InterSystems IRIS - usa ka unibersal nga real-time nga AI/ML nga plataporma

Awtor: Sergey Lukyanchikov, consulting engineer sa InterSystems

Real-time nga AI/ML computing nga mga tawag

Magsugod kita sa mga pananglitan gikan sa kasinatian sa praktis sa Data Science sa InterSystems:

• Ang gikarga nga portal sa pumapalit konektado sa usa ka online nga sistema sa rekomendasyon. Adunay usa ka pagbag-o sa mga promosyon sa tibuuk nga network sa tingi (pananglitan, imbes nga usa ka "patag" nga linya sa mga promosyon, usa ka "segment-tactics" matrix ang gamiton). Unsa ang mahitabo sa mga makina sa rekomendasyon? Unsa ang mahitabo sa pagsumite ug pag-update sa datos sa engine sa rekomendasyon (ang gidaghanon sa input data misaka sa 25000 ka beses)? Unsa ang mahitabo sa pagpalambo sa mga rekomendasyon (ang panginahanglan sa pagpakunhod sa filtering threshold sa mga lagda sa rekomendasyon sa usa ka libo ka pilo tungod sa usa ka libo ka pilo nga pagtaas sa ilang gidaghanon ug "range")?
• Adunay usa ka sistema alang sa pag-monitor sa kalagmitan sa mga depekto nga naugmad sa mga sangkap sa kagamitan. Ang usa ka awtomatikong sistema sa pagkontrol sa proseso konektado sa sistema sa pag-monitor, nga nagpadala sa libu-libo nga mga parameter sa proseso sa teknolohiya matag segundo. Unsa ang mahitabo sa sistema sa pagmonitor nga nagtrabaho kaniadto sa "mga sampol nga manwal" (kini ba makahimo sa paghatag sa ikaduha nga ikaduha nga posibilidad nga pagmonitor)? Unsa ang mahitabo kung ang usa ka bag-ong bloke sa pila ka gatos nga mga kolum makita sa data sa pag-input nga adunay mga pagbasa gikan sa mga sensor nga bag-o lang gidugang sa sistema sa pagkontrol sa proseso (kinahanglan ba kini ug kung kanus-a ihunong ang sistema sa pag-monitor aron maapil ang datos gikan sa mga bag-ong sensor sa pag-analisar )?
• Usa ka hugpong sa mga mekanismo sa AI/ML (rekomendasyon, pagmonitor, pagtagna) ang gihimo nga naggamit sa mga resulta sa trabaho sa usag usa. Pila ka oras sa tawo ang gikinahanglan matag bulan aron ipahiangay ang operasyon niini nga komplikado sa mga pagbag-o sa data sa input? Unsa ang kinatibuk-an nga "paghinay" kung gisuportahan sa komplikado nga paghimog desisyon sa pagdumala (ang kasubsob sa pagtungha sa bag-ong pagsuporta nga impormasyon niini kalabot sa kasubsob sa pagtungha sa bag-ong data sa pag-input)?

Sa pag-summarize niini ug daghang uban pang mga pananglitan, nakaabut kami sa pagporma sa mga hagit nga motumaw kung mobalhin sa paggamit sa pagkat-on sa makina ug mga mekanismo sa artipisyal nga paniktik sa tinuud nga oras:

• Natagbaw ba kita sa katulin sa paghimo ug pagpahiangay (sa pagbag-o nga kahimtang) sa mga pag-uswag sa AI / ML sa among kompanya?
• Unsa ka dako ang suporta sa mga solusyon sa AI/ML nga among gigamit sa tinuud nga pagdumala sa negosyo?
• Ang AI/ML nga mga solusyon ba nga atong gigamit makahimo nga independente (walay developers) mopahiangay sa mga pagbag-o sa datos ug mga pamaagi sa pagdumala sa negosyo?

Ang among artikulo usa ka bug-os nga pagtan-aw sa mga kapabilidad sa InterSystems IRIS nga plataporma sa mga termino sa unibersal nga suporta alang sa pag-deploy sa mga mekanismo sa AI / ML, pag-assemble (paghiusa) sa mga solusyon sa AI / ML, ug pagbansay (pagsulay) sa mga solusyon sa AI / ML sa intensive mga sapa sa datos. Atong tan-awon ang panukiduki sa merkado, mga pagtuon sa kaso sa mga solusyon sa AI/ML, ug mga konsepto nga aspeto sa gitawag nato nga real-time nga AI/ML nga plataporma niining artikuloha.

Ang nahibal-an namon gikan sa mga survey: real-time nga mga aplikasyon

Результаты surveynga gihimo taliwala sa hapit 800 nga mga propesyonal sa IT kaniadtong 2019 ni Lightbend, nagsulti alang sa ilang kaugalingon:

Figure 1 Nanguna nga mga konsumidor sa real-time nga datos

Atong kutloon ang importante nga mga tipik sa report sa mga resulta niini nga survey sa atong hubad:

"... Ang mga uso sa pagkapopular sa mga himan alang sa paghiusa sa mga sapa sa datos ug, sa samang higayon, pagsuporta sa pag-compute sa mga sudlanan naghatag og usa ka synergistic nga tubag sa hangyo sa merkado alang sa usa ka labaw nga responsive, makatarunganon, dinamikong sugyot sa epektibo nga mga solusyon. Ang streaming data nagbalhin sa impormasyon nga mas paspas kay sa tradisyonal nga packet data. Gidugang niini ang abilidad nga dali nga magamit ang mga pamaagi sa pagkalkula, sama sa, pananglitan, mga rekomendasyon nga nakabase sa AI / ML, nga nagmugna og mga bentaha sa kompetisyon pinaagi sa dugang nga katagbawan sa kostumer. Ang lumba alang sa agility makaapekto usab sa tanan nga mga tahas sa paradigm sa DevOps - nga naghimo sa pagpalambo sa aplikasyon ug pag-deploy nga mas episyente. … Walo ka gatos ug upat ka mga propesyonal sa IT ang naghatag kasayuran sa paggamit sa mga agos sa datos sa ilang mga organisasyon. Ang mga respondents kasagaran nahimutang sa mga nasod sa Kasadpan (41% sa Europe ug 37% sa North America) ug halos parehas nga giapod-apod tali sa gagmay, medium ug dagkong kompanya. ...

... Ang artificial intelligence dili hype. Singkwentay otso porsyento sa mga naggamit na sa pagproseso sa data stream sa produktibidad sa AI/ML nga mga aplikasyon nagpamatuod nga ang ilang paggamit sa AI/ML makakita sa labing dako nga pag-uswag sa sunod tuig (itandi sa ubang mga aplikasyon).

• Sumala sa kadaghanan sa mga respondents, ang paggamit sa mga data stream sa AI/ML nga mga senaryo makakita sa labing dako nga pagtubo sa sunod nga tuig.
• Ang mga aplikasyon sa AI/ML motubo dili lamang tungod sa medyo bag-ong mga matang sa mga senaryo, apan tungod usab sa tradisyonal nga mga senaryo diin ang real-time nga datos mas gigamit.
• Gawas pa sa AI / ML, ang lebel sa kadasig sa mga tiggamit sa IoT data pipelines impresibo - 48% sa mga naka-integrate na sa IoT data nag-ingon nga ang pagpatuman sa senaryo sa kini nga datos makakita og usa ka mahinungdanong pagtaas sa umaabot nga umaabot. ..."

