Amener l'IA à la pointe de la technologie : se concentrer d'abord sur le pipeline

Les pipelines de données et les pipelines prenant en charge les capacités d’IA de pointe et d’apprentissage automatique sont essentiels.

L'intelligence artificielle et le machine learning commencent-ils à jouer un rôle dans les domaines périphériques, oui ? Mais les entreprises doivent encore se concentrer sur les pipelines de données sous-jacents et sur les pipelines pour prendre en charge les capacités d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique. Rohit Kadam, chef de produit chez Mitsubishi Electric Power, a déclaré : « Que vous utilisiez différents microservices et comment vous souhaitez les déployer ou les utiliser, vous devez accorder plus d'attention à la construction de leur architecture. Une fois que vous disposez des données, concentrez-vous sur la manière de connecter les pipelines."

Kadam a récemment participé à une table ronde sur les opportunités et les défis de la mise en œuvre de pointe, décrivant comment les centrales électriques et les systèmes de batterie de l'entreprise sont connectés via l'IoT et les systèmes de pointe, permettant aux entreprises de surveiller leur santé et leurs dépenses.

Kadam a expliqué que chez Mitsubishi Electric, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle important dans la notification à l'entreprise des problèmes liés aux blocs d'alimentation connectés qu'elle livre aux clients, ainsi que dans la gestion des appareils IoT en aval. "La façon dont ML fonctionne est que nous apprenons le comportement des batteries, nous savons donc quelle est la charge de ces batteries ou quelle est l'autonomie restante. Ce sont quelques-unes des mesures clés que nous utilisons lors de la formation des modèles. Plus nous en apprenons, plus mieux."

Grâce à ses atouts combinés et à ses capacités d'intelligence artificielle, Kadam a déclaré : "Nous avons désormais la capacité d'anticiper en termes de données pour identifier et prendre des décisions concernant l'exploitation en toute sécurité de ces centrales. Si les signaux d'alarme s'avèrent être Comme on le voit, il existe un mécanisme de sécurité intégré, qui démarrera puis arrêtera l'usine de manière ordonnée si nécessaire. Ceci est déjà intégré à notre solution et, du point de vue de l'informatique de pointe, l'architecture distribuée peut aider à prendre des mesures. en temps réel."

Mesures opérationnelles. Assurer la disponibilité et la garantie du système de batterie. «Nous disposons de mesures d'utilisation de l'IoT pour suivre les propriétés des batteries et la façon dont elles se dégradent au fil du temps. Nous considérons les batteries elles-mêmes comme des nœuds de périphérie ou des dispositifs informatiques de pointe. Cela permet de suivre et de surveiller la tension, le courant et la température de la batterie. et y stocker les informations, puis les transmettre au serveur historique. »

Kadam a déclaré : « Il y a de nombreuses parties de la chaîne d'approvisionnement qui doivent être intégrées, ce qui fait des normes un problème, seulement en faisant de notre mieux. pour se conformer aux diverses normes liées aux centrales électriques à batteries »,

Le défi est que « les centrales électriques à batteries elles-mêmes sont un espace unique ». Kadam a continué. Il s’agit d’un marché au service des véhicules électriques, des réseaux électriques, des sous-stations et des systèmes d’automatisation des bâtiments. "Nous avons mélangé des toiles et essayons de les mélanger ensemble, puis de les diffuser vers le nord. Nous analysons en fait toutes ces données et les mélangeons pour renvoyer plus efficacement les différents ensembles de données vers le serveur historique

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