Przejdź do treści
GAIAA, Intelligence, engineered
Rozwiązania
Przegląd rozwiązańProjektujemy, wdrażamy i rozwijamy systemy AI, które przynoszą realną wartość.Prywatna infrastruktura AIUruchamiaj prywatne AI bezpiecznie we własnej infrastrukturze.Optymalizacja istniejącego AIUczyń działające AI szybszym, bardziej niezawodnym i wartościowym.
Główne specjalizacje
Computer VisionSmart CityLIMSIndustrial IoT
BranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt
ENPL
Rozwiązania
Przegląd rozwiązańPrywatna infrastruktura AIOptymalizacja istniejącego AI
Główne specjalizacje
Computer VisionSmart CityLIMSIndustrial IoT
BranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt
ENPL
GAIAA, Intelligence, engineered

Twoje sygnały, systemy i ograniczenia są punktem wyjścia dla AI, które sprawdza się w rzeczywistym świecie.

Przegląd rozwiązańBranżeStudia przypadkówO nasBlogKontakt

Przyjdź z procesem, sygnałem lub powtarzalną decyzją.

Rozpocznij rozmowę
GAIAA sp. z o.o. sp.k.
ul. Sofoklesa 17
60-461 Poznań, Poland
NIP: 7811993317
KRS: 0000777888
© 2026 GAIAAPolityka prywatnościhello@gaiaa.eu+48 666 308 008LinkedIn
ENPL

Studium przypadku: Laboratoria i nauka

Lokalne AI jest użyteczne, gdy każde uruchomienie pozostawia możliwy do sprawdzenia ślad.

Wersjonowane lokalne uruchomienia łączyły kontrolowane dane, kod, środowisko, wyniki i stan przeglądu.

SystemRezultatyPowiązane realizacjeOmów swoją sytuację

System

Projekt i problem

Badacze potrzebowali Pythona, notebooków, modeli uczenia maszynowego i obciążeń GPU dla poufnych danych pomiarowych, które musiały pozostać lokalnie. Typowy współdzielony serwer powodowałby konflikty zależności, niekontrolowane wykorzystanie zasobów i pliki wynikowe bez możliwości odtworzenia danych wejściowych, kodu, środowiska oraz wersji modelu.

Jak działał proces

Płaszczyzna kontrolna zapisywała użytkownika, projekt, zatwierdzone dane pomiarowe, wersję kodu, środowisko i limity zasobów każdego żądania. Izolowane procesy wykonywały zadania CPU lub GPU lokalnie, a niezmienne artefakty i wyniki walidowano oraz publikowano jako osobne rekordy Analizy powiązane z dokładnymi wejściami.

Audytowalne uruchomienie lokalne

Jak kontrolowane lokalne uruchomienie AI staje się wynikiem gotowym do przeglądu?

Użyj poniższych elementów sterujących, aby sprawdzić kluczowe etapy, ograniczenia i decyzje walidacyjne tego procesu.

Audytowalne uruchomienie lokalne

RUN-2478 · Predyktor jednorodności powłoki

Zarejestrowane uruchomienie · wybierz etap, aby sprawdzić jego dowody.

REVIEW READY

Strefa obliczeń
LAB-COMPUTE-01 · lokalnie
Polityka transferu na zewnątrz
Zabroń
Zaobserwowany transfer zewnętrzny
0 B
Zadanie harmonogramu
JOB-98341
Kontrolowane dane wejściowe

DS-1842 · Badanie grubości ALD

Populacja
1 248 zatwierdzonych obserwacji · 12 partii
Migawka
30 sie 2026 · 15:06
Schemat
Badanie grubości v3
Suma kontrolna migawki
SHA-256 61d8…9a2f
Definicja analizy

Predyktor jednorodności · candidate v7

Commit Git
8ac41e
Suma obrazu OCI
sha256:2b19…a441
Odtwarzalność
Seed 42 · zarejestrowany tryb deterministyczny
Obliczenia
LAB-GPU-02 · 48 GB VRAM
Dowody wykonania

Od migawki do pakietu przeglądowego

Wybrane dowody

Oceń zbiór odłożony partii

Three batches excluded from training met the approved error criterion.

