本文作者:风月小轩

工业互联网中的知识图谱,需要具备怎样的能力?

笙念 2 周前 ( 2021-09-10 16:18:32 ) 0 抢沙发
工业互联网中的知识图谱,需要具备怎样的能力?摘要: 工业领域中做知识图谱需要先设计本体,定义一个场景,需要定义知识本体,以及业务本体。基于这样的理解,阿里构建了自己的工业知识图谱产品矩阵。既然官方也指出,工业知识图谱自上而下的构建思路与互联网领域知识图谱的构建不同,作为脱胎于互联网时代的巨头企业,阿里又对制造业产业了解并不深入。那么,阿里如何进行工业知识图谱的构建呢?工业知识图谱的是为了企业数字化转型,为了企业或工厂实际应用而构建。...

在工业互联网中,数字孪生已经讨论了这么久,现在是时候谈谈与数字孪生密切相关的知识图谱了。

于是,2019年,知识图谱成为工业互联网领域的甜头。

工业互联网的这块馒头正在逐渐兴起。

关于这三个问题,雷锋网找到了阿里在今年杭州云栖大会上给出的答案。

我需要什么能力?

知识图谱对于互联网公司来说其实并不是一个新概念,包括百度的搜索引擎和淘宝的推荐引擎都已经在使用知识图谱了。

互联网应用中的知识图谱是以自底向上的方式构建的。通过业务数据的沉淀和大数据的积累,知识图谱在不断构建、不断优化的过程中逐步构建。

然而,这种施工方法不适用于工业领域。

由于行业中的高精度应用,包括维护和预测,以及专业领域特定场景的应用数据量很少,行业知识图谱的构建将是一个自上而下的流程定义应用场景和定义问题,找到对应的数据。

在杭州云栖大会上,阿里云智能高级解决方案架构师刘志龙介绍。

产业知识图谱需要什么样的能力?

知识构建能力、知识提取能力、知识辅助能力。

具体包括:

知识构建能力是指工业场景中的本体设计。做工业领域的知识图谱,需要先设计本体,定义场景,定义知识本体和业务本体。

知识提取能力。通过机器学习、深度学习、算法引擎等技术手段进行知识抽取。

知识辅助能力。可以是智能搜索、辅助推荐等能力,如何智能维修一线工人和设备,包括辅助设备,协助员工解决运维、工厂盘点等具体问题。

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刘志龙解释说,“在知识图谱的工业领域,关键不是一开始的数据量有多大,而是找到场景的本体,构建数据抽取方法,构建一个知识图谱系统,更重要的是如何让一线员工应用这套产品。”

基于这种认识,阿里构建了自己的产业知识图谱产品矩阵。

从图中可以看出,阿里的产品体系有以下几个关键点:

阿里数据标注的特点是半自动标注,即当数据达到一定数量时,可以自动进行数据标注。

刘志龙还特别提到,“阿里巴巴不仅仅是自己在做这些事情。从业务的角度来看,我们对业务的理解不如我们的生态企业和工业企业那么深入。”

如何构建知识图谱?

既然官方也指出自上而下的产业知识图谱构建不同于互联网领域知识图谱的构建,阿里作为一个脱胎于互联网时代的巨头公司,并没有深入的了解制造业。

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那么,阿里是如何构建行业知识图谱的?

阿里巴巴云智能解决方案架构师顾世祥用架构图给出了这个答案。

从这张图可以看出,整体架构分为三层:

这一层也是阿里通过AI技术重点建设的一部分。阿里为此打造了三个“基础引擎”,包括数据工厂、算法工厂、AI创作室,主要解决工业数据的预处理与存储、聚合生产。 , 三个方面的智能应用能力。

如何使用知识图谱?

行业知识图谱是为企业的数字化转型以及在企业或工厂中的实际应用而构建的。因此,企业必须首先发现自己存在的业务问题,然后再考虑有哪些新技术可以解决这些问题。

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目前的企业在这方面做得并不好。

顾世祥在发布会上说。 “很多传统企业仍然是技术驱动,但实际上,如何做到需求驱动和业务驱动,才是现在需要考虑的问题。”

这同样适用于知识图谱的应用。

在上面提到的工业知识图谱的构建中,顶层是阿里针对特定应用场景的四大能力,包括智能搜索与互动问答、精准数据处理、智能分析与决策、复杂关系挖掘和推理。

以电力应用场景为例,

在制造企业的设备运维场景中,电力领域的核心资源是老专家。老专家积累了大量一线行业知识,将老专家的经验搬到了线上,将老专家的非结构化化学知识数据连接在一张知识图谱中。当某种类型的问题发生和发生时,新员工或不熟悉专业知识的人可以通过这样的知识图谱快速解决问题。

在疑难解答应用场景中,老专家、高手将自己的经验和案例存入文档,阿里将这些知识搬到网上,构建相应的知识图谱,实现在线共享。维护人员可以通过手机APP在知识图谱上查询相关信息,包括类似故障何时发生、解决方法,甚至可以检索成功解决问题的高手。

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