Jan, 2022

智能制造中人工智能协作的参考软件架构

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TL;DR这篇论文研究在智能制造中的人工智能协作所涉及的挑战，提出了一个以知识图谱、跟踪和场景分析为基础的软件架构，并使用关系化机器学习对生产过程中的知识进行捕捉，从而进行上下文特定的行动推荐，以实现优化产品质量和防止身体伤害。
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发现论文，激发创造
  • 面向人类中心的工业 5.0 应用的人工智能架构

    通过将人类的安全、可靠性和人本性纳入架构考量，我们提出了一种结合了人工智能（主动学习、预测、可解释人工智能）、虚拟现实、决策和用户反馈的架构，专注于人机协同效应，并在三个真实案例中进行了验证，以促进制造业向产业 5.0 的演进。此外，我们将所提出的架构与大数据价值协会参考架构模型相一致。

    Mar, 2022

  • 混合人机团队中动态角色分配和协同任务规划的综合架构

    该研究提出了一种基于行为树的动态角色分配和协同任务规划的新型架构，使用混合整数线性规划来指定团队中个体的角色或协作，各种指标作为 MILP 成本允许体系结构支持协作的各个方面，并通过增强现实用户界面实现了人 - 系统之间的双向通信，以协调处理不同操作阶段的工人，并通过主观评估证明了该架构的高可用性和适用性。

    Jan, 2023

  • 实践中的持续学习

    本文提出了一种自我维护系统的参考架构，可以随着数据的到来不断学习。在数据不断演变的环境中，我们需要管理 ML 模型的架构，在数据分布发生变化、处理异常值、需要重新训练和适应新任务等方面进行自适应。这代表了不断 AutoML 或自适应机器学习。本文描述了这些挑战并提出了参考架构。

    Mar, 2019

  • B-SMART: 人工智能自治智能建筑的参考架构

    本文提出了 B-SMART：用于建筑自主控制的第一种参考架构，以帮助工程师和建筑师系统且有效地应用人工智能算法和技术于智能建筑，以减缓气候变化并减少能源消耗及相关碳排放量，并通过案例研究证明了 B-SMART 如何加速将人工智能引入到现有的智能建筑中。

    Nov, 2022

  • 人工智能与人类的未来协作：混合智能系统设计知识分类

    本文提供了一个交叉学科的观点，以发展由人与机器组成的社会技术群体，通过结合人工智能和人类智能，共同实现复杂目标，并从彼此学习中不断提高。因此，需要为这些系统提供结构化的设计知识，并展示了使这些应用程序的系统开发人员有用的指导。

    May, 2021

  • 人机协作过程的分层架构

    本文提出 FlexHRC + 用于高度可变的工厂任务中提供协作机器人更高的自主性，包括三个层次的感知、表示和行动，并在家具组装和物体定位任务中展开了实验。

    Sep, 2020

  • 实时人 - 智能体协同的自适应智能体架构

    提出一种基于预训练的 RL 策略库和规则策略的人类无模型自适应代理架构，通过一种新的相似性度量方法推断人类策略并选择最具互补性的策略，以此最大化团队在人类机器协作中的总体表现。

    Mar, 2021

  • 构建负责任 AI 的未来：基于大型语言模型的智能体设计的模式导向参考架构

    该论文提出了一个模式导向的参考架构，用于指导设计基于大型语言模型的自主代理，实现可负责的人工智能设计，并通过将其映射到两个现实世界代理的架构来评估其完整性和实用性。

    Nov, 2023

  • 设计值得信赖的人工智能：人机协作框架指导开发

    本文介绍了基于 Human-Machine Teaming（HMT）框架的技术道德规范，用于设计可靠、可用、安全、明晰、负责的人工智能系统，并提供了一些支持团队的主题和活动，如可用性测试，以帮助开发团队在创建 AI 系统时提前发现问题并确保用户信任。

    Oct, 2019

  • 基于人工智能的软件和系统架构框架：以智能的网络物理系统为焦点

    本研究通过建立适应现代应用和组织要求的架构框架，针对数据科学和机器学习相关的利益相关者的需求，提出了用于评估和基准测试 ML-enabled CPS 的标准以及支持用户进行建模和开发管道的工具评估的标准。通过文献回顾、专家访谈和在线问卷调查等多种经验和定性研究方法，我们收集、分析和整合了来自 25 多个国家的 10 多个组织中 77 位专家的意见，以制定和验证所提出的框架。

    Aug, 2023