Gikan niining medyo makaiikag nga survey, tin-aw nga ang panglantaw sa pagkat-on sa makina ug mga senaryo sa artipisyal nga paniktik isip mga lider sa pagkonsumo sa mga sapa sa datos anaa na sa "dalan." Apan ang parehas nga hinungdanon nga obserbasyon mao ang panan-aw sa real-time nga AI / ML pinaagi sa lente sa DevOps: dinhi mahimo na naton sugdan ang paghisgot bahin sa pagbag-o sa nagpatigbabaw gihapon nga kultura sa "disposable AI / ML nga adunay usa ka hingpit nga ma-access nga set sa datos."

Real-time nga AI/ML nga konsepto sa plataporma

Usa ka sagad nga lugar sa aplikasyon alang sa real-time nga AI / ML mao ang pagkontrol sa proseso sa paghimo. Gamit ang iyang panig-ingnan ug gikonsiderar ang nangaging mga hunahuna, maghimo kami og konsepto sa usa ka real-time nga AI/ML nga plataporma.
Ang paggamit sa artipisyal nga paniktik ug pagkat-on sa makina sa pagkontrol sa proseso adunay daghang mga bahin:

• Ang datos sa kahimtang sa proseso sa teknolohiya nadawat nga intensive: nga adunay taas nga frequency ug alang sa usa ka halapad nga mga parameter (hangtod sa napulo ka libo nga mga kantidad sa parameter nga gipadala matag segundo gikan sa sistema sa pagkontrol sa proseso)
• Ang mga datos sa pag-ila sa mga depekto, wala pay labot ang datos sa ilang pag-uswag, sa sukwahi, nihit ug dili regular, nga gihulagway sa dili igo nga tipo sa mga depekto ug ang ilang lokalisasyon sa panahon (kasagaran girepresentahan sa mga rekord sa papel)
• Gikan sa praktikal nga punto sa panglantaw, usa lamang ka "window of relevance" sa tinubdan nga datos ang anaa alang sa pagbansay ug pagpadapat sa mga modelo, nga nagpakita sa dynamics sa teknolohikal nga proseso sa usa ka makatarunganon nga sliding interval nga natapos sa katapusan nga pagbasa nga mga bili sa mga parameter sa proseso.

Kini nga mga bahin nagpugos kanamo, dugang pa sa pagdawat ug sukaranan nga pagproseso sa tinuud nga oras sa intensive nga "broadband input signal" gikan sa proseso sa teknolohiya, aron mahimo (parehas) ang aplikasyon, pagbansay ug pagkontrol sa kalidad sa mga sangputanan sa AI / Mga modelo sa ML - usab sa tinuud nga oras. Ang "frame" nga "nakita" sa among mga modelo sa sliding window nga may kalabutan kanunay nga nagbag-o - ug uban niini, ang kalidad sa mga resulta sa trabaho sa mga modelo sa AI / ML nga gibansay sa usa sa "mga bayanan" kaniadto nagbag-o usab . Kung ang kalidad sa mga sangputanan sa trabaho sa mga modelo sa AI / ML nagkadaot (pananglitan: ang kantidad sa sayup nga klasipikasyon nga "alarm-norm" lapas sa mga limitasyon nga among gipasabut), ang dugang nga pagbansay sa mga modelo kinahanglan nga awtomatiko nga ilunsad sa usa ka mas kasamtangan nga "frame" - ug ang pagpili sa panahon sa paglunsad og dugang nga pagbansay sa mga modelo kinahanglan nga tagdon sa unsa nga paagi ang gidugayon sa pagbansay sa iyang kaugalingon, ug ang dynamics sa pagkadaot sa kalidad sa trabaho sa kasamtangan nga bersyon sa mga modelo (sukad sa ang kasamtangan nga mga bersyon sa mga modelo padayon nga gigamit samtang ang mga modelo gibansay, ug hangtud nga ang ilang "bag-ong gibansay" nga mga bersyon maporma).

Ang InterSystems IRIS adunay mga yawe nga kapabilidad sa plataporma aron mahimo ang mga solusyon sa AI/ML alang sa pagkontrol sa proseso sa tinuud nga oras. Kini nga mga kapabilidad mahimong bahinon sa tulo ka nag-unang mga grupo:

• Padayon nga pag-deploy (Continuous Deployment/Delivery, CD) sa bag-o o gipahiangay nga kasamtangan nga mga mekanismo sa AI/ML ngadto sa usa ka produktibong solusyon nga naglihok sa tinuod nga panahon sa InterSystems IRIS nga plataporma
• Padayon nga Integration (CI) ngadto sa usa ka produktibo nga solusyon sa umaabot nga teknolohiya nga proseso sa data stream, data queue alang sa aplikasyon/pagbansay/kalidad nga pagkontrolar sa AI/ML nga mga mekanismo ug pagbayloay sa data/code/kontrol nga mga aksyon nga may mathematical modeling environment, orchestrated in real-time plataporma InterSystems IRIS
• Ang padayon (kaugalingon) nga pagbansay (Continuous Training, CT) sa mga mekanismo sa AI/ML, nga gihimo sa mathematical modeling environment gamit ang data, code ug control actions ("mga desisyon nga gihimo") nga gipasa sa InterSystems IRIS nga plataporma

Ang klasipikasyon sa mga kapabilidad sa plataporma kalabot sa pagkat-on sa makina ug artipisyal nga paniktik sa tukma niini nga mga grupo dili aksidente. Atong kutloon ang metodolohikal publikasyon Ang Google, nga naghatag usa ka konsepto nga sukaranan alang niini nga klasipikasyon, sa among paghubad:

"... Ang konsepto sa DevOps, nga popular karong mga adlawa, naglangkob sa pagpalambo ug operasyon sa mga dagkong sistema sa impormasyon. Ang mga bentaha sa pagpatuman niini nga konsepto mao ang pagkunhod sa gidugayon sa mga siklo sa pag-uswag, mas paspas nga pag-deploy sa mga kalamboan, ug pagka-flexible sa pagplano sa pagpagawas. Aron makab-ot kini nga mga benepisyo, ang DevOps naglakip sa pagpatuman sa labing menos duha ka mga praktis:

• Padayon nga Paghiusa (CI)
• Padayon nga Paghatud (CD)

Kini nga mga gawi magamit usab sa mga platform sa AI / ML aron masiguro ang kasaligan ug pasundayag nga pagpundok sa mga produktibo nga solusyon sa AI / ML.

