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Entrenamiento y cálculo automatizado de modelos para LogixAI

Permite configurar el AOI para LogixAI: duplicación, renombrado para fácil identificación y ajustes. Simplifica entrenamiento, validación y detección de anomalías, mejorando la interacción usuario-modelo.

Un hombre de negocios trabajando en una computadora portátil con código binario en segundo plano

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¿En qué consiste esta aplicación?

El LogixAI_AutoTrainCal_AOI es una herramienta diseñada para optimizar el proceso de entrenamiento y cálculo de modelos de inteligencia artificial, para los usuarios, mediante la automatización de tareas repetitivas. Inicialmente, los usuarios deben configurar su modelo a través de una interfaz web e importar el tipo de datos necesario (. L5X file).

Características generales

La guía instruye sobre la duplicación del AOI para cada modelo, renombrándolo para su identificación, y configurando parámetros para garantizar un correcto funcionamiento con modelos LogixAI. Simplifica el entrenamiento del modelo, la validación y la detección de anomalías mediante la configuración de comandos de autoentrenamiento/calculación y de entrenamiento/calculación únicos, mostrando el estado del entrenamiento y los niveles de confianza. Este AOI tiene como objetivo mejorar la interacción del usuario con el UDT del modelo sin influir en los resultados de LogixAI.

Captura de pantalla genérica de la aplicación

Limitaciones / Desventajas

Se espera que ya hayas configurado tu modelo a través de la interfaz web e importado el tipo de datos (.L5X file) en tu programa.

También se espera que conozcas el nombre de tu modelo para poder cambiar el tipo de datos de 'Model_Tags' a tu nombre de modelo. Si tienes un segundo modelo, deberás duplicar la AOI y cambiar el tipo de datos de Model_Tags al nombre de tu segundo modelo. Varias instancias de la misma AOI no funcionarían para varios modelos, necesitas duplicar las AOIs.

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Guía de implementación

Paso 1: Importar AOI

Una AOI solo funcionaría con un modelo LogixAI porque necesitamos configurar un tipo de dato de parámetro para el modelo. Si deseas utilizar esta AOI para múltiples modelos, necesitarás importar esta AOI varias veces. Esta sección te guiará a través de ello.

Realiza los siguientes cambios cuando estés importando la AOI.

1.1. Dado que una AOI solo funcionaría con un modelo, cámbiale el nombre específicamente para el modelo.

1.2. Sobrescribe el 'TrainPredictDummDataType' con tu archivo de tipo de datos de modelo (.L5X). En el ejemplo de captura de pantalla a continuación, 'PressureValidator1' es el UDT generado por la herramienta de configuración web para LogixAI.

1.3. Valida que el tipo de datos 'Model_Tags' tenga el mismo nombre que el tipo de datos de tu modelo LogixAI.

Paso 2: Inserta la AOI en tu diagrama de escalera y configura los parámetros

Esto significa que:

a) Al igual que cualquier AOI, necesita un nombre único.

b) Aquí asignas el nombre de tu modelo LogixAI. Solo deberías ver el nombre de tu modelo si has configurado correctamente la AOI.

Puedes ejecutar tu proceso y utilizar esta AOI para entrenar y validar tu modelo. Ten en cuenta que no se espera que esta AOI afecte el resultado de LogixAI. Su principal propósito es simplificar tu interacción con el UDT del modelo.

Paso 3: Training the model with the AOI

3.1. El valor predeterminado de AutoTrainCycles es 100. Si ejecutas el entrenamiento automático tal como está, entrenará 100 muestras. En el ejemplo de captura de pantalla a continuación, el modelo ha entrenado 21 muestras y el nivel de confianza actual es aproximadamente del 92.87%.

Ten en cuenta que generalmente tomará uno o dos minutos para entrenar más allá de la primera muestra.

3.2. La captura de pantalla a continuación muestra el estado cuando se completa el ajuste automático.

Paso 4: Validando el modelo entrenado

Cuando la confianza sea de al menos el 80%, el usuario puede intentar validar el modelo calculándolo y comparándolo con los datos del proceso.

4.1. Cuando el entrenamiento esté completado, establece 'Cmd_AutoCalculate' en Verdadero. La AOI lo establecerá automáticamente en Falso.

Puedes dejar que este modelo se ejecute continuamente para detectar anomalías.

4.2. Puedes configurar una tendencia para una mejor comparación entre el proceso real y el modelo.

Operandos:

InOut Parameters	Tipo	Descripción
Model_Tags	LogixAI model UDT	El usuario debe cambiar este tipo de dato al nombre de su UDT de modelo.

Input Parameters	Tipo	Descripción
Set_AutoTrainCycles	DINT	Por defecto, el ciclo de entrenamiento automático está predefinido en 100. El usuario puede establecerlo manualmente en cualquier número positivo admitido por el tipo de dato DINT.
Cmd_AutoTrain	BOOL	Comando para ejecutar el entrenamiento automático durante el número de ciclos definido en 'Val_AutoTrainCycles'.
Cmd_SingleTrain	BOOL	Comando para ejecutar un solo entrenamiento.
Cmd_AutoCalculate	BOOL	Comando para calcular el modelo continuamente.
Cmd_SingleCalculate	BOOL	Comando para ejecutar un cálculo único.
Cmd_Stop	BOOL	Comando para detener todas las operaciones.

Output Parameters	Tipo	Descripción
Sts_Training	BOOL	Cuando es verdadero, indica que el modelo está en modo de entrenamiento
Sts_AutoCalculate	BOOL	Cuando es verdadero, indica que el modelo se está calculando automáticamente.
Sts_AutoTraining	BOOL	Cuando es verdadero, indica que el modelo está en modo de autoentrenamiento.
Sts_AutoTrainDone	BOOL	Cuando es verdadero, indica que el entrenamiento automático está completado.
Val_AutoTrainCycles	DINT	Ciclos de ajuste automático programados.
Val_AutoTrainCount	DINT	Número de ciclos de ajuste automático ejecutados.
Val_Confidence	REAL	Este valor indica el nivel de confianza del modelo.
Val_PredictedValue	REAL	Este valor indica el valor calculado del modelo.
Val_ActualValue	REAL	Este valor indica el valor real del sensor.
Val_TrainCount	DINT	Número de ciclos de entrenamiento ejecutados.
Val_Error	REAL	La diferencia entre 'Val_ActualValue' y 'Val_PredictedValue'

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