El periodista se enteró de que recientemente, en respuesta a problemas de la industria, como los complejos mecanismos de riesgo de los productos inteligentes y la falta de bases de conocimientos básicos, la Administración Estatal para la Regulación del Mercado organizó fuerzas nacionales de investigación científica superiores para llevar a cabo investigaciones técnicas clave y logró importantes avances en la construcción de bases de conocimientos de control de riesgos de seguridad y calidad de productos inteligentes.
El equipo de investigación integró profundamente la «dimensión de información» y la «lógica inteligente» y propuso de manera innovadora un marco de análisis de calidad y seguridad cuatro en uno de «personas-producto-entorno-información» y estableció un modelo de ontología escalable y multinivel. Esta innovación rompe fundamentalmente las limitaciones del modelo tradicional «hombre-máquina-entorno» al abordar los riesgos de interconexión inteligente.
El modelo tradicional «hombre-máquina-entorno» ha ido exponiendo gradualmente sus deficiencias en la era de la interconexión inteligente porque no tiene plenamente en cuenta la dimensión de la información y el importante papel de la lógica inteligente en la calidad y seguridad del producto.
El nuevo marco de análisis combina orgánicamente los cuatro elementos clave de personas, productos, medio ambiente e información, proporcionando un método más científico y eficaz para un análisis completo y profundo de los riesgos inteligentes de calidad y seguridad de los productos.
Basándose en la tecnología de modelos de lenguaje grande de IA, el equipo desarrolló de forma independiente un marco iterativo de extracción de conocimientos.
A través de este marco, se construyó con éxito un gráfico de conocimiento de calidad y seguridad que cubre 10 tipos de productos inteligentes típicos, más de 50.000 datos básicos, 16.000 nodos y 32.000 relaciones.
Este gráfico de conocimiento representa con precisión la cadena de evolución causal entre «fuentes de peligro – incidentes de seguridad – medidas de control», lo que hace que el análisis y la gestión de los riesgos de seguridad y calidad de los productos inteligentes sean más sistemáticos y precisos.
Este sistema de base de conocimientos tiene funciones como visualización de riesgos y preguntas y respuestas inteligentes para la toma de decisiones.
La función de visualización de riesgos puede mostrar información de riesgos compleja en forma de cuadros, gráficos, etc. intuitivos, lo que permite a los reguladores y a las empresas comprender rápida y claramente los riesgos de los productos.
La función de preguntas y respuestas para la toma de decisiones inteligente puede proporcionar rápidamente sugerencias precisas para la toma de decisiones basadas en las preguntas planteadas por los usuarios, brindando un fuerte apoyo para la investigación y el desarrollo de tecnologías como mecanismos inteligentes de falla de interconexión y control tolerante a fallas, y evaluación de seguridad y salud del hogar inteligente.
A través de este sistema de base de conocimientos, se logra una gestión y un control precisos del riesgo desde los componentes clave subyacentes hasta la arquitectura general del sistema.
Actualmente, los resultados de la investigación se han implementado de forma piloto, lo que ha mejorado significativamente la identificación temprana y la respuesta rápida de la empresa a los riesgos potenciales.
Los resultados relevantes proporcionan un «cerebro técnico» para la supervisión de la calidad y la seguridad de los productos inteligentes de mi país y promueven que los productos inteligentes de mi país avancen hacia una alta gama y una alta seguridad.
En el futuro, con la mejora, promoción y aplicación continuas de este sistema de base de conocimientos, se mejorará aún más la competitividad de los productos inteligentes de mi país en el mercado internacional, sentando una base sólida para el desarrollo saludable de la industria inteligente de mi país.