Ang mga platform sa AI/ML lahi sa ubang mga sistema sa impormasyon sa mosunod nga mga aspeto:

• Mga katakus sa team: Kung maghimo usa ka solusyon sa AI / ML, ang team kasagarang naglakip sa mga siyentipiko sa datos o mga eksperto sa "akademiko" sa natad sa panukiduki sa datos nga nagdumala sa pagtuki sa datos, pagpalambo ug pagsulay sa mga modelo. Kini nga mga miyembro sa team mahimong dili propesyonal nga produktibo nga mga developer sa code.
• Pag-uswag: Ang mga makina sa AI/ML kay eksperimento sa kinaiyahan. Aron masulbad ang usa ka problema sa labing episyente nga paagi, kinahanglan nga moagi sa lainlaing mga kombinasyon sa mga variable sa input, algorithm, pamaagi sa pagmodelo ug mga parameter sa modelo. Ang pagkakomplikado sa ingon nga pagpangita naa sa pagsubay sa "unsay nagtrabaho / wala molihok", pagsiguro sa pag-reproducibility sa mga yugto, pag-generalize sa mga kalamboan alang sa gibalikbalik nga pagpatuman.
• Pagsulay: Ang pagsulay sa mga makina sa AI/ML nanginahanglan usa ka labi ka daghan nga mga pagsulay kaysa kadaghanan sa ubang mga pag-uswag. Dugang pa sa standard nga unit ug integration nga mga pagsulay, ang data validity ug ang kalidad sa mga resulta sa pagpadapat sa modelo sa pagbansay ug pagkontrol sa mga sample gisulayan.
• Deployment: Ang pag-deploy sa mga solusyon sa AI/ML dili limitado sa mga predictive nga serbisyo nga naggamit ug usa ka nabansay nga modelo. Ang mga solusyon sa AI/ML gitukod sa palibot sa mga multi-stage pipelines nga nagpahigayon ug automated model training ug aplikasyon. Ang pag-deploy sa ingon nga mga pipeline naglakip sa pag-automate sa mga dili importante nga aksyon nga tradisyonal nga gihimo nga mano-mano sa mga data scientist aron makahimo sa pagbansay ug pagsulay sa mga modelo.
• Pagka-produktibo: Ang mga makina sa AI / ML mahimong kulang sa pagka-produktibo dili lamang tungod sa dili maayo nga pagprograma, apan tungod usab sa kanunay nga pagbag-o sa kinaiyahan sa data sa pag-input. Sa laing pagkasulti, ang paghimo sa mga mekanismo sa AI/ML mahimong madaot tungod sa mas lapad nga mga hinungdan kaysa sa paghimo sa naandan nga mga kalamboan. Nga mosangpot sa panginahanglan sa pag-monitor (online) sa performance sa atong AI/ML nga mga makina, ingon man sa pagpadala sa mga alerto o pagsalikway sa mga resulta kung ang performance indicators dili makaabot sa mga gilauman.

Ang mga platform sa AI/ML susama sa ubang mga sistema sa impormasyon nga pareho nga nanginahanglan ug padayon nga pag-integrate sa code sa pagkontrol sa bersyon, pagsulay sa yunit, pagsulay sa panagsama, ug padayon nga pag-deploy sa kalamboan. Bisan pa, sa kaso sa AI / ML, adunay daghang hinungdanon nga mga kalainan:

• Ang CI (Continuous Integration) dili na limitado sa pagsulay ug pag-validate sa code sa gipakatap nga mga sangkap - naglakip usab kini sa pagsulay ug pag-validate sa datos ug mga modelo sa AI/ML.
• Ang CD (Continuous Delivery/Deployment, continuous deployment) dili limitado sa pagsulat ug pagpagawas sa mga pakete o serbisyo, apan nagpasabot ug plataporma alang sa komposisyon, pagbansay ug paggamit sa AI/ML nga mga solusyon.
• Ang CT (Padayon nga Pagbansay, padayon nga pagbansay) usa ka bag-ong elemento [approx. tagsulat sa artikulo: usa ka bag-ong elemento nga may kalabotan sa tradisyonal nga konsepto sa DevOps, diin ang CT, ingon nga usa ka lagda, Padayon nga Pagsulay], kinaiyanhon sa mga platform sa AI / ML, nga responsable sa autonomous nga pagdumala sa mga mekanismo alang sa pagbansay ug pagpadapat sa AI /ML nga mga modelo. ..."

Mahimo natong isulti nga ang pagkat-on sa makina ug artipisyal nga paniktik nga nagtrabaho sa real-time nga datos nanginahanglan usa ka mas lapad nga hugpong sa mga himan ug kahanas (gikan sa pag-uswag sa code hangtod sa pag-orkestra sa mga palibot sa pagmodelo sa matematika), mas duol nga panagsama tali sa tanan nga magamit ug hilisgutan nga mga lugar, mas episyente nga organisasyon sa tawo ug kahinguhaan sa makina.

Real-time nga senaryo: pag-ila sa pag-uswag sa mga depekto sa mga feed pump

Ang pagpadayon sa paggamit sa lugar nga kontrol sa proseso ingon usa ka pananglitan, hunahunaa ang usa ka piho nga problema (nahisgotan na namon sa sinugdanan): kinahanglan namon nga hatagan ang tinuud nga oras nga pag-monitor sa pag-uswag sa mga depekto sa mga bomba base sa dagan sa mga kantidad sa parameter sa proseso. ug mga taho gikan sa mga kawani sa pag-ayo bahin sa nahibal-an nga mga depekto.

Figure 2 Pagporma sa problema alang sa pagmonitor sa pag-uswag sa mga depekto

Usa ka bahin sa kadaghanan sa mga buluhaton nga gihimo sa ingon niini nga paagi sa praktis mao nga ang regularidad ug kahusayan sa resibo sa datos (APCS) kinahanglan nga tagdon batok sa backdrop sa episodic ug dili regular nga panghitabo (ug pagrehistro) sa mga depekto sa lainlaing mga lahi. Sa laing pagkasulti: ang mga datos gikan sa sistema sa pagkontrol sa proseso moabut kausa sa usa ka segundo, husto ug tukma, ug ang mga nota bahin sa mga depekto gihimo gamit ang usa ka kemikal nga lapis nga nagpaila sa petsa sa usa ka kinatibuk-ang notebook sa workshop (pananglitan: "12.01 - pagtulo sa hapin gikan sa kilid sa 3rd bearing”).

Sa ingon, mahimo natong madugangan ang pagporma sa problema sa mosunod nga importante nga limitasyon: kita adunay usa lamang ka "label" sa usa ka depekto sa usa ka piho nga matang (ie, usa ka pananglitan sa usa ka depekto sa usa ka piho nga matang girepresentahan sa datos gikan sa pagkontrol sa proseso. sistema sa usa ka piho nga petsa - ug wala kami daghang mga pananglitan sa usa ka depekto niining partikular nga tipo). Kini nga limitasyon diha-diha dayon nagdala kanato lapas sa gidak-on sa klasikal nga pagkat-on sa makina (supervised learning), diin kinahanglan adunay daghang "tag".

