QILIS, ou Sistema de Interpretabilidade do Ciclo de Vida Inspirado na Física Quântica, é uma estrutura para fornecer interpretabilidade em todo o ciclo de vida dos modelos de redes neurais. Ela combina métricas inspiradas na mecânica quântica, avaliação semântica e otimização dinâmica para garantir que os modelos permaneçam transparentes, eficientes e explicáveis ​​desde o treinamento até a inferência e a análise.

Os principais componentes incluem:

• DRMP para propagar métricas de relevância como informação mútua, similaridade de cosseno e pureza entre camadas e fases.
• AMS para manter a coerência semântica das características.
• RBCO para eliminar dinamicamente características de baixa relevância e, assim, melhorar a eficiência.
• UM base de conhecimento para armazenar e recuperar dados de relevância de recursos.
• Um gerador de saída interpretativa para criar explicações que sejam compreensíveis para humanos.

O QILIS suporta diversas arquiteturas, incluindo CNNs, RNNs, e transformadorese é especialmente adequado para aplicações de alto risco, como assistência médica e financiar.

Casos de uso e funcionalidades

1. Diagnóstico na área da saúde
O QILIS possibilita a tomada de decisões de IA interpretáveis ​​em aplicações críticas como detecção de doenças e recomendações de tratamentoAo rastrear a relevância das características desde a entrada de dados até o diagnóstico, promove-se a transparência clínica, a conformidade regulatória e a confiança do paciente.

2. Detecção de Fraudes Financeiras
Em ambientes transacionais complexos e de alto volume, o QILIS ajuda a identificar indicadores de fraude, destacando características relevantes e filtrando ruídos. Seu rastreamento de relevância ao longo do ciclo de vida garante consistência e rastreabilidade da lógica de detecção de fraudes para auditores e reguladores.

3. Interpretabilidade de IA com nível de auditoria
Capturado no momento da decisão com justificativa pós-inferência Sem repetição, garantindo responsabilização e transparência imediatas.