KI an den Rand bringen: Konzentrieren Sie sich zunächst auf die Pipeline

Datenpipelines und Pipelines, die Edge-KI und maschinelle Lernfunktionen unterstützen, sind von entscheidender Bedeutung.

Spielen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen allmählich eine Rolle, ja? von. Unternehmen müssen sich jedoch weiterhin auf die zugrunde liegenden Datenpipelines und Pipelines konzentrieren, um künstliche Intelligenz und maschinelle Lernfunktionen zu unterstützen. Rohit Kadam, Produktmanager bei Mitsubishi Electric Power, sagte: „Unabhängig davon, ob Sie verschiedene Microservices verwenden und wie Sie sie bereitstellen oder nutzen möchten, sollten Sie dem Aufbau der Architektur mehr Aufmerksamkeit schenken. Sobald Sie die Daten haben, konzentrieren Sie sich darauf, wie Sie sie verbinden.“ Pipelines und Ausgaben.

Kadam erklärte, dass bei Mitsubishi Electric künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eine wichtige Rolle bei der Benachrichtigung des Unternehmens über Probleme mit den angeschlossenen Batteriepaketen, die es an Kunden liefert, sowie bei der Verwaltung nachgelagerter IoT-Geräte spielen. „Die Art und Weise, wie ML funktioniert, besteht darin, dass wir das Verhalten von Batterien lernen, sodass wir wissen, wie viel Ladung sich in diesen Batterien befindet oder wie viel Reichweite noch übrig ist. Das sind einige der Schlüsselmetriken, die wir beim Training von Modellen verwenden. Je mehr wir lernen, desto mehr besser Warnsignale werden bestätigt, es gibt einen eingebauten Sicherheitsmechanismus, der die Fabrik bei Bedarf ordnungsgemäß startet und dann herunterfährt. Dies ist bereits in unsere Lösung integriert, und aus der Perspektive des Edge Computing kann die verteilte Architektur helfen Ergreifen Sie Maßnahmen in Echtzeit.“

Betriebsmetriken stellen die Verfügbarkeit und Sicherheit des Batteriesystems sicher. „Wir verfügen über IoT-Nutzungsmetriken, um die Eigenschaften von Batterien und deren Verschlechterung im Laufe der Zeit zu verfolgen. Wir betrachten die Batterien selbst als Edge-Knoten oder Edge-Computing-Geräte und speichern Sie die Informationen dort und übertragen Sie sie dann zurück an den historischen Server.“ „Es gibt viele Teile in der Lieferkette, die zusammenkommen müssen, was Standards zu einem Problem macht“, sagte Kadam. . Aber es gibt keine einheitliche Lösung Standard dort, wir versuchen nur Ihr Bestes, um die verschiedenen Standards im Zusammenhang mit Batteriekraftwerken einzuhalten.“

Die Herausforderung besteht darin, dass „Batteriekraftwerke selbst ein einzigartiger Raum sind.“ Kadam fuhr fort. Dabei handelt es sich um einen Markt für Elektrofahrzeuge, Stromnetze, Umspannwerke und Gebäudeautomationssysteme. „Wir haben Leinwände gemischt und versuchen, sie zusammenzuführen und sie dann nach Norden zu streamen. Wir analysieren tatsächlich alle diese Daten und mischen sie zusammen, um die verschiedenen Datensätze effizienter an den historischen Server zurückzuleiten.“

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