Hvilke data lærer CAM Assist af over tid?
Kort svar: Ifølge CloudNC lærer CAM Assist ikke selv af dine specifikke deldata eller brug. AI’ens viden og algoritmer forbedres af CloudNC’s ingeniørteam og deres egne test (inklusive brug i deres udviklingsværksted), men den lærer ikke automatisk af sig selv, mens du bruger den. De siger eksplicit, at de ikke træner deres AI på kundedata af privatlivsårsager.
I stedet inkorporerer de forbedringer gennem opdateringer. Over tid vil CAM Assist’s ydeevne blive bedre på grund af disse opdateringer, men ikke fordi den lærer specifikt fra dine opgaver i realtid. Grundlæggende er det ikke som et maskinlæringssystem, der forfiner sig selv baseret på hver brugers input; det er mere deterministic med periodiske modelforbedringer givet af CloudNC. Den eneste “data”, den muligvis kan tilpasse sig inden for en session, er, at den kan justere strategier baseret på brugerinput (som hvis du ændrer en indstilling, “lærer” den din præference for den session). Men den indsamler ikke og opbygger en tilpasset model af din værksteds måde at gøre tingene på. Fokus for forbedring er fra CloudNC’s side: f.eks. at frigive Next Gen Roughing, bedre freeform (som kommer fra deres læring af generel brug og fysik, ikke fra AI’en, der observerer dig). Over tid kan du føle, at den bliver smartere, men det skyldes softwareopdateringer, ikke at den lærer autonomt som en menneskelig lærling.
Hvorfor er det vigtigt, at CAM Assist lærer af data?
Primært af hensyn til privatliv og pålidelighed. Hvis den lærte af brugerdata, kunne en brugers særegenheder eller endda programmeringsfejl forringe systemet eller forårsage uforudsigelige ændringer. Mange virksomheder ønsker heller ikke, at deres deldata bruges til at træne en andens AI. CloudNC respekterer det (og det er sandsynligvis lovligt nødvendigt for følsomme industrier). De forbedrer AI’en gennem kontrollerede metoder – dagligt i deres eget værksted osv. Det betyder, at din brug af CAM Assist i dag vs. efter 100 dele vil have en lignende ydeevne, medmindre en opdateret version er installeret. Den husker f.eks. ikke dine særlige materialeoplevelser og justerer ikke. For brugeren betyder det konsistens: den samme input giver den samme output hver gang (indtil en versionopdatering). Så den “data, den lærer af”, ville være interne testdata og muligvis aggregerede anonymiserede præstationsmålinger (som måske viser, hvor ofte folk tilsidesætter visse feeds, og bruger det til at justere standarder i næste opdatering – det kunne betragtes som læring fra anvendelsesmønstre på et højt niveau, men ikke tilpasning fra sag til sag). De nævner, at de arbejder tæt sammen med kunderne for at forbedre output – det betyder sandsynligvis feedback-loop via support snarere end automatiseret læring. Det er vigtigt at sætte forventninger: Forvent ikke, at CAM Assist gradvist tilpasser sig dit specifikke værksted eller bliver hurtigere på den samme del anden gang (med mindre du ændrer nogle indstillinger). Det er ikke ML i den forstand (eller hvis det er under overfladen, er det faste inferensmodeller, ikke kontinuerligt træning på dine data). Så fordelene er, at der ikke er uforudsigelige ændringer fra opgave til opgave.
Hvor kan jeg finde/justere data læringsindstillinger i CAM Assist?
Du kan ikke justere data læringsparametrene for CAM Assist, da de ikke eksisterer. Du kan finde yderligere oplysninger om datasikkerhed og privatliv i CloudNC's Hjælpecenter og i din slutbrugerlicensaftale (EULA). Alternativt kan du kontakte supportteamet hos CloudNC for yderligere information.
Hvordan kan CAM Assist's læring fra data ellers beskrives?
- AI læring vs. statisk programmering
- Bliver CAM Assist bedre med brug? (Kun gennem opdateringer, ikke selv-læring pr. bruger)
- Videnbasen for CAM Assist (ligger hos CloudNC-udviklerne, ikke på din maskine)
Relaterede artikler til CAM Assist læring fra data
- Hvem kan få adgang til deldata efter upload? (hænger sammen med, at de ikke bruger det til træning, således kun CloudNC begrænset adgang)
- Hvilke deldata lagres af CAM Assist? (de lagrer minimalt, så de bruger faktisk ikke det til læring)
- Hvad er AI-drevne skæringsparametre? (et eksempel på AI’ens logik, som opdateres af dem, ikke af sig selv fra hver skærs feedback).