211service.com
Numenta smadzeņu iedvesmotā programmatūra tīklam pievieno viedus
Tehnoloģiju speciālisti zina, ka tiek radīts arvien vairāk datu, taču mākslīgā intelekta starta uzņēmums Numenta risina nedaudz atšķirīgu problēmu: datu iegūšanas ātrumu.
Silīcija ielejas uzņēmums, ko dibināja mobilo skaitļošanas pionieris Džefs Hokinss, pagājušajā nedēļā paziņoja, ka energoefektivitātes uzņēmums EnerNoc ir viena no mazām uzņēmumu grupām, kas šobrīd testē savu programmatūru.
Tās produkts ar nosaukumu Grok ir paredzēts datu apstrādei, lai sniegtu sava veida prognozes vai ieskatu. Programmatūra ir veidota pēc tā, kā cilvēka smadzenes apstrādā datus, un tā ir īpaši piemērota informācijas plūsmu apstrādei, piemēram, datu no sensora regulāriem intervāliem, norāda uzņēmums.
EnerNoc izmanto Grok, lai gūtu lielākus ieņēmumus no saviem pieprasījuma reakcijas klientiem, kuri piekrīt samazināt elektrību. Tīkla operatori maksā EnerNoc par daudzu šo enerģijas samazinājumu apkopošanu ēkās, lai uzturētu vienmērīgu tīkla frekvenci. Groks pēta komunālo pakalpojumu skaitītāju datus, lai prognozētu, cik uzticami EnerNoc klients var paļauties uz zemāku elektroenerģijas patēriņu nākamo divu stundu laikā.
Vēl viens vārdā nenosaukts klients ir vēja parku operators Eiropā, kuram ir jāizprot dati, ko ģenerē pat 34 sensori uz 800 turbīnām, norāda Numenta. Groks ir atklājis pārnesumkārbas temperatūras modeļus, lai atzīmētu iespējamās problēmas un nosūtītu apkopes personu, kas ir dārgs uzdevums jūras vēja turbīnām.
Numenta strādā arī ar mobilo reklāmu tīkliem, lai palielinātu ieņēmumus no dažādiem reklāmu krājumu avotiem, un ar riska ieguldījumu fondu pārvaldniekiem, lai prognozētu akciju tirgus cenas. Vēl viena paredzamās analīzes programmatūras lietojumprogramma ir tūlītēja krāpnieciska darījuma atpazīšana.
Taču enerģija ir kļuvusi par vienu no pārliecinošākajiem tās tehnoloģiju izmantošanas veidiem, jo ēkas un enerģijas iekārtas arvien vairāk tiek aprīkotas ar instrumentiem, piemēram, vēja vai gāzes turbīnas. Izaicinājums, ko jūs atrodat enerģētikā, ir tas, ka ir tikai datu avotu eksplozija, saka izpilddirektors Rami Branitzky.
Parastās analītikas sistēmās tiek vākti dati, un eksperti izstrādā modeli to organizēšanai un izpētei. Groks nepārvieto datus atsevišķā sistēmā, lai tos vēlāk analizētu. Tā vietā programmatūra var uzņemt informācijas plūsmu un izveidot modeli, kas var automātiski identificēt modeļus un atbilstošās īpašības.
Mākoņprogrammatūra varētu, piemēram, paredzēt enerģijas patēriņu ēkā, pamatojoties uz iepriekšējiem modeļiem, vai ņemt diagnostikas informāciju no automašīnas dzinēja un atpazīt anomāliju. Viena no galvenajām programmatūras priekšrocībām ir tā, ka tā atvieglo datu zinātnieku atrašanu, kas izveido modeļus, kas padara datus noderīgus, saka Branickis. Uzņēmums iekasē maksu no klientiem, pamatojoties uz tā izveidotās programmatūras modeļu skaitu, ko var izveidot no vairākām datu plūsmām.
Programmatūra tika izstrādāta, lai atdarinātu neokorteksa darbību, kas ir smadzeņu ārējais slānis, kas atbild par plānošanu, runu un kustību. (Skatiet Numenta prātīgās mācīšanās algoritmus.) Tas ir mēģinājums uzlabot mašīnmācīšanos — mākslīgā intelekta jomu, kurā datori var darboties bez skaidriem norādījumiem, kas rakstīti kā programmas. (Lai dziļi ienirt Grokā, šeit ir a tehniskā prezentācija no Hokinsa .)
Programmatūras pasaulē mēs esam dzirdējuši par lielajiem mākslīgā intelekta solījumu gadiem, un Hokinss ir strādājis pie Numenta vismaz kopš 2005. gada. Tāpēc ir iemesls skeptiski izturēties pret Numenta veiktspējas apgalvojumiem.
Kopš Hokinsa uzņēmuma dibināšanas ir mainījies datu apjoms, ko var analizēt, jo īpaši ierīces, kas nav tradicionālie datori, piemēram, vēja turbīnas sensori. Tagad Numenta ir jāatrod lietojumprogrammas, kurās tās programmatūra pārspēj tradicionālos prognozēšanas rīkus, un jāatrod klienti, kas vēlas maksāt par analīzi lidojumā.