Zbiór odłożony
3 partie wyłączone z treningu
MAE
0.83 nm
Kryterium
≤ 1.00 nm · pass
Wynik naukowy

Wynik dla odłożonych partii

KRYTERIUM SPEŁNIONE
Holdout result for RUN-2478
Measured versus predicted coating thicknessRUN-2478 holdout result. Eighteen observations from three batches excluded from training are plotted against an identity line and eight nanometre tolerance band. Mean absolute error 0.83 nm. Approved criterion ≤ 1.00 nm · pass. Review bundle ART-2478.8080120120160160200200Zmierzona grubość (nm)Przewidywana grubość (nm)
MAE zbioru odłożonego
0.83 nm
Kryterium
≤ 1.00 nm · pass
Zbiór odłożony
3 partie wyłączone z treningu
Pakiet przeglądowy
ART-2478
Zobacz wartości zbioru odłożonego
ObserwacjaPartiaZmierzonaPrzewidywanaReszta
OBS-01B-1094.0 nm93.0 nm-1.0 nm
OBS-02B-10101.0 nm101.6 nm0.6 nm
OBS-03B-10108.0 nm106.9 nm-1.1 nm
OBS-04B-10116.0 nm116.7 nm0.7 nm
OBS-05B-10121.0 nm120.5 nm-0.5 nm
OBS-06B-10127.0 nm127.8 nm0.8 nm
OBS-07B-11130.0 nm131.2 nm1.2 nm
OBS-08B-11138.0 nm137.1 nm-0.9 nm
OBS-09B-11142.0 nm142.4 nm0.4 nm
OBS-10B-11148.0 nm149.0 nm1.0 nm
OBS-11B-11151.0 nm150.3 nm-0.7 nm
OBS-12B-11158.0 nm158.8 nm0.8 nm
OBS-13B-12164.0 nm162.7 nm-1.3 nm
OBS-14B-12167.0 nm167.5 nm0.5 nm
OBS-15B-12173.0 nm173.9 nm0.9 nm
OBS-16B-12179.0 nm178.4 nm-0.6 nm
OBS-17B-12184.0 nm185.1 nm1.1 nm
OBS-18B-12190.0 nm189.2 nm-0.8 nm
  1. ✓KandydatZarejestrowano
  2. ✓Walidacja automatycznaZaliczone
  3. ○Przegląd naukowyGotowe
  4. ⌁WdrożenieZablokowane

Kontrole automatyczne zakończyły się powodzeniem. Nadal wymagany jest przegląd człowieka.

Dane wejściowe
DS-1842 · niezmienny
Kod
8ac41e
Środowisko
2b19…a441
Seed
42 · deterministyczny
Wynik
ART-2478 · niezmienny

Ten wynik odwołuje się do DS-1842, Git 8ac41e, obrazu 2b19…a441 i JOB-98341.

Rezultaty

Ograniczenia operacyjne

  1. Dane pomiarowe pozostają lokalnie
  2. Wersjonowany kod i środowisko
  3. Kontrolowane zasoby GPU
  4. Wyniki możliwe do odtworzenia

Co się zmieniło?

  1. Kontrolowane lokalne uruchomienia
  2. Widoczne pochodzenie wyniku
  3. Odtwarzalne środowisko wykonania
  4. Gotowe do przeglądu artefakty

Zachowane dowody: Każdy wynik zachowuje zatwierdzone dane wejściowe, commit kodu, środowisko, zasoby wykonawcze i artefakty walidacji.

Powiązane realizacje

RozwiązaniePrywatna infrastruktura AIRozwiązanieLIMSRozwiązanieOptymalizacja istniejącego AI

Omów swoją sytuację

Masz podobny problem operacyjny? Opisz środowisko, ograniczenia i oczekiwany rezultat. Omówimy możliwą ścieżkę inżynierską bez ujawniania poufnych szczegółów.

Porozmawiajmy o podobnym wyzwaniu