Yasser Khan, forstjóri ONE Tech – Interview Series

Yasser Khan, er forstjóri EIN tækni gervigreindardrifið tæknifyrirtæki sem hannar, þróar og setur næstu kynslóðar IoT lausnir fyrir OEM, netfyrirtæki og fyrirtæki.

Hvað laðaði þig að gervigreind í upphafi?

Fyrir nokkrum árum síðan settum við upp Industrial Internet of Things (IIoT) lausn sem tengdi margar eignir á breiðum landfræðilegum stað. Gagnamagnið sem var búið til var gríðarlegt. Við söfnuðum saman gögnum frá PLC með sýnatökuhraða upp á 50 millisekúndur og ytri skynjaragildi nokkrum sinnum á sekúndu. Á einni mínútu var búið að búa til þúsundir gagnapunkta fyrir hverja eign sem við vorum að tengjast. Við vissum að staðlaða aðferðin við að senda þessi gögn til netþjóns og láta mann meta gögnin var ekki raunhæf, né hagstæð fyrir fyrirtækið. Þannig að við lögðum upp með að búa til vöru sem myndi vinna úr gögnunum og búa til neysluúttak, sem dregur verulega úr því eftirliti sem stofnun þarf til að uppskera ávinninginn af stafrænni umbreytingaruppfærslu – með mikla áherslu á stjórnun eigna og forspárviðhald.

Geturðu rætt um hver MicroAI lausn ONE Tech er? 

MicroAI™ er vélanámsvettvangur sem veitir meiri innsýn í frammistöðu eigna (tækis eða vélar), nýtingu og heildarhegðun. Þessi ávinningur er allt frá verksmiðjustjórum sem eru að leita leiða til að bæta heildarvirkni búnaðar til vélbúnaðar-OEM sem vilja skilja betur hvernig tækin þeirra eru í frammistöðu úti á þessu sviði. Við náum þessu með því að dreifa litlum (allt að 70kb) pakka á örstýringuna (MCU) eða örgjörva (MPU) eignarinnar. Lykil aðgreiningaratriði er að ferli MicroAI við þjálfun og mótun fyrirmyndar er einstakt. Við þjálfum líkanið beint á eignina sjálfa. Þetta gerir ekki aðeins kleift að halda gögnum staðbundnum, sem dregur úr kostnaði og tíma við uppsetningu, heldur eykur það einnig nákvæmni og nákvæmni gervigreindar framleiðsla. MicroAI hefur þrjú aðallög:

1. Inntaka gagna - MicroAI er óljóst við inntak gagna. Við getum neytt hvaða skynjara sem er og MicroAI pallurinn gerir kleift að gera eiginleika verkfræði og vigtun inntakanna innan þessa fyrsta lags.
2. Þjálfun – Við þjálfum beint innan nærumhverfisins. Lengd þjálfunar getur verið stillt af notanda eftir því hver venjuleg hringrás eignarinnar er. Venjulega finnst okkur gaman að fanga 25-45 venjulegar lotur, en þetta er að miklu leyti byggt á breytileika/sveiflum hverrar lotu sem tekinn er.
3. Output - Tilkynningar og viðvaranir eru búnar til af MicroAI byggt á alvarleika fráviksins sem uppgötvast. Þessa þröskulda getur notandinn stillt. Önnur framleiðsla sem myndast af MicroAI eru áætlaðir dagar til næsta viðhalds (til að hámarka þjónustuáætlanir), heilsustig og eftirstandandi líftíma. Hægt er að senda þessar úttak til núverandi upplýsingatæknikerfa sem viðskiptavinirnir hafa til staðar (tól fyrir vörulífsferilsstjórnun, stuðning/miðastjórnun, viðhald osfrv.)

Geturðu rætt um nokkra vélanámstækni á bak við MicroAI?

MicroAI er með margvíddar atferlisgreiningu sem er pakkað inn í endurkvæmt reiknirit. Hvert inntak sem er gefið inn í gervigreindarvélina hefur áhrif á viðmiðunarmörkin (efri og neðri mörk) sem eru sett af gervigreindarlíkaninu. Þetta gerum við með því að gefa einu skrefi á undan spá. Til dæmis, ef eitt inntak er snúningur á mínútu og snúningur á mínútu hækkar, getur efri mörk leguhitastigsins hækkað aðeins vegna hraðari hreyfingar vélarinnar. Þetta gerir líkaninu kleift að halda áfram að þróast og læra.

MicroAI er ekki háð aðgangi að skýinu, hverjir eru kostir þess?

Við höfum einstaka nálgun við að mynda líkön beint á endapunktinum (þar sem gögn eru búin til). Þetta færir gagnavernd og öryggi til dreifingar vegna þess að gögn þurfa ekki að yfirgefa staðbundið umhverfi. Þetta er sérstaklega mikilvægt fyrir dreifingar þar sem gagnavernd er skylda. Ennfremur er ferlið við að þjálfa gögn í skýi tímafrekt. Þessi tímanotkun á því hvernig aðrir nálgast þetta rými stafar af þörfinni á að safna saman söguleg gögnum, senda gögn í ský, mynda líkan og að lokum ýta því líkani niður í lokaeignirnar. MicroAI getur þjálfað og lifað 100% í nærumhverfinu.

Einn af eiginleikum MicroAI tækninnar er hröðun fráviksgreiningar hennar, gætirðu útskýrt þessa virkni nánar?