Figure 3 Pagklaro sa tahas sa pagmonitor sa kalamboan sa mga depekto

Mahimo ba natong "padaghanon" ang bugtong "tag" nga atong magamit? Oo mahimo nato. Ang kasamtangan nga kahimtang sa bomba gihulagway sa lebel sa pagkaparehas sa mga narehistro nga depekto. Bisan kung wala ang paggamit sa mga pamaagi sa quantitative, sa lebel sa biswal nga panan-aw, pinaagi sa pag-obserbar sa dinamika sa mga kantidad sa datos nga moabut gikan sa sistema sa pagkontrol sa proseso, daghan ka na makakat-on:

Figure 4 Dynamics sa kondisyon sa bomba batok sa background sa usa ka "marka" sa usa ka depekto sa usa ka gihatag nga tipo

Apan ang biswal nga panan-aw (labing menos sa karon) dili ang labing angay nga generator sa "mga tag" sa among paspas nga pagbag-o nga senaryo. Atong susihon ang kaamgiran sa kasamtangan nga kondisyon sa bomba sa gikataho nga mga depekto gamit ang statistical test.

Figure 5 Pagpadapat sa usa ka estadistika nga pagsulay sa umaabot nga datos batok sa background sa usa ka depekto nga "label"

Ang usa ka estadistika nga pagsulay nagtino sa posibilidad nga ang mga rekord nga adunay mga kantidad sa mga parameter sa proseso sa teknolohiya sa "flow-packet" nga nadawat gikan sa sistema sa pagkontrol sa proseso parehas sa mga rekord sa "tag" sa usa ka depekto sa usa ka klase. Ang probability value (statistical similarity index) nga kalkulado isip resulta sa pag-apply sa usa ka statistical test kay nakabig ngadto sa usa ka value nga 0 o 1, nahimong usa ka "label" alang sa machine learning sa matag piho nga rekord sa pakete nga gisusi alang sa pagkaparehas. Kana mao, pagkahuman sa pagproseso sa usa ka bag-ong nadawat nga pakete sa mga rekord sa estado sa bomba nga adunay usa ka estadistika nga pagsulay, kami adunay higayon nga (a) idugang kini nga pakete sa set sa pagbansay alang sa pagbansay sa modelo sa AI / ML ug (b) pagpatuman sa pagkontrol sa kalidad sa kasamtangan nga bersyon sa modelo kon gamiton kini niini nga pakete.

Figure 6 Ang paggamit sa usa ka modelo sa pagkat-on sa makina sa umaabot nga datos batok sa background sa usa ka depekto nga "label"

Sa usa sa among nangagi mga webinar Gipakita namo ug gipatin-aw kung giunsa ang InterSystems IRIS nga plataporma nagtugot kanimo sa pagpatuman sa bisan unsang mekanismo sa AI/ML sa porma sa padayon nga pagpatuman sa mga proseso sa negosyo nga nagmonitor sa pagkakasaligan sa mga resulta sa pagmodelo ug pagpahiangay sa mga parameter sa modelo. Kung nag-implementar sa usa ka prototype sa among senaryo nga adunay mga bomba, among gigamit ang tanan nga InterSystems IRIS functionality nga gipresentar sa panahon sa webinar - nga nagpatuman sa proseso sa analisador isip bahin sa among solusyon nga dili klasikal nga gidumala nga pagkat-on, apan sa pagpalig-on sa pagkat-on, nga awtomatikong nagdumala sa pagpili alang sa mga modelo sa pagbansay. . Ang sample sa pagbansay naglangkob sa mga rekord diin ang usa ka "detection consensus" mitungha human magamit ang estadistika nga pagsulay ug ang kasamtangan nga bersyon sa modelo - i.e., ang estadistika nga pagsulay (pagkahuman sa pag-usab sa indeks sa pagkaparehas ngadto sa 0 o 1) ug ang modelo naghimo sa resulta sa ingon nga mga rekord 1. Atol sa bag-ong pagbansay sa modelo, sa panahon sa pag-validate niini (ang bag-ong nabansay nga modelo gipadapat sa kaugalingon nga sample sa pagbansay, nga adunay pasiuna nga aplikasyon sa usa ka estadistika nga pagsulay niini), mga rekord nga "wala magtipig" nga resulta 1 pagkahuman sa pagproseso pinaagi sa estadistika nga pagsulay (tungod sa kanunay nga presensya sa pagbansay usa ka sample sa mga rekord gikan sa orihinal nga "label" sa depekto), gikuha gikan sa set sa pagbansay, ug ang usa ka bag-ong bersyon sa modelo nakakat-on gikan sa "label" sa depekto plus ang "gipabilin" nga mga rekord gikan sa sapa.

Figure 7 Robotization sa AI/ML kalkulasyon sa InterSystems IRIS

Kung adunay panginahanglan alang sa usa ka matang sa "ikaduha nga opinyon" sa kalidad sa detection nga nakuha sa panahon sa lokal nga mga kalkulasyon sa InterSystems IRIS, usa ka proseso sa advisor gihimo aron sa paghimo sa pagbansay ug paggamit sa mga modelo sa usa ka kontrol dataset gamit ang cloud services (pananglitan, Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform, ug uban pa):

Figure 8 Ikaduhang Opinyon gikan sa Microsoft Azure nga gi-orkestra sa InterSystems IRIS

Ang prototype sa among senaryo sa InterSystems IRIS gidesinyo isip usa ka sistema nga nakabase sa ahente sa mga proseso sa analitikal nga nakig-uban sa usa ka kagamitan nga butang (pump), mga palibot sa pagmodelo sa matematika (Python, R ug Julia), ug pagsiguro sa pagkat-on sa kaugalingon sa tanan nga nalambigit AI/ Mga mekanismo sa ML - sa tinuud nga oras nga mga sapa sa datos.

Figure 9 Panguna nga gamit sa real-time nga solusyon sa AI/ML sa InterSystems IRIS

Ang praktikal nga resulta sa among prototype:

• Sampol nga depekto nga giila sa modelo (Enero 12):

• Usa ka nag-uswag nga depekto nga giila sa modelo nga wala maapil sa sample (Septiyembre 11, ang depekto mismo giila sa team sa pag-ayo duha lang ka adlaw sa ulahi, kaniadtong Setyembre 13):

Ang simulation sa tinuod nga datos nga adunay daghang mga yugto sa parehas nga depekto nagpakita nga ang among solusyon, nga gipatuman sa InterSystems IRIS nga plataporma, nagtugot kanamo nga mahibal-an ang pag-uswag sa mga depekto sa kini nga tipo daghang mga adlaw sa wala pa kini makit-an sa team sa pag-ayo.

InterSystems IRIS - usa ka universal real-time AI/ML computing platform

Gipasimple sa InterSystems IRIS nga plataporma ang pagpalambo, pag-deploy ug operasyon sa mga real-time nga solusyon sa datos. Ang InterSystems IRIS makahimo sa dungan nga paghimo sa transactional ug analytical nga pagproseso sa datos; suportahan ang mga dungan nga pagtan-aw sa datos sumala sa daghang mga modelo (lakip ang relational, hierarchical, butang ug dokumento); molihok isip usa ka plataporma alang sa paghiusa sa usa ka halapad nga mga tinubdan sa datos ug indibidwal nga mga aplikasyon; paghatag og advanced real-time nga analytics sa structured ug unstructured data. Ang InterSystems IRIS naghatag usab ug mga mekanismo sa paggamit sa external analytical nga mga himan ug nagtugot sa flexible nga kombinasyon sa hosting sa cloud ug sa lokal nga mga server.

