QILIS, o Sistema de interpretación del ciclo de vida de inspiración cuántica, es un marco que proporciona interpretabilidad a lo largo del ciclo de vida completo de los modelos de redes neuronales. Combina métricas de inspiración cuántica, evaluación semántica y optimización dinámica para garantizar que los modelos sigan siendo transparentes, eficientes y explicables desde el entrenamiento hasta la inferencia y el análisis.

Los componentes clave incluyen:

• DRMP para propagar métricas de relevancia como información mutua, similitud de coseno y pureza a través de capas y fases.
• AMS para mantener la coherencia semántica de las características.
• RBCO para podar dinámicamente características de baja relevancia para mejorar la eficiencia.
• A base de conocimientos para almacenar y recuperar datos de relevancia de características.
• Un generador de salida interpretativa para crear explicaciones legibles para humanos.

QILIS admite varias arquitecturas, incluidas CNN, Enfermeras registradas, y transformadores, y es especialmente adecuado para aplicaciones de alto riesgo como cuidado de la salud y finanzas.

Casos de uso y características

1. Diagnóstico sanitario
QILIS permite tomar decisiones de IA interpretables en aplicaciones críticas como detección de enfermedades y recomendaciones de tratamientoAl rastrear la relevancia de las características desde el ingreso de datos hasta el diagnóstico, se promueve la transparencia clínica, el cumplimiento normativo y la confianza del paciente.

2. Detección de fraude financiero
En entornos transaccionales complejos y de alto volumen, QILIS ayuda a identificar indicadores de fraude destacando características relevantes y filtrando el ruido. Su seguimiento de la relevancia del ciclo de vida garantiza la consistencia y la trazabilidad de la lógica de detección de fraude para auditores y reguladores.

3. Interpretabilidad de IA de grado de auditoría
Capturado en el momento de la decisión con justificación posterior a la inferencia Sin repetición, garantizando rendición de cuentas y transparencia inmediatas.