Taiga Intelligence
Os produtos têm dados.
Nós construímos compreensão.
Uma arquitetura de inteligência orientada por evidências. O objetivo é compreender as relações entre produtos, materiais, fabrico, evidências científicas e requisitos legais, até ao nível de cada produto ao longo da cadeia de abastecimento.
A informação existe.
A transparência, não.
As informações sobre os produtos estão dispersas: pelos fabricantes, nas especificações dos materiais, nas entidades de certificação, nas bases de dados científicas e em regulamentação em constante mudança.
A maioria dos sistemas de lojas armazena atributos. Não compreende, por si só, de que forma esses atributos se relacionam com restrições aplicáveis a substâncias químicas, condições de fabrico, validade das evidências ou requisitos de mercados específicos. É precisamente esta lacuna que a TAIGA pretende colmatar.
Vê como um produto
se transforma num modelo de conhecimento.
Escolhe um modo de raciocínio. A rede destaca as relações que o modelo teria de analisar para chegar a uma conclusão sobre o produto.
Não é um chatbot.
É uma arquitetura de raciocínio.
O modelo pretendido não se limita a consultar documentos. Organiza o conhecimento sobre os produtos, determina a relevância, verifica de que dependem as evidências e identifica quais as conclusões que podem ser sustentadas.
Representação semântica do produto
Estabelece relações tipificadas entre produtos, materiais, substâncias, processos, fornecedores, documentos e jurisdições. Assim, o contexto do produto torna-se calculável, em vez de apenas pesquisável.
Aplicabilidade no contexto
Verifica quais os conjuntos de dados, certificados e disposições legais que podem ser relevantes para um determinado produto e mercado-alvo, incluindo datas de referência e âmbito de aplicação.
Inferência baseada em evidências
Liga cada conclusão proposta às respetivas evidências, procura informações contraditórias e impede que a ausência de dados seja apresentada como certeza.
Reavaliação ao longo das dependências
Regista de que factos fundamentais dependem as conclusões sobre os produtos. Se as evidências ou as regras mudarem, é possível assinalar as afirmações afetadas para reavaliação.
Quando um facto muda,
o modelo sabe o que importa.
Imagina que uma substância é reclassificada. Uma base de dados de produtos rígida não sabe quais as afirmações dirigidas aos clientes que poderão ser afetadas.
A arquitetura da TAIGA pretende seguir essa dependência: substância → material → produtos afetados → regras aplicáveis → informações fundamentadas. O que estamos a investigar de novo não é o alerta em si, mas o raciocínio necessário para determinar a sua relevância.
Representação exemplificativaA dimensão é mensurável.
A confiança também.
Uma afirmação como «mais de 1.000 pontos de dados» determina se estão a ser contabilizados atributos, observações, fontes ou relações.
Um motor de inteligência.
Quatro dimensões da compreensão.
Começamos pelo novo módulo Transparency para clientes da TAIGA. O mesmo modelo de produto orientado por evidências abre duas direções: experiências de compra mais ricas e conhecimento ambiental para fabricantes, marcas e retalhistas.
Primeiro, a evidência.
Sempre, a compreensão.
O próximo marco é o novo módulo TAIGA Transparency: informações específicas do produto, 12 critérios de transparência, fontes rastreáveis e incerteza apresentada de forma aberta. Sem classificação global e sem valores de impacto não verificados.
PRIORIDADE 0 · MÓDULO PARA CLIENTESDe decisões individuais
a cadeias de abastecimento inteiras.
Vê como a mesma inteligência de produto poderia surgir no checkout de uma cliente e numa empresa que acompanha milhares de produtos.
Panela com cabo em aço inoxidável
Vê os materiais, o fabrico e o ciclo de vida.
Sabe o que está
por detrás da tua compra.
Composição dos materiais, informações sobre o fabrico e indicações para a eliminação. Apresentadas apenas quando as fontes sustentam a afirmação.
A camada de inteligência associa provas relacionadas com o produto às afirmações que estas podem sustentar. As estimativas resultantes da investigação precisariam ainda de métodos, limites do sistema e indicações sobre a incerteza.
Panorâmica ambiental
Representação exemplificativa. As medições primárias, os dados secundários e os pressupostos do modelo permanecem separados.
E se fosse necessário menos material?
Experimenta um cenário de sensibilidade hipotético para o portfólio selecionado.
Representação exemplificativa
Não se trata apenas de medir o que é conhecido.
Trata-se de investigar o que pode ser deduzido.
A nossa investigação de ponta aborda o problema difícil que se esconde por detrás da superfície: analisar e comparar provas dispersas, mapear relações entre produtos, estimar o consumo de recursos e as emissões de CO₂ a partir de informações incompletas e verificar a validade e a robustez dessas estimativas.
Compreender as provas
Grafo de conhecimento, fontes diferentes, análise e normalização.
Concluir & explicar
Indicadores multicritério, explicabilidade e integração de modelos. A antiga classificação ponderada não é o produto atual para clientes.
Deduzir recursos
Modelos probabilísticos para o consumo de materiais, energia e água, valores de referência e verificação.
Modelar & testar o CO₂
Dedução de CO₂, cenários, análise de sensibilidade e testes de robustez e incerteza.
Âmbito exemplificativo: 5,0 a 14,0 L
Esta demonstração interativa altera dados de entrada hipotéticos, não medições reais do produto. A investigação deverá esclarecer se uma dedução deste tipo pode ser validada com valores de referência fiáveis.