Ang mga aplikasyon nga gitukod sa InterSystems IRIS nga plataporma gipakatap sa lainlaing mga industriya, nga nagtabang sa mga kompanya nga makaamgo sa hinungdanon nga mga benepisyo sa ekonomiya gikan sa usa ka estratehiko ug operasyon nga panan-aw, nagdugang nahibal-an nga paghimo og desisyon ug pagdugtong sa mga kal-ang tali sa panghitabo, pagtuki ug aksyon.

Figure 10 InterSystems IRIS nga arkitektura sa konteksto sa real-time nga AI/ML

Sama sa miaging diagram, ang diagram sa ubos naghiusa sa bag-ong "coordinate system" (CD / CI / CT) nga adunay diagram sa dagan sa impormasyon tali sa nagtrabaho nga mga elemento sa plataporma. Ang visualization nagsugod sa macromechanism CD ug nagpadayon sa macromechanisms CI ug CT.

Figure 11 Diagram sa mga agos sa impormasyon tali sa AI/ML nga mga elemento sa InterSystems IRIS nga plataporma

Ang esensya sa mekanismo sa CD sa InterSystems IRIS: ang mga tiggamit sa plataporma (mga developers sa AI/ML nga mga solusyon) mopahiangay sa kasamtangan ug/o paghimo ug bag-ong AI/ML developments gamit ang usa ka specialized code editor para sa AI/ML nga mekanismo: Jupyter (bug-os nga ngalan: Jupyter Notebook; alang sa mubo, ang mga dokumento nga gihimo niini nga editor usahay gitawag usab). Sa Jupyter, ang usa ka developer adunay oportunidad sa pagsulat, pag-debug ug pag-verify sa performance (lakip ang paggamit sa mga graphic) sa usa ka piho nga AI/ML development sa wala pa kini ibutang ("deploy") sa InterSystems IRIS. Kini mao ang tin-aw nga ang usa ka bag-o nga kalamboan nga gibuhat sa niini nga paagi makadawat lamang sa batakang pag-debug (tungod kay, sa partikular, Jupyter wala magtrabaho uban sa tinuod nga-time nga data sapa) - kini mao ang sa han-ay sa mga butang, tungod kay ang nag-unang resulta sa kalamboan sa Jupyter mao ang pagkumpirma sa sukaranan nga operability sa usa ka bulag nga mekanismo sa AI / ML ("gipakita ang gipaabut nga sangputanan sa usa ka sample sa datos"). Sa susama, ang usa ka mekanismo nga gibutang na sa plataporma (tan-awa ang mosunod nga mga macro-mekanismo) sa dili pa ang pag-debug sa Jupyter mahimong magkinahanglan og "rollback" sa usa ka "pre-platform" nga porma (pagbasa sa datos gikan sa mga file, pagtrabaho uban sa datos pinaagi sa xDBC imbes sa mga lamesa, direkta nga interaksyon sa mga global - multidimensional data arrays InterSystems IRIS - ug uban pa).

Usa ka importante nga aspeto sa pagpatuman sa CD sa InterSystems IRIS: ang bidirectional integration gipatuman tali sa plataporma ug Jupyter, nga nagtugot sa sulod sa Python, R ug Julia nga mabalhin ngadto sa plataporma (ug, human niana, giproseso sa plataporma) (ang tanan nga tulo kay programming mga pinulongan sa katugbang nga nanguna nga open-source nga mga lengguwahe). source mathematical modelling environment). Sa ingon, ang mga nag-develop sa sulud sa AI / ML adunay higayon nga himuon ang "padayon nga pag-deploy" sa kini nga sulud sa platform, nagtrabaho sa ilang pamilyar nga editor sa Jupyter, nga adunay pamilyar nga mga librarya nga magamit sa Python, R, Julia, ug paghimo sa sukaranan nga pag-debug (kung kinahanglan) gawas sa plataporma.

Mopadayon kita sa mekanismo sa macro sa CI sa InterSystems IRIS. Gipakita sa diagram ang proseso sa macro sa "real-time nga robotizer" (usa ka komplikado sa mga istruktura sa datos, mga proseso sa negosyo ug mga tipik sa code nga gi-orkestra nila sa mga lengguwahe sa matematika ug ObjectScript - ang lumad nga pinulongan sa pag-uswag sa InterSystems IRIS). Ang tahas sa kini nga proseso sa macro mao ang pagpadayon sa mga pila sa datos nga gikinahanglan alang sa operasyon sa mga mekanismo sa AI / ML (base sa mga sapa sa datos nga gipasa sa platform sa tinuud nga oras), paghimo mga desisyon bahin sa pagkasunod-sunod sa aplikasyon ug ang "assortment" sa AI / Ang mga mekanismo sa ML (sila usab "mga algoritmo sa matematika", "mga modelo", ug uban pa - mahimong tawgon nga lahi depende sa mga detalye sa pagpatuman ug mga gusto sa terminolohiya), ipadayon ang mga istruktura sa datos nga labing bag-o alang sa pag-analisar sa mga resulta sa trabaho sa AI/ Mga mekanismo sa ML (mga cube, lamesa, multidimensional data arrays, ug uban pa) ug uban pa – para sa mga report, dashboard, ug uban pa).

Usa ka importante nga aspeto sa pagpatuman sa CI ilabi na sa InterSystems IRIS: ang bidirectional integration gipatuman tali sa plataporma ug sa matematika nga modelo nga mga palibot, nga nagtugot kanimo sa pagpatuman sa sulod nga gi-host sa plataporma sa Python, R ug Julia sa ilang tagsa-tagsa ka mga palibot ug makadawat og balik sa pagpatay. resulta. Kini nga panagsama gipatuman sa "terminal mode" (ie, AI/ML content giporma isip ObjectScript code nga nagtawag sa environment) ug sa "business process mode" (ie, AI/ML content giporma isip business process. gamit ang graphical editor, o usahay gamit ang Jupyter, o gamit ang IDE - IRIS Studio, Eclipse, Visual Studio Code). Ang pagkaanaa sa mga proseso sa negosyo alang sa pag-edit sa Jupyter gipakita pinaagi sa koneksyon tali sa IRIS sa lebel sa CI ug Jupyter sa lebel sa CD. Ang usa ka mas detalyado nga kinatibuk-ang pagtan-aw sa panagsama sa mga palibot sa pagmodelo sa matematika gihatag sa ubos. Sa kini nga yugto, sa among opinyon, adunay tanan nga hinungdan aron masiguro nga ang plataporma adunay tanan nga kinahanglan nga mga himan alang sa pagpatuman sa "padayon nga panagsama" sa mga pag-uswag sa AI / ML (gikan sa "padayon nga pag-deploy") ngadto sa tinuud nga oras nga mga solusyon sa AI / ML.

