Un nouveau projet sur les matériaux et les produits chimiques met l'accent sur l'IA digne de confiance
Un projet visant à favoriser l'adoption de l'apprentissage automatique bénéficie d'un financement d'Innovate UK
Intellegens, une start-up technologique de Cambridge, a annoncé qu'elle dirigerait un consortium visant à accélérer l'adoption de méthodes d'intelligence artificielle (IA) telles que l'apprentissage automatique (ML) dans les industries britanniques des matériaux et des produits chimiques. La phase initiale du projet, financée par Innovate UK KTN, qui fait partie de UK Research and Innovation, étudiera les facteurs qui limitent l'utilisation de cette technologie. Elle recommandera également des mesures pour accroître la confiance et favoriser l'application de l'IA/ML afin d'optimiser les produits et les processus vitaux tout en réduisant la consommation d'énergie et de ressources dans le but d'atteindre l'objectif "net zéro".
Intellegens va diriger un consortium axé sur une "IA digne de confiance" pour la R&D britannique dans le domaine des matériaux et des produits chimiques
Intellegens
L'IA, en particulier les méthodes de ML bien établies, peut permettre aux organisations de R&D en chimie et en matériaux d'apprendre à partir de leurs données expérimentales et de processus, en guidant et en accélérant le développement de produits formulés et la mise en œuvre de processus industriels. Dans les opérations à grande échelle, même de petits pourcentages de changement dans l'utilisation des ressources ou la production peuvent permettre d'économiser des millions de livres et des millions de tonnes d'émissions de gaz à effet de serre. L'adoption de l'IA se heurte toutefois à des contraintes. En particulier, il est difficile d'apporter des changements dans des industries hautement réglementées ayant des pratiques de longue date, surtout lorsqu'il est parfois difficile pour les utilisateurs de comprendre pourquoi les méthodes d'IA font des recommandations particulières.
Les premiers membres du consortium sont des scientifiques de Johnson Matthey, Domino Printing Sciences, Goodfellow, Welding Alloys Group, des universités de Cambridge et de Leicester, et de l'Institut Henry Royce, l'institut national britannique de recherche sur les matériaux. Ces experts s'efforceront de comprendre les problèmes qui limitent l'adoption de la technologie, en examinant des questions telles que la transparence, l'équité, la détection des biais, la sécurité, la robustesse, l'audit et le contrôle, la conformité et la nécessité d'une surveillance humaine des processus. Ils exploreront des solutions telles que les outils d'"IA explicable" qui garantissent que la logique sous-jacente aux modèles d'IA peut être inspectée par des scientifiques et des ingénieurs.
Ce travail est soutenu par un financement obtenu dans le cadre du processus concurrentiel "Accelerating trustworthy AI" géré par Innovate UK KTN, qui investit 21 millions de livres sterling dans des projets visant à permettre l'adoption de technologies d'IA et de ML fiables et responsables par l'industrie du Royaume-Uni. Intellegens invite les autres organisations intéressées à prendre contact avec le consortium. Le projet a débuté le 1er mai et produira des recommandations pour des actions ultérieures dans les trois mois.
"Notre vision à long terme, partagée avec nos partenaires du consortium et ceux qui nous soutiennent, est d'accélérer l'adoption de l'IA dans la recherche sur les matériaux et les produits chimiques", a déclaré Ben Pellegrini, PDG d'Intellegens. "C'est formidable d'être reconnu par le processus de financement concurrentiel comme une organisation pouvant jouer un rôle stratégique dans ce processus, qui pourrait avoir un impact significatif sur la compétitivité et la durabilité de ces secteurs industriels vitaux."
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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