labs@atheron:~/industries/chemicals/ai$ train agent --grounded

IA de formulación

Un modelo entrenado con sus ensayos, en su servidor.

Su historial de formulación es el dato más valioso que tiene, y el más difícil de consultar. Un modelo ajustado con él, en un servidor dentro de su red, da a sus químicos un punto de partida y los ensayos anteriores que lo respaldan, sin que las formulaciones salgan nunca del edificio.

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// lo que importa aquí

Qué cambia en este sector.

Entrenado con sus registros

El modelo aprende de sus propias formulaciones y resultados, depurados y unidos junto con sus químicos.

En un servidor de su propiedad

Funciona en un servidor GPU dentro de su red, así que las formulaciones nunca llegan a un proveedor externo.

Sugerencias con sus fuentes

Cada formulación sugerida llega con los ensayos anteriores en los que se basa, para que un químico pueda valorarla.

Deciden los químicos

El modelo sugiere qué probar. Lo que se ensaya, se escala o se vende lo deciden sus personas.

// proyectos de ejemplo

Ejemplos con precio.

Cada uno es hipotético, se presenta como tal y lleva un precio calculado en directo a partir de nuestra tarifa. Abra cualquiera en el estimador y hágalo suyo.

Proyecto de ejemploAplicación webIALLM a medida

Asistente de formulación para I+D

Hipotético. Ni un cliente ni un resultado.

// El problema

Un fabricante de compuestos plásticos tiene décadas de ensayos de formulación en cuadernos y hojas de cálculo, y sus químicos empiezan cada petición de un cliente preguntando a la única persona que recuerda qué se probó.

// Lo que construiríamos

Un modelo propio ajustado con los registros de formulación y los resultados de laboratorio de la empresa, que sugiere formulaciones de partida para una propiedad objetivo y encuentra ensayos anteriores parecidos, con los registros que respaldan cada sugerencia. Funciona en un servidor GPU que es propiedad de la empresa, dentro de su propia red, porque las formulaciones son el negocio. Los químicos deciden qué se ensaya.

// Qué incluye

Registros de formulación y resultados de laboratorio depurados y unidos en un solo conjunto de entrenamiento
Un modelo ajustado con sus propios datos, en un servidor GPU de su propiedad
Formulaciones de partida sugeridas para una propiedad objetivo, con los registros anteriores que las respaldan
Búsqueda en todos los ensayos anteriores por ingrediente, propiedad o resultado
Un conjunto de evaluación creado con sus químicos, que se pasa antes de cada versión nueva

// Tecnologías

Llama (ajustado)
PyTorch
vLLM
PostgreSQL con pgvector
Next.js
Servidor GPU de Lenovo

// estimación

Desarrollo: ≈ 159.000 US$ a 242.000 US$, delivered within 34 weeksCAD 226,300 to 344,300
Alojamiento: ≈ 176 US$ al mesCAD 250 al mes
Soporte: ≈ 2500 US$ al mesCAD 3,565 al mes
Hardware: ≈ 47.800 US$ a 197.000 US$CAD 68,000 to 280,800

Los precios en su moneda son estimaciones con el tipo de cambio de hoy del Banco de Canadá. Toda la facturación se emite en CAD o USD.

Enfoque de IA: LLM a medida
Coste de funcionamiento del modelo: ≈ 176 US$ al mesCAD 250 al mes

Calendario por hitos

Découverte: 2.9 to 3.4 weeks
Données et plan d’évaluation: 0.4 weeks
Maquettes approuvées: 2.4 to 4.4 weeks
Fonctions principales: 1.9 to 3.4 weeks
Développement complet: 1.4 to 1.9 weeks
Entraînement: 7.9 to 13.9 weeks
Tests et corrections: 0.4 weeks
Évaluation et tests adverses: 3.9 to 4.4 weeks
Mise en ligne: 0.9 to 1.4 weeks
Production: 0.9 to 1.4 weeks

Fuera de nuestras manos, y sumado al calendario

Livraison du matériel, après la commande: 2 to 6 weeks

Cómo se paga

Anticipo 20%: CAD 45,020 to 68,620
Découverte 1.3%: CAD 2,926.30 to 4,460.30
Données et plan d’évaluation 8.2%: CAD 18,458.20 to 28,134.20
Maquettes approuvées 1.3%: CAD 2,926.30 to 4,460.30
Fonctions principales 4.1%: CAD 9,229.10 to 14,067.10
Développement complet 2.7%: CAD 6,077.70 to 9,263.70
Entraînement 24.7%: CAD 55,599.70 to 84,745.70
Tests et corrections 1.3%: CAD 2,926.30 to 4,460.30
Évaluation et tests adverses 16.4%: CAD 36,916.40 to 56,268.40
Mise en ligne 1.3%: CAD 2,926.30 to 4,460.30
Production 8.7%: CAD 19,583.70 to 29,849.70
Holdback, 30 days after launch (10%): CAD 22,510 to 34,310
Temps GPU pour l’entraînement et les tests, au coût: CAD 1,200. Se factura por adelantado, a coste, fuera de los hitos
Serveur GPU pour l’IA, pour le modèle: CAD 68,000 to 280,800. Se factura por adelantado, a coste, fuera de los hitos

Partir de este ejemplo

// questions

Lo que nos preguntan sobre esto.

¿Por qué un modelo propio y no una API de vanguardia?

Las formulaciones son secretos comerciales, y un modelo ajustado con sus propios registros conoce sus ingredientes y sus métodos de ensayo. Una API de vanguardia cuesta menos al principio si le parece bien enviar datos fuera.

¿Puede el asistente de formulación decirnos que un producto es seguro?

No. Sugiere formulaciones a partir de sus registros anteriores. Las decisiones de seguridad, regulatorias y de producto siguen en manos de sus responsables.

¿Cuánto historial de formulación necesita?

Cientos de ensayos registrados con resultados son un buen comienzo. Revisamos los suyos en la fase de descubrimiento y le decimos con franqueza si se quedan cortos.

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// la siguiente

¿No es exactamente su proyecto?

Cuéntenos qué tiene en mente. Le responderemos con una horquilla y con las preguntas que la estrecharían. O reserve una llamada y lo hablamos.

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