Ug ang panguna nga mekanismo sa macro: CT. Kon wala kini, walay AI/ML nga plataporma (bisan tuod ang “tinuod nga panahon” ipatuman pinaagi sa CD/CI). Ang esensya sa CT mao ang trabaho sa plataporma nga adunay "mga artifact" sa pagkat-on sa makina ug artipisyal nga paniktik nga direkta sa mga sesyon sa pagtrabaho sa mga palibot sa pagmodelo sa matematika: mga modelo, mga lamesa sa pag-apod-apod, mga vector sa matrix, mga layer sa neural network, ug uban pa. Kini nga "trabaho", sa kadaghanan nga mga kaso, naglangkob sa paghimo sa gihisgutan nga mga artifact sa mga palibot (sa kaso sa mga modelo, pananglitan, ang "paglalang" naglangkob sa pagtakda sa detalye sa modelo ug sa sunod nga pagpili sa mga kantidad sa mga parameter niini - ang gitawag nga "pagbansay" sa modelo), ang ilang aplikasyon (alang sa mga modelo: pagkalkula sa ilang tabang sa "modelo" nga mga kantidad sa mga target nga variable - mga panagna, pagkamiyembro sa kategorya, posibilidad sa usa ka panghitabo, ug uban pa) ug pagpauswag sa na. gimugna ug gipadapat nga mga artifact (pananglitan, pag-usab sa usa ka set sa mga variable input sa modelo base sa mga resulta sa aplikasyon - aron mapauswag ang katukma sa pagtagna, ingon usa ka kapilian). Ang yawe nga punto sa pagsabut sa papel sa CT mao ang "abstraction" niini gikan sa mga reyalidad sa CD ug CI: Ipatuman sa CT ang tanan nga mga artifact, nga nagpunting sa mga detalye sa computational ug matematika sa solusyon sa AI / ML sulod sa mga kapabilidad nga gihatag sa mga piho nga palibot. Ang responsibilidad sa "paghatag mga input" ug "paghatud sa mga output" mahimong responsibilidad sa CD ug CI.

Usa ka importante nga aspeto sa pagpatuman sa CT ilabi na sa InterSystems IRIS: gamit ang integrasyon sa matematika modeling environment nga nahisgotan na sa ibabaw, ang plataporma adunay abilidad sa pagkuha sa maong mga artifact gikan sa mga sesyon sa trabaho nga nagdagan ubos sa kontrol niini sa matematika nga mga palibot ug (labing importante) kini ngadto sa mga butang sa datos sa plataporma. Pananglitan, ang usa ka lamesa sa pag-apod-apod nga bag-o lang nahimo sa usa ka nagtrabaho nga sesyon sa Python mahimo (nga dili mohunong sa sesyon sa Python) ibalhin sa plataporma sa porma sa, pananglitan, usa ka global (usa ka multidimensional InterSystems IRIS data array) - ug gigamit alang sa mga kalkulasyon sa laing AI/ML- mekanismo (gipatuman sa pinulongan sa laing palibot - pananglitan, sa R) - o usa ka virtual nga lamesa. Laing pananglitan: susama sa "normal mode" sa operasyon sa modelo (sa Python working session), ang "auto-ML" gihimo sa iyang input data: automatic nga pagpili sa kamalaumon nga input variables ug parameter values. Ug kauban ang "regular" nga pagbansay, ang usa ka produktibo nga modelo sa tinuud nga oras nakadawat usab usa ka "sugyot alang sa pag-optimize" sa mga detalye niini - diin ang set sa mga variable sa input nagbag-o, ang mga kantidad sa parameter nagbag-o (dili na resulta sa pagbansay. sa Python, apan isip resulta sa pagbansay nga adunay "alternatibo" " nga bersyon sa iyang kaugalingon, sama sa H2O stack), nga nagtugot sa kinatibuk-ang solusyon sa AI / ML nga awtonomiya nga makasagubang sa wala damha nga mga pagbag-o sa kinaiya sa input data ug mga panghitabo nga gimodelo .

Atong pamilyar sa dugang nga detalye sa plataporma AI/ML functionality sa InterSystems IRIS, gamit ang panig-ingnan sa usa ka tinuod nga kinabuhi nga prototype.

Sa diagram sa ubos, sa wala nga bahin sa slide adunay usa ka bahin sa proseso sa negosyo nga nagpatuman sa pagpatuman sa mga script sa Python ug R. Sa sentro nga bahin adunay mga biswal nga mga log sa pagpatuman sa pipila niini nga mga script, matag usa, sa Python ug R. Diha-diha dayon sa luyo niini mao ang mga pananglitan sa sulod sa usa ug lain nga pinulongan, nga gibalhin alang sa pagpatuman ngadto sa angay nga mga palibot. Sa katapusan sa tuo mao ang mga visualization base sa mga resulta sa script execution. Ang mga visualization sa ibabaw gihimo sa IRIS Analytics (ang data gikuha gikan sa Python ngadto sa InterSystems IRIS data platform ug gipakita sa usa ka dashboard gamit ang plataporma), sa ubos gihimo direkta sa R ​​work session ug output gikan didto ngadto sa graphic files . Usa ka importante nga aspeto: ang gipresentar nga tipik sa prototype mao ang responsable sa pagbansay sa modelo (klasipikasyon sa mga ekipo estado) sa data nga nadawat sa tinuod nga panahon gikan sa proseso sa ekipo simulator, sa sugo gikan sa klasipikasyon kalidad monitor proseso naobserbahan sa panahon sa paggamit sa modelo. Ang pagpatuman sa usa ka solusyon sa AI/ML sa porma sa usa ka hugpong sa mga interakting nga proseso (“mga ahente”) pagahisgotan pa.

Figure 12 Interaksyon sa Python, R ug Julia sa InterSystems IRIS

Ang mga proseso sa plataporma (kini usab "mga proseso sa negosyo", "mga proseso sa analitikal", "mga pipeline", ug uban pa - depende sa konteksto), una sa tanan, gi-edit sa graphical nga editor sa proseso sa negosyo sa plataporma mismo, ug sa ingon nga paagi nga ang block diagram niini ug ang katugbang nga mekanismo sa AI/ML (program code) gihimo nga dungan. Kung giingon namon nga "nakuha ang usa ka mekanismo sa AI / ML," una namon gipasabut ang hybridity (sulod sa usa ka proseso): ang sulud sa mga lengguwahe sa mga palibot sa pagmodelo sa matematika kasikbit sa sulud sa SQL (lakip ang mga extension gikan sa IntegratedML), sa InterSystems ObjectScript, uban sa ubang gisuportahan nga mga pinulongan. Dugang pa, ang proseso sa plataporma naghatag og lapad kaayo nga mga oportunidad alang sa "pag-render" sa porma sa mga hierarchically nested fragment (ingon sa makita sa panig-ingnan sa diagram sa ubos), nga nagtugot kanimo sa epektibong pag-organisar bisan sa komplikado kaayo nga sulod nga walay "pagkahulog" sa graphical nga pormat (ngadto sa “non-graphical” nga mga pormat). » mga pamaagi/klase/pamaagi, ug uban pa). Kana mao, kung gikinahanglan (ug kini makita sa kadaghanan sa mga proyekto), hingpit nga ang tibuok AI/ML nga solusyon mahimong ipatuman sa usa ka graphical nga self-documenting format. Palihug timan-i nga sa sentro nga bahin sa diagram sa ubos, nga nagrepresentar sa usa ka mas taas nga "ang-ang sa nesting", kini mao ang tin-aw nga dugang pa sa aktuwal nga buhat sa pagbansay sa modelo (gamit ang Python ug R), usa ka pagtuki sa gitawag nga Ang ROC curve sa nabansay nga modelo gidugang, nga nagtugot sa biswal (ug computationally usab) pagtimbang-timbang sa kalidad sa pagbansay - ug kini nga pagtuki gipatuman sa Julia nga pinulongan (gipatuman, sumala niana, sa Julia mathematical environment).

