Mercedes-Benzek Quantum Computing (AYESA) erabiltzen du ibilgailuen ekoizpena planifikatzeko sisteman bikaintasuna lortzeko

Ayesak adimen artifizial klasikoa eta kuantikoa duen plataforma bat garatzen du edozein anomalia automatikoki detektatzeko autoak ekoizpen-lerroan sartu baino egun batzuk lehenago

Ayesa, teknologia- eta ingeniaritza-soluzioen hornitzaile globala, Mercedes-Benz Españarekin lanean ari da, automobilak muntatzeko prozesuan akatsik ez izatea eta ekoizpen-sisteman bikaintasuna lortzea helburu duen proiektu batean. Horretarako, plataforma kuantiko bat garatu du, autoak fabrikazio-lerroetan sartu baino egun batzuk lehenago konfigurazioko edozein anomalia automatikoki detektatzeko gai dena.

Mercedes-Benzeko ibilgailu industrialen ekoizpen-ingurunea oso bereizgarria da, auto bakoitzak banakako konfigurazio ez-seriatua baitu, bezero bakoitzaren lehentasunen arabera. Indibidualizazio horiek bezeroak egindako eskaerak irudikatzen dituzten kode-zerrenda batean sartzen dira sisteman, eta, beraz, zerrenda bakoitzak erabat definitzen du ekoitzi beharreko automobil bat.

Orain arte, eskaeren sistemak ekoizpenean arazoak sor zitzaketen kode-konbinazioak debekatzen saiatzen zen, baina aldagai asko daudenez, gerta ezin daitekeen automobil bat definitzen duten kodeak egon daitezke. Aiesaren sistemak ekoizpen-katean sartu aurretik kode horietan oinarrituta fabrikatu ezin diren autoak identifikatzen ditu. Negatibo faltsuen kopurua (hau da, fabrikatu ezin diren detektatu gabeko autoak) zero izango da, eta positibo faltsuak ere minimizatuko dira.

Konputazio kuantikoaren aplikazioa

Garatutako eredu kuantikoak konfigurazio “anomaloak” detektatzeko sistema automatiko bat sortzen du maila hierarkiko desberdinetan, hala nola eskaera-mailan, ekoizpen-mailan, aldaketa-mailan, prozesu-mailan, eta data bereko “ezohiko egoeren” eta “antzeko egoeren” arteko desberdintasunen konparazioan.

Sistemak egiaztatzen du antzemandako aldea zuzena eta dokumentazioarekin koherentea den, eta, bestela, balizko errorearen jakinarazpena egiten da, gorabehera horrek benetako instalazio batean ekoizpen-lerroak kolapsatu baino lehen. Horrela, Mercedes-Benz automobilen mihiztatze-prozesuko hutsegiteetara hurbiltzen ari da, eta horrek egungo ekoizpen-sistemen bikaintasuna ahalik eta gehien hobetzea esan nahi du.

Automobilgintzan oso arazo konplexua da, konbinatu daitezkeen osagaien aldakortasunak (5.000 kode desberdin baino gehiago, egunero fabrikatu beharreko aldaeren bolumen handia) informatika klasikoaren bidez eraginkortasunez eta bermeekin ezin ekitea eragiten baitu.

Onurak

Automobilen profilak moduluen arabera ezaugarritzea, eta prestaketa- eta ekoizpen-konfigurazioetan izan daitezkeen anomaliak (aldaketa arraroak, konbinazio arraroak, kode-konbinazio berriak) detektatzea, informatzea eta azaltzea automobilgintzaren erronka kritiko, premiagarri eta garrantzitsuenetako bat da, eta gaur egun ez dago modu eraginkorrean konponduta.

Anomaliak detektatzeko tresna bat izateak lagundu egiten dio azterketa-taldeari ibilgailu gehienak iragazten, eta ibilgailu kopuru txiki bat baino ez du egiaztatzen. Aztertutako ibilgailu guztien artean, batzuk anomaloak izango dira, baina zuzenak, eta beste batzuek aldaketak beharko dituzte osagaien zerrendan.

Gainera, oso ingurune konplexu eta oso aldakorretan anomaliak detektatzeko aukera, konputazio kuantikoan eta optimizazio kuantikoko sistemetan oinarritutako soluzioekin, negozio-eremu askotara zabaldu daiteke, hala nola osasunera eta beste industria batzuetara, hala nola energia, marketina, banaketa eta abar.

Erabilera-kasua

Kontzeptu-proba Mercedes-Benzeko fabrikazio-lantegian egin da, Gasteizen. Sistema entrenamenduko datu-base bat erabiltzen ari da, 50.000 eskaerarekin (50.000 ilara) eta eskaera bakoitzak 706 ezaugarri desberdin ditu, hau da, autoen osagaiak, eta egunero 14.000 eskaera (proba multzoa) entrenamendu multzoarekin alderatzen dira, ezohiko eskaerak detektatuz.

Prozesu hori gauzatzeko, gate ordenagailuetan oinarritutako zirkuitu kuantiko bat sortzen duen programa bat sortu da, 10 eta 30 qubit artean erabiliz, eta IBMko simulagailuetan zein IBMko ordenagailu kuantiko errealetan exekutatu da, Qiskit liburutegian arazoa kodetzean oinarrituta.

Historikoetan ez da aldez aurreko ezohiko eskaerarik antzeman, eta, beraz, gainbegiratu gabeko arazoa da, manufaktura berriak baitira. Sistema kuantikoaren emaitzak egunero ebaluatzen dira, eta sistema etengabe aldatzen da. Izan ere, Ayesak bi eredu inplementatu ditu, bata IA klasikoarena eta bestea IA kuantikoarena, eta biak lehiarazten ari da. Biek ondo funtzionatzen dute, baina kuantikoa are sentikorragoa da anomaliak detektatzeko.