Възприемане на изкуствения интелект в цифровата трансформация: Какво трябва да знаете?

От Унджули Бханот, мениджър продуктов маркетинг, Разработване на процеси и производство, IDBS

В епохата на бързо развитие на технологиите терминът "цифрова трансформация" се превърна в модна дума в различните индустрии. Интегрирането на изкуствения интелект (ИИ) в цифровата трансформация е ключов елемент, който обещава да промени начина, по който организациите работят и се конкурират. Наскоро IDBS проведе поучителен уебинар, озаглавен "Основи на цифровата трансформация, част 2: готовност за AI: Какво трябва да знаете," представена от д-р Крейг Уилямсън, продуктов мениджър на водеща платформа в IDBS. Тази сесия предостави богати познания за ИИ в цифровата трансформация, като се фокусира върху фармацевтичния сектор, но е приложима в различни области.

Значението на изкуствения интелект в цифровата трансформация

Д-р Крейг Уилямсън започна сесията, като подчерта необходимостта организациите да се подготвят за интегрирането на AI като част от пътуването си за цифрова трансформация. Той повтори един важен момент от предишен уебинар: дори в ранните етапи на цифровата трансформация спазването на признати най-добри практики е жизненоважно. Това включва спазването на стандарти като ALCOA++ и 21 CFR Part 11, които гарантират целостта и надеждността на данните.

Въз основа на тази основа д-р Уилямсън обсъди стъпките, които организациите могат да предприемат, за да подобрят практиките си за управление на данни в подкрепа на AI. Готовността за ИИ не е свързана само с наличието на усъвършенствана технология; тя се състои в това да се гарантира, че данните, използвани за обучение на моделите на ИИ, са точни, безпристрастни и изчерпателни.

Разбиране на пристрастността на данните и принципите на FAIR данните

Една от централните теми на уебинара беше предизвикателството, свързано с пристрастността на данните. Д-р Уилямсън обясни как пристрастните или недостатъчни данни могат да доведат до ненадеждни прогнози за ИИ - явление, известно като халюцинация на ИИ. За да се смекчи това, той подчерта значението на улавянето на пълни и подробни цифрови записи на всички процеси на НИРД, включително успешни, неуспешни и прекратени експерименти.

За да се справи с пристрастията към данните и да подобри готовността за ИИ, д-р Уилямсън се съсредоточи върху значението на принципите на FAIR за данните: откриваеми, достъпни, оперативно съвместими и многократно използваеми. Тези принципи осигуряват рамка за цялостно управление на данни, като гарантират, че данните са не само достъпни, но и използваеми както от хората, така и от машините.

Данни, които могат да бъдат намерени

Първата стъпка в принципите на FAIR за данните е да се гарантира, че данните могат да бъдат намерени. Това означава, че данните трябва да могат лесно да бъдат открити, дори ако се намират в множество системи. Д-р Уилямсън подчерта значението на използването на добре дефинирана семантична информация за недвусмислено идентифициране на данните, което да улесни търсенето, ръководено от учени, и търсенето с помощта на машини. Като свързват данните с ясни метаданни, организациите могат да преодолеят предизвикателствата на двусмислените описания на данните и да подобрят ефективността на процесите на извличане на данни.

Достъпни данни

Достъпността включва определяне на начина, по който потребителите на данни могат да получат достъп до данните, след като са ги открили. Това включва предоставяне на достатъчно метаданни, за да се обясни как да се получи достъп до данните, включително всички необходими протоколи или изисквания за удостоверяване. Въпреки че този принцип може да изглежда прост, той е от решаващо значение, за да се гарантира, че данните могат да се използват правилно и ефективно в рамките на приложенията за изкуствен интелект.

Взаимодействащи данни

Оперативната съвместимост е може би най-критичният аспект, когато става въпрос за ИИ в цифровата трансформация. Д-р Уилямсън посочи, че данните, необходими за обучението на моделите на ИИ, често се намират в множество системи. Ето защо е от съществено значение различните набори от данни да бъдат точно обединени в един-единствен, последователен и сливащ се набор от данни. Това изисква използването на последователна терминология или "речникови термини" и уникални идентификатори, за да се гарантира, че данните от различни източници могат да бъдат безпроблемно интегрирани.

