新产品开发被广泛地描述为将市场机会转化为可供销售的产品。

人工智能被用在用于新产品开发的医疗保健和工业等多个行业。在医疗保健领域，制药公司考虑化合物的组合，以生产具有特定活性、安全性和交付性的药物，同时满足生产成本和数量的考虑。在工业垂直领域，冶金学考虑不同金属的组合，以生产具有特定拉伸强度、耐腐蚀性和断裂韧性的合金。

新产品开发是一个过程，因其耗时而被人诟病，一些人指出，人工智能用于开发，可使开发时间会减少50%。



在实施的早期阶段，会建立若干潜在的产品机会，而在后期，则会承诺将资源分配给这些潜在的产品。因此，潜在的未来失败成本相当高。在产品开发的这个阶段缺乏透明度和远见在时间和资源上都是错误的。在产品开发的速度和灵活性是一个强大的竞争优势的行业中，新产品开发可以占公司利润的很大一部分，而在制药行业中，生存取决于新药开发，新产品开发对公司至关重要。

人工智能如何帮助

人工智能允许在公司将时间和资源投入实物产品试验之前对原型进行强大的数字测试和预测。通常，潜在的产品在一系列特性上会有所不同。然而，很难将不同特质的影响综合成一个单一的“是”或“不是”决定。保质期是否会和某一药物的生物利用度一样重要，以什么样的生物利用度保质期是最佳的？人工智能可以为预先选择的终点提供最成功的建议（可能产生某些副作用，可能对细胞有毒，可能产生某些生物利用度）。

此外，人工智能可以用来预测产品的特性，这些特性是给定的约束条件，例如公司的供应商的条件和现有的分销渠道，从而将产品的合格或不合格评估纳入现实世界的约束条件和实际生产的多个参数中。产品发布。



 

强调技术严谨

认识到新产品开发的重要性，Petuum提供了一个技术严谨和企业就绪的人工智能服务。

我们从集成建模开始，它为决策本身创建一个虚拟技术顾问，允许不同类型的模型投票。合集模型以胜过单个分类器而闻名，并且被注意到可以减少偏差和方差。Petuum使用的通用基础模型从简单的时间序列、SVR、决策树和线性模型到复杂的N维深度神经网络。这种模型的多样性允许开发一个具有强可推广性的集成模型。目前，许多公司部署基于“经典”规则或简单的基于模糊逻辑的解决方案，这些解决方案的自学习能力有限。Petuum的分布式深度学习能力为这些模型提供了持续自我学习的能力。

在Petuum，关系也在特征层面上被有机地发现，不需要预先填充或标记的理解，提供了一种查看数据的新方法，并开辟了产品开发的新途径。

此外，模型输入不仅可以跨越一系列特性，还可以跨越一系列结构化和非结构化数据类型（文本、csv、流数据）。这种输入的灵活性允许组织考虑对定义其潜在产品的更好表示。我们的模型还将考虑非静态系统中初始特性的变化以及输入和输出关系的变化，从而建立一个更具适应性和与产品开发过程需求相关的模型。

企业准备就绪

通过实施这些模式，Petuum可以帮助企业更快地上市并提高其竞争地位。如今，潜在产品的筛选可能需要数月至数年的时间，并且需要大量的人力。智能辅助可以减少找到下一个产品所需的时间，并减少在产品开发的初期阶段进行的风险。