Brain-inspired model for decision-making in the selection of beneficial information patterns among signals received by an unpredictable information-development environment
Notice bibliographique
Résumé
With its diversification in products and services, today’s marketplace makes competition wildly dynamic and unpredictable for industries. In such an environment, daily operational decision-making has a vital role in producing value for products and services while avoiding the risk of loss and hazard to human health and safety. However, it makes a large portion of operational costs for industries. The main reason is that decision-making belongs to the operational tasks dominated by humans. The less involvement of humans, as a less controllable entity, in industrial operation could also favorable for improving workplace health and safety. To this end, artificial intelligence is proposed as an alternative to doing human decision-making tasks. Still, some of the functional characteristics of the brain that allow humans to make decisions in unpredictable environments like the current industry, especially knowledge generalization, are challenging for artificial intelligence. To find an applicable solution, we study the principles that underlie the human brain functions in decision-making. The relative base functions are realized to develop a model in a simulated unpredictable environment for a decision-making system that could decide which information is beneficial to choose. The method executed to build our model's neuronal interactions is unique that aims to mimic some simple functions of the brain in decision-making. It has the potential to develop for systems acting in the higher abstraction levels and complexities in real-world environments. This system and our study will help to integrate more artificial intelligence in industrial operations and settings. The more successful implementation of artificial intelligence will be the steeper decreasing operational costs and risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».