Taiga Intelligence
Produkty mają dane.
Budujemy zrozumienie.
Architektura inteligencji oparta na dowodach. Ma rozumieć zależności między produktami, materiałami, procesami produkcji, dowodami naukowymi i wymogami prawnymi — aż do poziomu pojedynczego produktu w całym łańcuchu dostaw.
Informacje są dostępne.
Brakuje przejrzystości.
Informacje o produktach są rozproszone: u producentów, w specyfikacjach materiałów, u jednostek certyfikujących, w naukowych bazach danych oraz w zmieniających się przepisach.
Większość systemów sklepowych przechowuje cechy produktów. Nie rozumieją one automatycznie, jak te cechy wiążą się z ograniczeniami dotyczącymi substancji chemicznych, warunkami produkcji, ważnością dowodów czy wymaganiami poszczególnych rynków. Właśnie tę lukę ma wypełnić TAIGA.
Zobacz, jak produkt
staje się modelem wiedzy.
Wybierz tryb rozumowania. Sieć podświetli zależności, które model musi sprawdzić, aby wyciągnąć wniosek dotyczący produktu.
To nie chatbot.
To architektura rozumowania.
Docelowy model nie tylko wyszukuje dokumenty. Porządkuje wiedzę o produktach, określa istotność, sprawdza, od czego zależą dowody, i rozpoznaje, które wnioski są uzasadnione.
Semantyczna reprezentacja produktu
Tworzy relacje typowane między produktami, materiałami, substancjami, procesami, dostawcami, dokumentami i porządkami prawnymi. Dzięki temu kontekst produktu staje się obliczalny, a nie tylko możliwy do przeszukania.
Zastosowanie w kontekście
Sprawdza, które zbiory danych, certyfikaty i przepisy prawa mogą być istotne dla określonego produktu i rynku docelowego, wraz z datami granicznymi i zakresem obowiązywania.
Wnioskowanie oparte na dowodach
Łączy każdy proponowany wniosek z dowodami, wyszukuje sprzeczne informacje i zapobiega przedstawianiu brakujących danych jako pewników.
Ponowna ocena zależności
Rejestruje, od których faktów podstawowych zależą poszczególne wnioski dotyczące produktów. Gdy zmienią się dowody lub reguły, powiązane stwierdzenia można oznaczyć do ponownej oceny.
Gdy zmienia się fakt,
model wie, co ma znaczenie.
Wyobraź sobie, że substancja otrzymuje nową klasyfikację. Sztywna baza danych produktów nie wie, które informacje przekazywane klientkom i klientom mogą być tym objęte.
Architektura TAIGA ma śledzić tę zależność: substancja → materiał → produkty, których dotyczy zmiana → obowiązujące reguły → potwierdzone informacje. Nowością, którą badamy, nie jest sam alarm, lecz rozumowanie potrzebne do określenia jego znaczenia.
Przykładowa wizualizacjaRozmiar można zmierzyć.
Zaufanie również.
Informacja taka jak „ponad 1.000 punktów danych” określa, czy liczone są cechy, obserwacje, źródła czy zależności.
Silnik inteligencji.
Cztery obszary rozumienia.
Zaczynamy od nowego modułu Transparency dla klientek i klientów TAIGA. Ten sam oparty na dowodach model produktu otwiera dwa kierunki: bogatsze doświadczenia zakupowe oraz wiedzę o środowisku dla producentów, marek i sprzedawców.
Najpierw dowód.
Zawsze zrozumienie.
Kolejnym kamieniem milowym jest nowy moduł TAIGA Transparency: informacje dotyczące produktów, 12 kryteriów przejrzystości, weryfikowalne źródła i otwarcie prezentowana niepewność. Bez ogólnej oceny i niezweryfikowanych wartości wpływu.
PRIORYTET 0 · MODUŁ DLA KLIENTÓWOd pojedynczych decyzji
aż po całe łańcuchy dostaw.
Zobacz, jak ta sama inteligencja produktowa mogłaby pojawić się przy kasie u klientki oraz w firmie, która ma wgląd w tysiące produktów.
Rondel ze stali nierdzewnej
Sprawdź materiał, sposób produkcji i cykl życia.
