QILIS oder Quanteninspiriertes System zur Interpretierbarkeit von Lebenszyklenist ein Rahmenwerk, das die Interpretierbarkeit über den gesamten Lebenszyklus neuronaler Netzwerkmodelle hinweg gewährleistet. Es kombiniert quanteninspirierte Metriken, semantische Evaluierung und dynamische Optimierung, um sicherzustellen, dass die Modelle vom Training über die Inferenz bis zur Analyse transparent, effizient und erklärbar bleiben.

Zu den wichtigsten Komponenten gehören:

• DRMP zur Weitergabe von Relevanzmetriken wie gegenseitiger Information, Kosinusähnlichkeit und Reinheit über Schichten und Phasen hinweg.
• AMS zur Aufrechterhaltung der semantischen Kohärenz der Merkmale.
• RBCO zur dynamischen Reduzierung von Merkmalen mit geringer Relevanz, um die Effizienz zu verbessern.
• A Wissensdatenbank zum Speichern und Abrufen von Daten zur Merkmalsrelevanz.
• Ein Generator für interpretative Ausgaben zur Erstellung von für Menschen verständlichen Erklärungen.

QILIS unterstützt verschiedene Architekturen, darunter CNNs, RNNs, Und Transformatorenund eignet sich besonders für Anwendungen mit hohem Einsatz wie zum Beispiel Gesundheitspflege Und FinanzenDie

Anwendungsfälle und Funktionen

1. Diagnostik im Gesundheitswesen
QILIS ermöglicht nachvollziehbare KI-Entscheidungen in kritischen Anwendungen wie Krankheitserkennung Und BehandlungsempfehlungenDurch die Nachverfolgung der Relevanz von Merkmalen von der Dateneingabe bis zur Diagnose unterstützt es die klinische Transparenz, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und das Vertrauen der Patienten.

2. Aufdeckung von Finanzbetrug
In komplexen Umgebungen mit hohem Transaktionsvolumen hilft QILIS, Betrugsindikatoren zu identifizieren, indem es relevante Merkmale hervorhebt und irrelevante Daten herausfiltert. Die Nachverfolgung der Relevanz über den gesamten Lebenszyklus hinweg gewährleistet die Konsistenz und Nachvollziehbarkeit der Betrugserkennungslogik für Prüfer und Aufsichtsbehörden.

3. Auditfähige KI-Interpretierbarkeit
Im Moment der Entscheidung festgehalten mit Begründung nach der Schlussfolgerung ohne Wiederholung, wodurch sofortige Verantwortlichkeit und Transparenz gewährleistet werden.