Investigación sobre la construcción y el algoritmo de adaptación dinámica de la red de conocimiento multimodal de...

Área de la Ciencia:

• Gestión de Empresas Gestión de Empresas.
• Ciencia de datos Ciencia de datos.
• Gestión de la cadena de suministro Gestión de la cadena de suministro.

Sus antecedentes:

• Las empresas modernas manejan datos diversos y fragmentados, lo que dificulta la velocidad de toma de decisiones y la colaboración, especialmente durante las interrupciones de la cadena de suministro.
• Los métodos existentes como los mapas cognitivos difusos (FCM) son estáticos y luchan con la integración multimodal de datos.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar una red de conocimiento dinámica de gestión multimodal utilizando mapas cognitivos y un algoritmo de actualización impulsado por eventos.
• Abordar las limitaciones de los modelos estáticos en el manejo de datos en tiempo real e información multimodal.

Principales métodos:

• Alineación de características de los datos multimodales utilizando un modelo ELMo mejorado.
• Construcción de un modelo de incrustación cuántica para la generalización entre dominios.
• Implementación de una actualización de peso impulsada por eventos para la adaptación dinámica de la red.

Principales resultados:

• Un aumento del 74,4% en la eficiencia de la toma de decisiones en una prueba de cadena de suministro.
• 92,1% de precisión en la predicción de las trayectorias de riesgo de escasez de chips.
• Un aumento del 77,1% en la eficiencia de la rotación de los proveedores.

Conclusiones:

• El método propuesto construye efectivamente redes dinámicas de conocimiento de gestión multimodal.
• El enfoque mejora significativamente la eficiencia de la toma de decisiones y la precisión predictiva en entornos dinámicos como las cadenas de suministro.