Os dados em falta, as mudanças de domínio, a ausência de uma verdade de referência e a evolução da regulamentação são questões de investigação em aberto. O roteiro descreve capacidades de investigação planeadas, não resultados confirmados nem uma certificação da conformidade legal.
Ambicioso na conceção.
Rigoroso por necessidade.
A verdadeira tarefa não é ligar interfaces. É desenvolver um método robusto que reúna informações incompletas sobre produtos, provas inconsistentes e requisitos relacionados com os produtos que estão em constante mudança.
Esta página apresenta a arquitetura e a direção do produto. O roteiro de investigação abrange a integração de provas, a dedução explicável, os modelos de recursos e a verificação.
TAIGA INTELLIGENCE
Sempre, a compreensão.O próximo marco é o novo módulo TAIGA Transparency: informação específica sobre o produto, 12 critérios de transparência, fontes rastreáveis e incerteza apresentada de forma clara. Sem classificação global e sem valores de impacto não verificados.PRIORIDADE 0 · MÓDULO PARA CLIENTESComo verificamosFabricado na ÁustriaPaís de fabrico · ver fontesEletricidade proveniente maioritariamente de energia hidroelétricaProdução · ver fontesCorpo de aço reciclávelSucata · ver informações sobre a eliminaçãoO que está por trás deste produto ↗Como elimino a panela?Perguntas ✧Representação exemplificativaMenos promessas.Mais conhecimento.02 / EXPANSÃO NA LOJA ONLINEInteligência em cada
momento de decisão.O conhecimento sobre os produtos baseado em comprovativos é integrado em comparações, indicações no checkout, perguntas sobre produtos apoiadas por IA e instruções de manutenção após a compra. Testa-se se explicações melhores aumentam a confiança, o interesse e a conclusão da compra.APLICAÇÕES PREVISTASPÁGINA DO PRODUTOExplicar o que é relevante para a decisão de compraCHECKOUTIndicações contextuais, com fontesAPÓS A COMPRAInformação sobre manutenção, reparação e eliminação03 / INVESTIGAÇÃO E DESENVOLVIMENTOCompreender o que os
produtos consomem.Investigamos a forma de deduzir o consumo de materiais, energia e água ao longo do fabrico, transporte e utilização, recorrendo a modelos probabilísticos. Os dados conhecidos, os dados em falta, os pressupostos e a incerteza são apresentados antes de ser mostrado qualquer valor numérico.PROGRAMA DE INVESTIGAÇÃOFLUXO DE MATERIAISComposição → massa → referênciaNECESSIDADES DE RECURSOSÁgua · energia · transporte · utilizaçãoMODELAÇÃOCenários · probabilidade · incerteza04 / INVESTIGAÇÃO E DESENVOLVIMENTOModelar as emissões de CO₂.
Explicar a incerteza.Analisamos a forma de deduzir as emissões de CO₂ a partir de dados incompletos do ciclo de vida. Verificamos como a utilização de recursos, os pressupostos relativos aos processos e os cenários alternativos alteram as possíveis pegadas, recorrendo a análises de sensibilidade e a validação científica.CONTEXTO DO PRODUTOMaterial · processo · transporte · utilizaçãoMODELO DE DEDUÇÃOLimites do sistema e pressupostos ao longo do ciclo de vidaINTERPRETAÇÃOCO₂e estimado · intervalo de incertezaDe que recursos precisa um produto?REPRESENTAÇÃO EXEMPLIFICATIVAConsulta o ciclo de vida: extração → fabrico → transporte → utilizaçãoMatérias-primasFabricoTransporteUtilizaçãoÁguaUtilizada no processo de fabricoEletricidadeEnergia utilizada no fabricoMadeira e materiais naturaisUtilizados na embalagemMetais e mineraisPrincipais materiais utilizadosO CO₂ está relacionado com os recursos.A escolha dos materiais, a eletricidade, o transporte e a vida útil do produto são considerados nas possíveis estimativas ao longo do ciclo de vida.INFORMAÇÃO ESPECÍFICA SOBRE O PRODUTOComprovativos em vez de pressupostos.Composição dos materiais, informações sobre o fabrico e indicações relativas à eliminação. Apresentadas apenas quando as fontes sustentam a afirmação.Associado a uma fonteOrigemDepende do comprovativoInformação desconhecidaApresentada de forma claraCONHECIMENTO SOBRE OS RECURSOS DO FUTUROO que acontece durante o fabrico?Consulta a massa dos materiais e as necessidades de água e energia ao longo do ciclo de vida de um produto. Os dados medidos permanecem claramente separados das estimativas resultantes da investigação.Necessidades de materiaisCenário modeladoÁgua e energiaDepende do métodoIncertezaVisível para os clientesCONHECIMENTO SOBRE O CO₂ DO FUTUROMais do que um único valor de CO₂.Uma pegada estimada ao longo do ciclo de vida, com âmbito documentado, pressupostos e limites do sistema. Os valores só seriam apresentados após a verificação.Estimativa ao longo do ciclo de vidaConceito de investigaçãoÂmbito do cenárioCom incertezaEstadoEm investigaçãoExemplo de massa de materiais · toneladasExemplo de necessidade de água · milhares de m³Exemplo de necessidade de energia · MWhExemplo de impacto no CO₂ · toneladas de CO₂eMilhares de m³Cozinha & utensílios de cozinhaCasa & mobiliárioTêxteisCuidados pessoaisOutrosMilharesMais baixoMédioMais altoIntervalo ilustrativo:
