiche. Non comprende automaticamente come queste siano collegate alle restrizioni sulle sostanze chimiche, alle condizioni di produzione, alla validità delle prove o ai requisiti dei singoli mercati. È proprio questa lacuna che TAIGA vuole colmare.
Guarda come un prodotto
diventa un modello di conoscenza.
Scegli una modalità di ragionamento. La rete mette in evidenza le relazioni che il modello dovrebbe verificare per arrivare a una conclusione relativa al prodotto.
Non è un chatbot.
È un'architettura di ragionamento.
Il modello a cui puntiamo non si limita a recuperare documenti. Organizza la conoscenza sui prodotti, determina la rilevanza, verifica da cosa dipendono le evidenze e riconosce quali conclusioni sono fondate.
Rappresentazione semantica del prodotto
Crea relazioni tipizzate tra prodotti, materiali, sostanze, processi, fornitori, documenti e ordinamenti giuridici. In questo modo il contesto del prodotto diventa calcolabile, non solo ricercabile.
Applicabilità nel contesto
Verifica quali dataset, certificati e disposizioni normative possano essere rilevanti per uno specifico prodotto e un determinato mercato di destinazione, includendo date di riferimento e ambito di applicazione.
Inferenza basata sulle evidenze
Collega ogni conclusione proposta alle relative evidenze, cerca informazioni contraddittorie e impedisce che l'assenza di dati venga scambiata per certezza.
Rivalutazione lungo le dipendenze
Tiene traccia delle conclusioni sui prodotti che dipendono da determinati fatti di base. Se cambiano le evidenze o le regole, è possibile contrassegnare per una nuova valutazione le affermazioni interessate.
Quando cambia un fatto,
il modello sa cosa conta.
Immagina che una sostanza venga riclassificata. Un database di prodotti statico non sa quali affermazioni rivolte alle clienti e ai clienti possano essere interessate da questa modifica.
L'architettura TAIGA vuole seguire la dipendenza: sostanza → materiale → prodotti interessati → regole applicabili → indicazioni supportate. La novità che stiamo studiando non è l'allarme in sé, ma il ragionamento necessario per determinarne la rilevanza.
Rappresentazione esemplificativaLa dimensione è misurabile.
Anche la fiducia.
Un'indicazione come «oltre 1.000 punti dati» stabilisce se vengono conteggiate caratteristiche, osservazioni, fonti o relazioni.
Un motore d'intelligenza.
Quattro ambiti di comprensione.
Iniziamo con il nuovo modulo Transparency per le clienti e i clienti TAIGA. Lo stesso modello di prodotto basato sulle evidenze apre due direzioni: esperienze d'acquisto più ricche e conoscenze ambientali per produttori, marchi e rivenditori.
Prima le evidenze.
Sempre la comprensione.
Il prossimo traguardo è il nuovo modulo TAIGA Transparency: informazioni relative al prodotto, 12 criteri di trasparenza, fonti tracciabili e incertezza dichiarata apertamente. Nessun punteggio complessivo e nessun dato d'impatto non verificato.
PRIORITÀ 0 · MODULO CLIENTIDalle singole decisioni
alle intere catene di fornitura.
Scopri come la stessa intelligenza di prodotto potrebbe comparire alla cassa per una cliente e, per un'azienda, offrire una panoramica su migliaia di prodotti.
Casseruola con manico in acciaio inox
Scopri materiali, produzione e ciclo di vita.
Scopri cosa contiene
il tuo acquisto.
Composizione dei materiali, informazioni sulla produzione e indicazioni per lo smaltimento. Mostrate solo quando le fonti supportano l'informazione.
Il livello di intelligenza collega le prove relative al prodotto alle informazioni che possono supportare. Le stime basate sulla ricerca richiederebbero inoltre metodi, confini del sistema e indicazioni sull'incertezza.
Panoramica ambientale
Rappresentazione esemplificativa. Misurazioni primarie, dati secondari e ipotesi del modello restano distinti.
E se il materiale fosse utilizzato in modo più efficiente?
Prova uno scenario di sensibilità ipotetico per il portfolio selezionato.
Rappresentazione esemplificativa
Non limitarti a misurare ciò che è noto.
Studia ciò che si può dedurre.
La nostra ricerca di punta affronta il problema complesso che si cela dietro la superficie: leggere e confrontare prove frammentarie, mappare le relazioni tra i prodotti, stimare il consumo di risorse e la CO₂ a partire da informazioni incomplete e verificare quanto siano valide e solide queste stime.
Comprendere le prove
Grafo della conoscenza, fonti diverse, estrazione e uniformazione.
Dedurre e spiegare
Indicatori multicriterio, spiegabilità e integrazione del modello. La precedente valutazione ponderata non è il prodotto attuale per i clienti.
Derivare le risorse
Modelli probabilistici per il consumo di materiali, energia e acqua, valori di riferimento e verifica.
Modellare e testare la CO₂
Derivazione della CO₂, scenari, analisi di sensibilità, test di solidità e incertezza.
Ambito esemplificativo: da 5,0 a 14,0 L
Questa dimostrazione interattiva modifica input stimati, non misurazioni reali del prodotto. La ricerca dovrà chiarire se una simile deduzione possa essere verificata mediante valori di riferimento affidabili.
Dati mancanti, cambiamenti di dominio, assenza di una verità di riferimento e normative in evoluzione sono questioni di ricerca ancora aperte. La roadmap descrive capacità di ricerca pianificate, non risultati confermati né una certificazione della conformità normativa.
