Constructor Administration, Learning Lab'in operasyonlarını nasıl dönüştürdü

20 Şubat, 2025

ICN2 hakkında:

Katalan Nanobilimler ve Nanoteknoloji Enstitüsü (ICN2) nanobilim ve nanoteknoloji alanında ulusal ve uluslararası düzeyde araştırmalar için bir referans merkezidir. Profesör Roche Teorik ve Hesaplamalı Nanobilim grubunu yönetmektedir.

Proje hedefleri

Manuel görev otomasyonu

ICN2 ekibi, manuel görevleri otomatikleştirmek ve karmaşık bir iş akışını basitleştirmek için özel bir çözüme ihtiyaç duyuyordu.

Constructor Research, araştırma projelerini 5 kat hızlandırmakla kalmadı, aynı zamanda daha fazla proje geliştirme için işbirliği ve deneyin tekrarlanabilirliğini de sağladı.

İş akışı ve test iyileştirmesi

Prof Roche'un ekibi birincil hesaplama ortamı olarak Constructor Research'ü kullandı ve iş akışını ve testleri iyileştirmek için GPU kaynaklarından ve entegre Visual Studio arayüzünden yararlandı.

Sınırlı mali denetim

Gerçek zamanlı gelir takibi olmadan, finansal raporlama doğruluk ve şeffaflıktan yoksundu.

Ölçeklenebilirlik endişeleri

Operasyonları genişletmek, merkezi, bulut tabanlı bir çözümün eksikliği nedeniyle zordu.

Zorluklar

Araç seçimi ve entegrasyonu

Hesaplama kısıtlamaları

Deney testi

Bulut tabanlı erişim

Yetkili personelin her zaman, her yerden kritik verilere erişmesine olanak tanıyan, rol tabanlı izinlere sahip güvenli, çok konumlu bir sistem sağlandı.

Sonuçlar ve Etki

Constructor Yönetimi ile, Learning Lab operasyonel verimliliği, finansal şeffaflığı ve ölçeklenebilirliği artırdı.

Gerçek zamanlı veri erişimi: yöneticiler, öğrenci kayıtları ve mali raporlar hakkında anında içgörüler elde ederek bilinçli kararlar almalarını sağladı.

Azaltılmış manuel iş yükü: otomatikleştirilmiş iş akışları personelin zamanını serbest bıraktı, böylece daha yüksek değerli görevlere odaklanmalarını sağladı.

Geliştirilmiş finansal doğruluk: gelir izleme ve toplu yükleme yetenekleri finansal raporlamayı kolaylaştırdı.

Ölçeklenebilirlik & esneklik: bulut tabanlı sistem, Learning Lab'in operasyonlarını sorunsuz bir şekilde genişletmesini sağladı.

Sonuçlar

ICN2 ekibi, deneylerini 3. parti araçlar olmadan tek bir yerde başarıyla test etti ve yeniden üretti. Genellikle uzun hesaplama süresi gerektiren görevler günler içinde tamamlandı.

1 Çözüm

3 kişi

5 kat hızlandırılmış genel araştırma süreci

Sonuç

Constructor Research ile ICN2'den Prof Roche'un ekibi, atomik yapılardan Hamiltonyenleri çok daha hızlı ve kolay bir şekilde çıkarmak için ölçeklenebilir bir makine öğrenimi modelini başarıyla geliştirdi.

Yapay zekanın bilimsel araştırmaları hızlandırmak için nasıl kullanılabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için “Elden Makineye” web seminerimizin kaydını izleyin: Dr. Stephan Roche ve ekibi, Constructor'da canlı bir demo ile yapay zekanın yenilikçi gelişmiş malzemelerin tasarımını nasıl destekleyebileceği konusundaki deneyimlerini ve görüşlerini sundu.