Dowiedz się, co
kryje się za Twoim zakupem.
Skład materiałowy, informacje o produkcji i wskazówki dotyczące utylizacji. Pokazujemy je tylko wtedy, gdy źródła potwierdzają daną informację.
Warstwa inteligencji łączy dowody dotyczące produktu z informacjami, które mogą one potwierdzać. Szacunki badawcze wymagałyby dodatkowo metod, granic systemu i informacji o niepewności.
Przegląd środowiskowy
Przykładowa prezentacja. Pomiary pierwotne, dane wtórne i założenia modelu pozostają rozdzielone.
Co by było, gdyby materiał był wykorzystywany efektywniej?
Wypróbuj założony scenariusz wrażliwości dla wybranego portfela.
Przykładowa prezentacja
Nie tylko mierzyć to, co już wiemy.
Badać to, co można wywnioskować.
Nasz zaawansowany program badawczy podejmuje trudne wyzwanie kryjące się za powierzchnią: odczytywanie i porównywanie rozproszonych dowodów, odwzorowywanie zależności między produktami, szacowanie zużycia zasobów i emisji CO₂ na podstawie niepełnych informacji oraz sprawdzanie, na ile te szacunki są prawidłowe i wiarygodne.
Rozumienie dowodów
Graf wiedzy, różne źródła, odczytywanie i ujednolicanie.
Wskaźniki wielokryterialne, wyjaśnialność i integracja modeli. Wcześniejsza ocena ważona nie jest obecnym produktem dla klientów.
Wskaźniki wielokryterialne, wyjaśnialność i integracja modeli. Wcześniejsza ocena ważona nie jest obecnym produktem dla klientów.
Wnioskowanie o zasobach
Modele prawdopodobieństwa zużycia materiałów, energii i wody, wartości porównawcze oraz weryfikacja.
Modelowanie i testowanie CO₂
Wnioskowanie o CO₂, scenariusze, analiza wrażliwości oraz testy wiarygodności i niepewności.
Przykładowy zakres: 5,0–14,0 L
Ta interaktywna demonstracja zmienia założone dane wejściowe, a nie rzeczywiste pomiary produktu. Badania mają wyjaśnić, czy takie wnioskowanie można zweryfikować na podstawie wiarygodnych wartości porównawczych.
Brakujące dane, zmiany domen, brak prawdy referencyjnej i zmieniające się przepisy to otwarte zadania badawcze. Mapa drogowa opisuje planowane możliwości badawcze, a nie potwierdzone wyniki ani certyfikację zgodności z prawem.
Ambitny w założeniach.
Rygorystyczny z konieczności.
Prawdziwe zadanie nie polega na łączeniu interfejsów. Chodzi o opracowanie wiarygodnej metody, która łączy niepełne informacje o produktach, niespójne dowody i zmieniające się wymagania dotyczące produktów.
Ta strona pokazuje architekturę i kierunek rozwoju produktu. Mapa drogowa badań obejmuje integrację dowodów, wyjaśnialne wnioskowanie, modele zasobów i weryfikację.