Данни за многократна употреба

И накрая, повторната използваемост включва гарантиране, че данните могат да се използват за цели, които надхвърлят първоначалното им предназначение. Това включва разглеждане на лицензирането и произхода, като се гарантира, че потребителите на данни знаят дали им е разрешено да използват данните и могат да проследят и разберат произхода им. Д-р Уилямсън подчерта, че най-добрата практика за управление на данни включва включването на подробни метаданни, които да подпомагат както човешката, така и машинната употреба.

Куриране на данни: Ключ към висококачествени модели с изкуствен интелект

На уебинара беше разгледана и концепцията за куриране на данни, която е от решаващо значение за готовността за ИИ. Д-р Уилямсън обясни, че доброто куриране на данни включва дейности като почистване, анотиране и трансформиране на данни. Тези дейности гарантират, че данните са точни, пълни и добре организирани, което ги прави по-лесни за използване за приложенията на ИИ.

Курирането на данни не само опростява задачата за събиране и подреждане на данни, но и води до по-добри модели на ИИ. Висококачествените курирани данни водят до по-ефективни, производителни и обобщаващи модели, които са от съществено значение за постигане на надеждни прогнози за ИИ.

Споделена отговорност и културна промяна

Д-р Уилямсън подчерта, че успешната цифрова трансформация изисква културна промяна в организациите. Данните трябва да се разглеждат като първокласен актив и всички членове на екипа трябва да възприемат манталитет, ориентиран към данните. Това означава да се улавят данни с предположението, че те ще бъдат използвани повторно от екипи, които са далеч от първоначалните производители на данни и включват процеси, които не са ръководени от хора и машини.

Концепцията за споделена отговорност за качеството на данните е от решаващо значение, за да се гарантира, че моделите с изкуствен интелект се обучават с данни с най-високо качество. Това включва номиниране на собственици на данни и формулиране на планове за необходимите метаданни във всяка класификация на данни.

В заключение, има редица стъпки, които организациите могат да предприемат, за да постигнат готовност за AI като част от пътуването си за цифрова трансформация. Като се придържат към принципите на FAIR data, като се справят с пристрастията към данните и като се фокусират върху ефективното куриране на данни, организациите могат да гарантират, че техните AI модели са обучени с висококачествени данни.

В заключение д-р Уилямсън заяви, че улавянето на всичко, щедрото използване на метаданни и използването на оперативно съвместими формати за данни са основни стратегии за успешна цифрова трансформация. Като възприемат тези практики, организациите могат да отключат пълния потенциал на ИИ и да постигнат значителни конкурентни предимства.

Моля, обърнете внимание: Тази публикация в блога е написана като резюме на уебинара "Основи на цифровата трансформация, част 2: готовност за AI: Какво трябва да знаете", представен от д-р Крейг Уилямсън, продуктов мениджър на водещи платформи в IDBS.

Гледайте уебинар за да научите повече.

За тези, които се интересуват от по-нататъшно проучване на стойността на облачните технологии в цифровата трансформация, следващата сесия от поредицата уебинари предоставя допълнителни прозрения. Не забравяйте да я гледате при поискване и да продължите пътуването си към цифровата трансформация и готовността за изкуствен интелект.

За автора

От Унджули Бханот, мениджър продуктов маркетинг, Разработване на процеси и производство, IDBS

Унджули Бханот е мениджър продуктов маркетинг за разработване на процеси и производство в IDBS. С над 10-годишен опит в областта на информатиката в биофармацията тя ръководи стратегията и разработването на решенията за биопроцеси на IDBS и има ключова роля за пускането на пазара на IDBS Polar.

Препратки:

1. IDBS (2024 Г.). Основи на цифровата трансформация, част 2: готовност за AI: Какво трябва да знаете.