CASO DE ÉXITO
Conjuntos de entrenamiento seleccionados para predicciones de IA innovadoras
Sector
Productos químicos diversificados y electrónica
Solución
CAS Custom Services℠
RESULTADO CLAVE
2x
más rápido que proyectos comparables
RESULTADO CLAVE
1.º
dispositivo novedoso en camino de ser el primero en el mercado
RESULTADO CLAVE
↑
mejora de la precisión de las predicciones en cada etapa de validación
El desafío
Implementación de un enfoque de aprendizaje automático para la innovación
Una gran empresa química diversificada buscaba una ventaja competitiva siendo la primera en desarrollar nuevos dispositivos electrónicos con propiedades específicas y novedosas. Históricamente, los nuevos materiales y dispositivos eran desarrollados por un pequeño grupo de científicos experimentados mediante ensayo y error, basándose en su experiencia e intuición acumuladas. Este enfoque creaba un riesgo significativo para el conocimiento institucional: cuando personas clave abandonaban la organización, el impulso de los proyectos críticos se estancaba.
A medida que la empresa exploraba el aprendizaje automático para potenciar sus esfuerzos de I+D, surgió rápidamente una brecha fundamental. Los datos internos recopilados eran un punto de partida razonable, pero no suficientes para respaldar el desarrollo completo del modelo. Todas las fuentes externas disponibles ofrecían solo propiedades de materiales generalizadas, careciendo de los parámetros específicos que el equipo había identificado como esenciales. Para realizar predicciones significativas impulsadas por IA sobre cómo las propiedades de un material se relacionan con el rendimiento del dispositivo, la empresa necesitaba conjuntos de entrenamiento de alta calidad y dirigidos con precisión que simplemente no existían en el mercado.
La solución
Entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático con datos personalizados
La empresa recurrió a CAS, cuyo equipo revisó lo que estaba disponible en la exhaustiva CAS Content Collection™ y trabajó con las partes interesadas clave de la empresa para definir el alcance de un esfuerzo de curación personalizado. Los científicos de CAS seleccionaron los materiales y las propiedades de los dispositivos relevantes, extrayendo información de contenido previamente indexado y obteniendo datos adicionales de literatura publicada y patentes. El resultado fue un contenido altamente estructurado y curado por expertos humanos, diseñado para capturar las conexiones matizadas dentro de la información científica: el tipo de contexto que la extracción automatizada por sí sola no puede producir de manera fiable.
Una vez que el modelo fue entrenado con este conjunto de datos enfocado, generó recomendaciones precisas que cubrían las sustancias, las condiciones del proceso, el diseño y el ensamblaje de los dispositivos objetivo. Los resultados fueron lo suficientemente convincentes como para encargar conjuntos de entrenamiento personalizados adicionales con el fin de perfeccionar aún más la precisión y la transferibilidad de las predicciones. En cada etapa, el equipo de informática validó los resultados del modelo antes de continuar. Este enfoque disciplinado mantuvo el riesgo bajo y la confianza de la dirección alta al alinearse regularmente con los ciclos de informes trimestrales.
Esta metodología sistemática aceleró drásticamente el descubrimiento. Lo que históricamente había sido un proceso lento basado en la intuición, ahora generaba resultados casi el doble de rápido que proyectos comparables; la empresa está en camino de ser la primera en comercializar este dispositivo innovador y optimizado.
La calidad de los datos es el principal desafío que señalan los responsables de la toma de decisiones al intentar implementar capacidades de IA.
— Forrester
El resultado
De la experiencia aislada al descubrimiento escalable basado en datos
Más allá de las mejoras en velocidad, el proyecto cambió fundamentalmente el funcionamiento de la innovación en I+D de esta organización. El conocimiento que antes solo residía en la mente de unos pocos científicos experimentados ahora está codificado en un marco de aprendizaje automático validado y reproducible. Se ha reducido el riesgo de perder capital intelectual crítico ante la rotación de personal y se ha acortado el camino desde la idea inicial hasta la predicción comprobable de formas que eran imposibles con los datos internos originales de la empresa.
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