TAIGA INTELLIGENCE
Zawsze zrozumienie.Kolejnym kamieniem milowym jest nowy moduł TAIGA Transparency: informacje dotyczące produktu, 12 kryteriów przejrzystości, możliwe do prześledzenia źródła i otwarcie przedstawiony poziom niepewności. Bez oceny ogólnej i niezweryfikowanych wartości wpływu.PRIORYTET 0 · MODUŁ DLA KLIENTÓWJak sprawdzamyWyprodukowano w AustriiKraj produkcji · Zobacz źródłaEnergia elektryczna w większości z hydroelektrowniProdukcja · Zobacz źródłaStalowy korpus nadaje się do recyklinguZłom · Zobacz sposób utylizacjiCo kryje się za tym produktem ↗Jak zutylizować garnek?Pytania ✧Przykładowa prezentacjaMniej obietnic.Więcej wiedzy.02 / ROZBUDOWA W SKLEPIEInteligencja w każdym
punkcie decyzyjnym.Wiedza o produkcie oparta na dowodach trafia do porównań, wskazówek przy kasie, pytań dotyczących produktu wspieranych przez AI oraz wskazówek dotyczących pielęgnacji po zakupie. Sprawdzamy, czy lepsze wyjaśnienia zwiększają zaufanie, zainteresowanie i finalizację zakupu.PLANOWANE ZASTOSOWANIASTRONA PRODUKTUWyjaśniać, co ma znaczenie przy podejmowaniu decyzji zakupowejKASAWskazówki w odpowiednim kontekście, ze źródłamiPO ZAKUPIEWiedza o pielęgnacji, naprawie i utylizacji03 / BADANIA I ROZWÓJZrozumieć, co
zużywają produkty.Badamy sposób wyprowadzania danych dotyczących zużycia materiałów, energii i wody na etapach produkcji, transportu i użytkowania, korzystając z modeli probabilistycznych. Znane dane wejściowe, brakujące dane, założenia i niepewność są ujawniane, zanim zostanie pokazana wartość liczbowa.PROGRAM BADAWCZYPRZEPŁYW MATERIAŁÓWSkład → masa → punkt odniesieniaZAPOTRZEBOWANIE NA ZASOBYWoda · energia · transport · użytkowanieMODELOWANIEScenariusze · prawdopodobieństwo · niepewność04 / BADANIA I ROZWÓJModelować CO₂.
Wyjaśniać niepewność.Badamy sposób wyprowadzania danych dotyczących CO₂ z niepełnych danych o cyklu życia. Sprawdzamy przy tym, jak wykorzystanie zasobów, założenia dotyczące procesów i alternatywne scenariusze zmieniają możliwe ślady środowiskowe, korzystając z analizy wrażliwości i weryfikacji naukowej.KONTEKST PRODUKTUMateriał · proces · transport · użytkowanieMODEL WYPROWADZANIA DANYCHGranice systemu i założenia w cyklu życiaINTERPRETACJASzacunkowa emisja CO₂e · zakres niepewnościJakich zasobów potrzebuje produkt?PRZYKŁADOWA PREZENTACJAZobacz cykl życia: wydobycie → produkcja → transport → użytkowanieSurowceProdukcjaTransportUżytkowanieWodaWykorzystywana w procesie produkcjiEnergia elektrycznaEnergia zużywana podczas produkcjiDrewno & materiały naturalneWykorzystanie w opakowaniuMetale & minerałyGłówne wykorzystanie materiałówCO₂ jest powiązane z zasobami.Wybór materiałów, energia elektryczna, transport i trwałość produktu są uwzględniane w możliwych szacunkach dotyczących cyklu życia.INFORMACJE DOTYCZĄCE PRODUKTUDowody zamiast założeń.Skład materiałowy, informacje o produkcji i wskazówki dotyczące utylizacji. Pokazywane tylko tam, gdzie źródła potwierdzają daną informację.Powiązane ze źródłemPochodzenieZależy od dowodówNieznaneOtwarcie pokazaneWIEDZA O ZASOBACH PRZYSZŁOŚCICo kryje się w procesie produkcji?Zobacz masę materiałów oraz zapotrzebowanie na wodę i energię w cyklu życia produktu. Zmierzone dane wejściowe są wyraźnie oddzielone od szacunków powstałych w ramach badań.Zapotrzebowanie na materiałyModelowany scenariuszWoda & energiaZależy od metodyNiepewnośćWidoczne dla klientek i klientówWIEDZA O CO₂ PRZYSZŁOŚCIWięcej niż jedna liczba dotycząca CO₂.Szacowany ślad w całym cyklu życia, wraz z udokumentowanym zakresem, przyjętymi założeniami i granicami systemu. Wyniki liczbowe pojawiłyby się dopiero po weryfikacji.Szacunek w całym cyklu życiaKoncepcja badawczaZakres scenariuszaZ uwzględnieniem niepewnościStatusW trakcie badańPrzykładowa masa materiałów · tonyPrzykładowe zapotrzebowanie na wodę · tys. m³Przykładowe zapotrzebowanie na energię · MWhPrzykładowy wpływ na klimat · tony CO₂etys. m³Kuchnia & naczynia kuchenneDom & mebleTekstyliaPielęgnacja ciałaPozostałetys.NiskiŚredniWyższyPrzykładowy zakres:
