QILIS, o Sistema de interpretabilidad del ciclo de vida inspirado en la mecánica cuántica, es un marco para proporcionar interpretabilidad a lo largo de todo el ciclo de vida de los modelos de redes neuronales. Combina métricas inspiradas en la mecánica 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 la información mutua, la similitud del coseno y la pureza a través de capas y fases.
• AMS para mantener la coherencia semántica de las características.
• RBCO para podar dinámicamente las características de baja relevancia con el fin de mejorar la eficiencia.
• A base de conocimientos para almacenar y recuperar datos de relevancia de características.
• Un generador de salida interpretativa para crear explicaciones comprensibles para los humanos.

QILIS admite diversas arquitecturas, entre ellas: CNN, Redes neuronales recurrentes, y transformadoresy 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 la entrada de datos hasta el diagnóstico, se fomenta 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 al resaltar las características relevantes y filtrar el ruido. Su seguimiento de la relevancia a lo largo del ciclo de vida garantiza la coherencia y la trazabilidad de la lógica de detección de fraude para auditores y reguladores.

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