Figure 13 Biswal nga palibot alang sa komposisyon sa mga solusyon sa AI/ML sa InterSystems IRIS

Sama sa nahisgutan sa sayo pa, ang inisyal nga pag-uswag ug (sa pipila ka mga kaso) pagpahiangay sa mga mekanismo sa AI / ML nga gipatuman na sa plataporma mahimo / mahimo sa gawas sa plataporma sa editor sa Jupyter. Sa diagram sa ubos atong makita ang usa ka panig-ingnan sa pagpahiangay sa usa ka kasamtangan nga proseso sa plataporma (sama sa dayagram sa ibabaw) - ingon niini ang hitsura sa tipik nga responsable sa pagbansay sa modelo sa Jupyter. Ang sulud sa Python magamit alang sa pag-edit, pag-debug, ug pag-output sa mga graphic direkta sa Jupyter. Ang mga pagbag-o (kung gikinahanglan) mahimo nga himuon sa diha-diha nga pag-synchronize sa proseso sa platform, lakip ang produktibo nga bersyon niini. Ang bag-ong sulod mahimong ibalhin sa plataporma sa susamang paagi (usa ka bag-ong proseso sa plataporma ang awtomatik nga namugna).

Figure 14 Paggamit sa Jupyter Notebook sa pag-edit sa AI/ML nga makina sa InterSystems IRIS nga plataporma

Ang pagpahiangay sa usa ka proseso sa plataporma mahimong ipahigayon dili lamang sa usa ka graphical o laptop nga format - apan usab sa "total" nga IDE (Integrated Development Environment) nga format. Kini nga mga IDE mao ang IRIS Studio (native IRIS studio), Visual Studio Code (InterSystems IRIS extension para sa VSCode) ug Eclipse (Atelier plugin). Sa pipila ka mga kaso, posible alang sa usa ka development team nga mogamit sa tanan nga tulo ka mga IDE nga dungan. Ang dayagram sa ubos nagpakita ug pananglitan sa pag-edit sa samang proseso sa IRIS studio, sa Visual Studio Code ug sa Eclipse. Hingpit nga ang tanan nga sulud magamit alang sa pag-edit: Python / R / Julia / SQL, ObjectScript, ug proseso sa negosyo.

Figure 15 Pagpalambo sa InterSystems IRIS nga proseso sa negosyo sa lain-laing mga IDE

Ang mga himan alang sa paghulagway ug pagpatuman sa InterSystems IRIS nga mga proseso sa negosyo sa Business Process Language (BPL) angayan nga espesyal nga paghisgot. Ang BPL nagpaposible sa paggamit sa "andam nga gihimo nga mga sangkap sa panagsama" (mga kalihokan) sa mga proseso sa negosyo - nga, sa tinuud, naghatag sa matag hinungdan sa pag-ingon nga ang "padayon nga panagsama" gipatuman sa InterSystems IRIS. Ang andam nga gihimo nga mga sangkap sa proseso sa negosyo (mga kalihokan ug koneksyon tali kanila) usa ka kusgan nga accelerator alang sa pag-assemble sa usa ka solusyon sa AI / ML. Ug dili lamang mga asembliya: salamat sa mga kalihokan ug koneksyon tali kanila sa lainlaing mga pag-uswag ug mekanismo sa AI / ML, usa ka "autonomous management layer" ang mitungha, nga makahimo sa paghimog mga desisyon sumala sa kahimtang, sa tinuud nga oras.

Figure 16 Andam nga gihimo nga mga bahin sa proseso sa negosyo alang sa padayon nga panagsama (CI) sa InterSystems IRIS nga plataporma

Ang konsepto sa mga sistema sa ahente (nailhan usab nga "multi-agent systems") adunay lig-on nga posisyon sa robotization, ug ang InterSystems IRIS nga plataporma organikong nagsuporta niini pinaagi sa "produkto-proseso" nga pagtukod. Dugang pa sa walay kinutuban nga mga posibilidad alang sa "pagpuno" sa matag proseso nga adunay gamit nga gikinahanglan alang sa kinatibuk-ang solusyon, ang paghatag sa sistema sa mga proseso sa plataporma nga adunay kabtangan sa "ahensiya" nagtugot kanimo sa paghimo og epektibo nga mga solusyon alang sa hilabihan nga dili lig-on nga simulated phenomena (gawi sa sosyal/ biosystem, partially observable teknolohikal nga mga proseso, ug uban pa).

Figure 16 Operasyon sa usa ka solusyon sa AI/ML ingon usa ka sistema sa proseso sa negosyo nga nakabase sa ahente sa InterSystems IRIS

Gipadayon namon ang among pagrepaso sa InterSystems IRIS nga adunay istorya bahin sa gipadapat nga paggamit sa plataporma alang sa pagsulbad sa tibuuk nga mga klase sa mga problema sa tinuud nga oras (usa ka medyo detalyado nga pasiuna sa pipila nga labing kaayo nga mga gawi sa platform AI / ML sa InterSystems IRIS makita sa usa sa atong kanhi mga webinar).

Mainit sa mga tikod sa miaging diagram, sa ubos usa ka mas detalyado nga diagram sa sistema sa ahente. Gipakita sa diagram ang parehas nga prototype, ang tanan nga upat nga mga proseso sa ahente makita, ang mga relasyon sa taliwala nila gilaraw nga eskematiko: GENERATOR - nagproseso sa paghimo sa datos pinaagi sa mga sensor sa kagamitan, BUFFER - nagdumala sa mga pila sa datos, ANALYZER - naghimo sa pagkat-on sa makina mismo, MONITOR - nagmonitor sa kalidad sa pagkat-on sa makina ug nagsumite usa ka senyales bahin sa panginahanglan sa pagbansay pag-usab sa modelo.

