当英特尔在2015年底收购Saffron Technology时，它认为该公司的认知计算平台有机会改善英特尔芯片设计的工程时间和整体质量。事实上，英特尔是saffron技术的早期用户——saffron的第二个客户——可以看到它如何提高芯片制造商将产品推向市场的能力。
在那些日子里，Saffron人工智能(AI)是一个与客户一个接一个实现的平台。现在，英特尔发布了一套软件应用程序，让企业更容易利用人工智能在复杂制造、航空航天和软件领域的决策帮助。
英特尔Saffron AI集团副总裁兼总经理Gayle Sheppard表示:“我们一直致力于通过软件提供一种新的学习方式，为全球的企业客户提供服务。”
的英特尔Saffron AI质量和维护决策支持套件与任何类型的数据工作结构化和非结构化-提供见解，表面的答案和减少浪费的努力。它使用联想记忆学习和推理人工智能来提高产品质量和上市时间。
英特尔Saffron AI使用联想记忆学习和推理。它模拟了人类实时学习、记忆和推理的天然能力。”在英特尔收购Saffron Technology之前，谢帕德曾担任该公司的董事长兼首席执行官。“我们生活在一个动态的、异构的数据世界中。我们试图用科技来模仿这一点。通过技术，我们可以访问比人类更大的数据集。”
这项技术将部落知识——对以前的问题的见解，如何解决的，谁解决的，需要什么信息——暴露出来，这些通常隐藏在数据中，很难通过普通的单词搜索找到。它从高变量甚至不完全的数据中学习，而不依赖于需要训练的统计模型。
Saffron技术结合了监督学习和非监督学习。它还提供异构数据的透明分析。“这在今天确实是一个大问题。这种透明度对所有新的现代人工智能系统都至关重要，”Sheppard解释说，人们不仅需要收到建议，还需要了解这些建议背后的内容。他说，“说到底，这种可解释性和透明度将使人们对决策有信心，从而有助于决策。”
AI套件由两个软件应用程序组成:
- 相似的顾问找到与问题最接近的匹配——跨越已解决的案例和仍在审查中的案例——识别解决的路径，并显示副本以减少积压。
- 分类顾问自动将工作问题分类到预先定义的类别中，无论是监管机构强制的还是自定义的。这可以加快和提高报告的准确性，同时改善运营计划。
Sheppard说:“我们从许多人的经验中汲取智慧，并将其应用到新的活动中。”他解释说，这项技术也支持一次性学习。“一个单一的经验实例可以像它对人类一样有用。”
系统不断地从用户反馈和新的数据输入中学习。Sheppard解释说:“除了利用过去的经验，我们还利用我们面前的缺陷的新信息。”Intel Saffron只看到一件事，就会记住并从中学习。随着新信息的到来，它正在完善对数据的理解。渐进式学习是系统的重要组成部分，也是它对客户有用的原因。
埃森哲已经使用英特尔Saffron AI两年了，作为一种改善测试决策的手段。“测试工程师将90%的时间花在管理测试用例和记录上，而不是真正地进行测试，”埃森哲AI创新测试主管Mallika Fernandes说。她补充说，与埃森哲的非接触式测试平台结合，Saffron AI技术支持快速决策，有助于减少30- 50%的过度工程工作。
Saffron AI技术非常适合跟踪和解决问题——在任何周期快、上市时间关键的地方，Sheppard说。“到目前为止，我们的经验是在硅制造、航空航天和各种各样的制造领域，”她说。她还提到了半导体制造以外的高科技电子产品客户。油气行业是另一个这种技术可以迅速发挥作用的行业。”
以英特尔自己的工作为例，它的客户计算组有高级工程师花时间在bug上。Sheppard解释说:“30%的bug被识别为重复的，所以他们在重复的bug上花费了大量不必要的时间。”
使用Saffron将分诊时间提高了35%，并将工程时间减少了25- 35%。它还提供了完整的根本原因分析。Sheppard说:“这不仅缩短了时间，还提高了英特尔芯片设计的整体质量。”“这是英特尔收购Saffron的关键原因。”
Saffron的第一个客户是一家飞机制造商，其业务涉及约1.5万架仍在运营的老式飞机。一架停飞的飞机每天要花费该公司100万美元，但一个故障部件需要4小时到数周的时间来修复。Sheppard说:“我们能够将时间缩短到5分钟。“通过全面了解过去的情况，我们减少了了解和做决定的时间。我们可以描述未来如何处理它，并预测它将在舰队中发生的位置。”
谢泼德指出，现在英特尔正在将Saffron技术应用到易于跨行业采用的产品中。英特尔Saffron AI套件在易于使用的界面中带来更快、更准确的数据驱动洞察。
该人工智能套件是英特尔更大的人工智能组合的一部分，包括一系列硬件和软件功能。“这是一个多种学习类型的平台。我们的大脑不只是以一种方式工作。英特尔的投资组合已经开始与这种方法相匹配。“这是跨越许多学习系统的知识统一。这在今天的大多数方法中都是缺失的。我们把他们聚在一起，这样我们就多更完整的信息。我们做出了更好的决定，他们更准确，因为计算——这是计算的力量——我们可以更快地做出决定。”
