Sistemas y métodos relacionados con protocolos en tuberías de fitomejoramiento

Se proporcionan sistemas y métodos para asignar en forma automática protocolos de prueba a una pluralidad de ubicaciones de prueba. Uno de estos métodos incluye un dispositivo informático que ejecuta un modelo de predicción de aprendizaje automático de primera etapa (MLPM) en base a los datos de pro...

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Hauptverfasser: ZHAN, Yiduo, SHEN, Xin, SHUKLA, Aviral, ZHAO, Zihao, TRIFUNOVIC, Slobodan
Format: Patent
Sprache:spa
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Beschreibung
Zusammenfassung:Se proporcionan sistemas y métodos para asignar en forma automática protocolos de prueba a una pluralidad de ubicaciones de prueba. Uno de estos métodos incluye un dispositivo informático que ejecuta un modelo de predicción de aprendizaje automático de primera etapa (MLPM) en base a los datos de protocolo para múltiples protocolos de prueba para un experimento de prueba con el fin de generar una salida de la primera etapa. El MLPM de la primera etapa se entrena en base a los datos de asignación históricos para uno o más experimentos de prueba previos. Múltiples conjuntos de prueba están asociados con los protocolos de prueba, y la salida de la primera etapa incluye, para las múltiples ubicaciones de prueba, la asignación de puntuaciones de predicción para los protocolos de prueba. En base a la salida de la primera etapa, el dispositivo informático ejecuta un modelo de optimización de una segunda etapa para generar una salida de la segunda etapa. La salida de la segunda etapa incluye un plan de asignación para los protocolos de prueba. El plan de asignación identifica una o más de las ubicaciones de prueba para cada uno de los protocolos de prueba. Systems and methods are provided for automatically allocating test protocols to a plurality of test locations. Once such method includes a computing device executing a first stage machine learning prediction model (MLPM) based on protocol data for multiple test protocols for a test experiment to generate a first stage output. The first stage MLPM is trained based on historical allocation data for one or more prior test experiments. Multiple test sets are associated with the test protocols, and the first stage output includes, for multiple test locations, allocation prediction scores for the test protocols. Based on the first stage output, the computing device executes a second stage optimization model to generate a second stage output. The second stage output includes an allocation plan for the test protocols. The allocation plan identifies one or more of the test locations for each of the test protocols.