Ambizioso nella progettazione.
Rigoroso per necessità.
Il vero compito non è collegare le interfacce. È sviluppare un metodo solido che riunisca informazioni incomplete sui prodotti, prove non uniformi e requisiti relativi ai prodotti in continua evoluzione.
Questa pagina mostra l'architettura e la direzione del prodotto. La roadmap di ricerca comprende l'integrazione delle prove, la deduzione spiegabile, i modelli delle risorse e la verifica.
TAIGA INTELLIGENCE
Sempre la comprensione.Il prossimo traguardo è il nuovo modulo TAIGA Transparency: informazioni relative al prodotto, 12 criteri di trasparenza, fonti verificabili e incertezza mostrata apertamente. Nessun voto complessivo e nessun dato sull’impatto non verificato.PRIORITÀ 0 · MODULO CLIENTICome verifichiamoProdotto in AustriaPaese di produzione · Visualizza le fontiElettricità proveniente principalmente dall’energia idroelettricaProduzione · Visualizza le fontiCorpo in acciaio riciclabileRottami metallici · Visualizza le informazioni sullo smaltimentoCosa c’è dietro questo prodotto ↗Come smaltisco la pentola?Domande ✧Rappresentazione esemplificativaMeno promesse.Più conoscenza.02 / SVILUPPO NELLO SHOPIntelligenza in ogni
punto decisionale.La conoscenza del prodotto basata sulle prove viene integrata nei confronti, nelle indicazioni alla cassa, nelle domande sui prodotti supportate dall’IA e nelle indicazioni per la cura dopo l’acquisto. Si verifica se spiegazioni migliori aumentano la fiducia, l’interesse e la conclusione dell’acquisto.APPLICAZIONI PREVISTEPAGINA PRODOTTOSpiegare ciò che conta per la decisione d’acquistoCASSAIndicazioni contestuali, con fontiDOPO L’ACQUISTOInformazioni su cura, riparazione e smaltimento03 / RICERCA & SVILUPPOCapire ciò che
consumano i prodotti.Studiamo come ricavare l’impiego di materiali e il fabbisogno di energia e acqua lungo le fasi di produzione, trasporto e utilizzo, usando modelli probabilistici. Dati noti, dati mancanti, ipotesi e incertezza vengono resi espliciti prima di mostrare un valore numerico.PROGRAMMA DI RICERCAFLUSSO DEI MATERIALIComposizione → massa → riferimentoFABBISOGNO DI RISORSEAcqua · Energia · Trasporto · UtilizzoMODELLAZIONEScenari · Probabilità · Incertezza04 / RICERCA & SVILUPPOModellare la CO₂.
Spiegare l’incertezza.Studiamo come ricavare le emissioni di CO₂ da dati incompleti sul ciclo di vita. Analizziamo come l’impiego di risorse, le ipotesi sui processi e gli scenari alternativi modifichino le possibili impronte, con analisi di sensibilità e verifica scientifica.CONTESTO DEL PRODOTTOMateriale · Processo · Trasporto · UtilizzoMODELLO DI DERIVAZIONEConfini del sistema e ipotesi nel ciclo di vitaINTERPRETAZIONECO₂e stimata · Intervallo di incertezzaDi quali risorse ha bisogno un prodotto?RAPPRESENTAZIONE ESEMPLIFICATIVAEsamina il ciclo di vita: estrazione → produzione → trasporto → utilizzoMaterie primeProduzioneTrasportoUtilizzoAcquaUtilizzata nel processo di produzioneElettricitàEnergia impiegata nella produzioneLegno & materiali naturaliUtilizzati per l’imballaggioMetalli & mineraliPrincipale impiego di materialiLa CO₂ è legata alle risorse.La scelta dei materiali, l’elettricità, il trasporto e la durata del prodotto contribuiscono alle possibili stime lungo il ciclo di vita.INFORMAZIONI RELATIVE AL PRODOTTOProve, non ipotesi.Composizione dei materiali, informazioni sulla produzione e indicazioni per lo smaltimento. Mostrate solo quando le fonti supportano l’informazione.Collegata a una fonteOrigineDipende dalle proveInformazioni sconosciuteMostrate apertamenteLA CONOSCENZA DELLE RISORSE DEL FUTUROCosa comporta la produzione?Esamina la massa dei materiali e il fabbisogno di acqua ed energia lungo il ciclo di vita di un prodotto. Gli input misurati restano chiaramente distinti dalle stime della ricerca.Fabbisogno di materialiScenario modellatoAcqua & energiaDipende dal metodoIncertezzaVisibile per le clienti e i clientiLA CONOSCENZA DELLA CO₂ DEL FUTUROPiù di un singolo dato sulla CO₂.Un'impronta ipotizzata lungo il ciclo di vita, con ambito documentato, ipotesi e confini del sistema. I valori numerici compariranno solo dopo la verifica.Stima del ciclo di vitaConcetto di ricercaIntervallo degli scenariCon incertezzaStatoIn fase di ricercaEsempio di massa dei materiali · tonnellateEsempio di fabbisogno idrico · migliaia di m³Esempio di fabbisogno energetico · MWhEsempio di impatto sul clima · tonnellate di CO₂eMigliaia di m³Cucina & utensili da cucinaCasa & arredamentoTessiliCura del corpoAltroMigliaiaPiù bassoMedioPiù altoIntervallo esemplificativo:
