Проект ГОСТ Р Искусственный интеллект в средствах измерений. Наборы данных для разработки и верификации моделей машинного обучения для косвенного измерения физико-механических свойств объектов аддитивного производства. Общие требования

Документ «Проект ГОСТ Р Искусственный интеллект в средствах измерений. Наборы данных для разработки и верификации моделей машинного обучения для косвенного измерения физико-механических свойств объектов аддитивного производства. Общие требования» предназначен для установления общих принципов и норм, касающихся использования искусственного интеллекта в области измерений. Он охватывает применение методов машинного обучения для оценки физико-механических свойств материалов, производимых с помощью аддитивных технологий. Стандарт направлен на улучшение точности и надежности косвенных измерений, что является актуальным для современных производственных процессов.

Ключевыми аспектами документа являются требования к наборам данных, используемым для разработки и верификации моделей машинного обучения. Стандарт регламентирует методы сбора, обработки и хранения данных, а также параметры, которые должны быть учтены при проведении испытаний. Важным элементом является определение необходимых условий для получения достоверных результатов, включая контроль за качеством исходных данных и соблюдение стандартов верификации моделей.

Документ ориентирован на широкий круг специалистов, включая производителей аддитивных технологий, научные и исследовательские лаборатории, а также контролирующие органы, занимающиеся сертификацией и аккредитацией. Целевая аудитория также включает разработчиков программного обеспечения и инженеров, работающих в области измерительных технологий. Стандарт призван способствовать унификации подходов к использованию искусственного интеллекта в измерениях и обеспечению согласованности результатов между различными организациями.

Практическое значение стандарта заключается в повышении уровня безопасности и качества продукции, а также в обеспечении совместимости различных систем измерений. Введение данного документа способствует улучшению условий труда, так как стандартизированные методы и процедуры позволяют снизить риски, связанные с ошибками в измерениях. Кроме того, стандарт может оказать влияние на развитие новых технологий и методов в области аддитивного производства, что в свою очередь может привести к повышению конкурентоспособности отечественных производителей.

В обновленной версии документа учтены последние достижения в области машинного обучения и аддитивных технологий. В частности, были добавлены рекомендации по использованию новых алгоритмов для обработки и анализа данных, а также уточнены требования к верификации моделей. Эти изменения направлены на улучшение качества и надежности результатов, получаемых в ходе измерений, а также на повышение уровня доверия к использованию искусственного интеллекта в данной области.