Figure 17 Komposisyon sa solusyon sa AI/ML sa porma sa sistema sa proseso sa negosyo nga nakabase sa ahente sa InterSystems IRIS

Ang dayagram sa ubos naghulagway sa autonomous nga paglihok sa laing robotic prototype (pag-ila sa emosyonal nga pagkolor sa mga teksto) sulod sa pipila ka panahon. Sa ibabaw nga bahin mao ang ebolusyon sa kalidad nga timailhan sa modelo sa pagbansay (kalidad nga nagtubo), sa ubos nga bahin mao ang dynamics sa kalidad nga timailhan sa modelo aplikasyon ug ang mga kamatuoran sa balik-balik nga pagbansay (pula nga mga labud). Sama sa imong nakita, ang solusyon nakakat-on sa kaugalingon nga episyente ug awtonomiya, ug naglihok sa usa ka gihatag nga lebel sa kalidad (mga kantidad sa kalidad nga marka dili mahulog sa ubos sa 80%).

Figure 18 Padayon (sa kaugalingon) nga pagbansay (CT) sa InterSystems IRIS nga plataporma

Gihisgotan usab namo ang "auto-ML" sa sayo pa, apan ang dayagram sa ubos nagpakita sa paggamit niini nga gamit sa detalye gamit ang pananglitan sa laing prototype. Ang graphical diagram sa usa ka tipik sa usa ka proseso sa negosyo nagpakita sa kalihokan nga nag-aghat sa pagmodelo sa H2O stack, nagpakita sa mga resulta niini nga pagmodelo (ang tin-aw nga pagdominar sa resulta nga modelo sa mga modelo nga "gihimo sa tawo", sumala sa comparative diagram sa Ang mga kurba sa ROC, ingon man ang awtomatiko nga pag-ila sa "labing impluwensyal nga mga variable" nga magamit sa orihinal nga set sa datos). Ang usa ka importante nga punto dinhi mao ang pagdaginot sa oras ug mga kahinguhaan sa eksperto nga makab-ot pinaagi sa "auto-ML": kung unsa ang gibuhat sa among proseso sa plataporma sa tunga sa minuto (pagpangita ug pagbansay sa labing maayo nga modelo) mahimong mokuha sa usa ka eksperto gikan sa usa ka semana hangtod sa usa ka bulan.

Figure 19 Paghiusa sa "auto-ML" ngadto sa AI/ML nga solusyon sa InterSystems IRIS nga plataporma

Ang dayagram sa ubos gamay nga wala sa punto, apan kini usa ka maayong paagi aron tapuson ang istorya bahin sa mga klase sa mga problema sa tinuud nga oras nga nasulbad: gipahinumdoman ka namon nga sa tanan nga mga kapabilidad sa plataporma sa InterSystems IRIS, ang mga modelo sa pagbansay sa ilawom sa kontrol niini dili mandatory. Ang plataporma makadawat gikan sa gawas sa gitawag nga PMML nga detalye sa modelo, nga gibansay sa usa ka himan nga dili ubos sa kontrol sa plataporma - ug ipadapat kini nga modelo sa tinuod nga panahon gikan sa higayon nga kini gi-import. Mga detalye sa PMML. Importante nga tagdon nga dili tanang artifact sa AI/ML mahimong makunhuran ngadto sa usa ka espesipikasyon sa PMML, bisan kon ang kadaghanan sa kasagarang mga artifact motugot niini. Busa, ang InterSystems IRIS nga plataporma mao ang "open loop" ug wala magpasabot nga "platform slavery" alang sa mga tiggamit.

Figure 20 Paghiusa sa "auto-ML" ngadto sa AI/ML nga solusyon sa InterSystems IRIS nga plataporma

Atong ilista ang dugang nga mga bentaha sa plataporma sa InterSystems IRIS (alang sa katin-awan, kalabut sa pagkontrol sa proseso), nga adunay dakong importansya sa automation sa artificial intelligence ug real-time machine learning:

• Naugmad nga mga himan sa panagsama sa bisan unsang mga gigikanan sa datos ug mga konsumedor (sistema sa pagkontrol sa proseso/SCADA, kagamitan, MRO, ERP, ug uban pa)
• Gitukod nga sulud multi-modelo nga DBMS alang sa high-performance transactional ug analytical nga pagproseso (Hybrid Transaction/Analytical Processing, HTAP) sa bisan unsang gidaghanon sa data sa proseso sa teknolohiya
• Mga galamiton sa pag-uswag alang sa padayon nga pag-deploy sa mga makina sa AI/ML alang sa mga real-time nga solusyon base sa Python, R, Julia
• Mapahiangay nga mga proseso sa negosyo alang sa padayon nga panagsama ug (kaugalingon) nga pagkat-on sa tinuud nga oras nga mga makina sa solusyon sa AI / ML
• Gitukod nga mga gamit sa Business Intelligence alang sa paghanduraw sa datos sa proseso ug ang mga resulta sa solusyon sa AI/ML
• Pagdumala sa API alang sa paghatod sa mga resulta sa AI/ML nga solusyon sa pagproseso sa mga sistema sa pagkontrol/SCADA, impormasyon ug analytical nga mga sistema, pagpadala sa mga alerto, ug uban pa.

Ang mga solusyon sa AI/ML sa InterSystems IRIS nga plataporma dali nga mohaum sa kasamtangan nga imprastraktura sa IT. Ang InterSystems IRIS nga plataporma nagsiguro sa taas nga kasaligan sa AI/ML nga mga solusyon pinaagi sa pagsuporta sa fault-tolerant ug disaster-tolerant configurations ug flexible deployment sa virtual environment, sa physical servers, sa pribado ug publikong clouds, ug Docker containers.

Busa, ang InterSystems IRIS usa ka unibersal nga real-time nga AI/ML computing platform. Ang unibersalidad sa among plataporma gipamatud-an sa praktis pinaagi sa pagkawala sa de facto nga mga pagdili sa pagkakomplikado sa gipatuman nga mga kalkulasyon, ang abilidad sa InterSystems IRIS sa paghiusa (sa tinuod nga panahon) nga pagproseso sa mga senaryo gikan sa nagkalain-laing mga industriya, ug ang talagsaon nga adaptability sa bisan unsang mga gimbuhaton ug mekanismo sa plataporma sa piho nga mga panginahanglan sa mga tiggamit.

Figure 21 InterSystems IRIS - usa ka universal real-time AI/ML computing platform

Alang sa usa ka labi ka hinungdanon nga interaksyon sa among mga magbabasa nga interesado sa materyal nga gipresentar dinhi, among girekomenda nga dili limitahan ang imong kaugalingon sa pagbasa niini ug ipadayon ang dayalogo nga "live." Malipay kami nga maghatag suporta sa paghimo sa mga real-time nga AI / ML nga mga senaryo nga may kalabotan sa mga detalye sa imong kompanya, maghimo hiniusang prototyping sa plataporma sa InterSystems IRIS, paghimo ug pagpatuman sa praktis usa ka mapa sa dalan alang sa pagpaila sa artificial intelligence ug pagkat-on sa makina. sa imong mga proseso sa produksiyon ug pagdumala. Ang among AI/ML Expert Team Contact Email – [protektado sa email].

Source: www.habr.com