Vegna nálgunar okkar við atferlisgreiningu getum við sett upp MicroAI og byrjað strax að læra hegðun eignarinnar. Við getum farið að sjá mynstur innan hegðunar. Aftur, þetta er án þess að þurfa að hlaða neinum söguleg gögnum. Þegar við náum nægilegum hringrásum eignarinnar getum við byrjað að búa til nákvæma framleiðslu frá gervigreindarlíkaninu. Þetta er byltingarkennd fyrir rýmið. Það sem áður tók vikur eða mánuði að mynda nákvæmt líkan getur gerst á nokkrum klukkustundum og stundum mínútum.

Hver er munurinn á MicroAI™ Helio og MicroAI™ Atom?

MicroAI™ Helio Server:

Helio Server umhverfi okkar er hægt að dreifa á staðbundnum netþjóni (algengasta) eða í skýjatilviki. Helio býður upp á eftirfarandi virkni: (Stýring vinnuflæðis, gagnagreining og stjórnun, og gagnasýn).

Verkflæði til að stjórna eignum – Stigveldi um hvar þau eru notuð og hvernig þau eru notuð. (td uppsetning allrar aðstöðu viðskiptavina á heimsvísu, sérstakra aðstöðu og hluta innan hverrar aðstöðu, einstakra stöðva, niður í hverja eign í hverri stöð). Ennfremur geta eignirnar verið settar upp til að framkvæma mismunandi störf með mismunandi lotuhraða; þetta er hægt að stilla í þessum verkflæði. Að auki er möguleikinn á miða-/vinnupöntunarstjórnun, sem er einnig hluti af Helio Server umhverfinu.

Gagnagreining og stjórnun – Innan þessa hluta Helio getur notandi keyrt frekari greiningar á gervigreindarúttakinu, ásamt öllum hráum gagnamyndum (þ.e. hámarks-, lágmarks- og meðaltalsgildi gagna á klukkutíma fresti eða gagnaundirskriftar sem kveiktu á viðvörun eða viðvörun) . Þetta geta verið fyrirspurnir sem eru stilltar í Helio Analytics hönnuðinum eða fullkomnari greiningar sem koma frá verkfærum eins og R, forritunarmáli. Gagnastjórnunarlagið er þar sem notandi getur notað API stjórnunargáttina fyrir tengingar þriðja aðila sem eru að neyta og/eða senda gögn í samræmi við Helio umhverfið.

Gagnaflutningur – Helio býður upp á sniðmát fyrir ýmsar sértækar skýrslur í greininni, sem gerir notendum kleift að skoða neytendaeignastjórnun og eignastýringu á tengdum eignum sínum frá bæði Helio skjáborðinu og farsímaforritunum.

MicroAI Atóm:

MicroAI Atom er vélanámsvettvangur hannaður til að fella inn í MCU umhverfi. Þetta felur í sér þjálfun margvíddar atferlisgreiningar endurkvæma reikniritsins beint í staðbundnum MCU arkitektúr - ekki í skýi og síðan ýtt niður í MCU. Þetta gerir kleift að flýta fyrir smíði og dreifingu ML líkana með sjálfvirkri myndun efri og neðri þröskulda sem byggjast á fjölbreytilegu líkani sem er myndað beint á endapunktinum. Við höfum búið til MicroAI til að vera skilvirkari leið til að neyta og vinna merkjagögn til að þjálfa líkön en aðrar hefðbundnar aðferðir. Þetta færir ekki aðeins meiri nákvæmni í líkanið sem er myndað heldur nýtir minna fjármagn á vélbúnaðinum (þ.e. minni minni og örgjörvanotkun), sem gerir okkur kleift að keyra í umhverfi eins og MCU.

Við erum með eitt annað kjarnaframboð sem kallast MicroAI™ Network.

MicroAI™ net - Gerir kleift að sameina net atóma og mauka með utanaðkomandi gagnaveitum til að búa til mörg líkön beint við brúnina. Þetta gerir kleift að keyra lárétta og lóðrétta greiningu á hinum ýmsu eignum sem keyra Atom. MicroAI Network gerir ráð fyrir enn dýpri skilningi á því hvernig tæki/eign stendur sig í tengslum við svipaðar eignir sem eru notaðar. Aftur, vegna einstakrar nálgunar okkar við að mynda líkön beint við brúnina, neyta vélanámslíkönin mjög lítið minni og örgjörva vélbúnaðar gestgjafans.

ONE Tech býður einnig upp á IoT öryggisráðgjöf. Hvert er ferlið við ógnarlíkön og IoT skarpskyggnipróf?

Vegna getu okkar til að skilja hvernig eignir hegða sér, getum við neytt gagna sem tengjast innra hluta tengds tækis (td CPU, minnisnotkun, stærð/tíðni gagnapakka). IoT tæki eru að mestu leyti með reglulegt rekstrarmynstur - hversu oft það sendir gögn, hvert það sendir gögnin og stærð þess gagnapakka. Við notum MicroAI til að neyta þessara innri gagnabreyta til að mynda grunnlínu um það sem er eðlilegt fyrir það tengda tæki. Ef óeðlileg aðgerð á sér stað á tækinu getum við kallað fram svar. Þetta getur verið allt frá því að endurræsa tæki eða opna miða í vinnupöntunarstjórnunartóli, til að skera algjörlega niður netumferð í tæki. Öryggisteymið okkar hefur þróað prófunarárásir og við höfum fundið ýmsar Zero-Day árásstilraunir með góðum árangri með því að nota MicroAI í þessu hlutverki.

Er eitthvað annað sem þú vilt deila um ONE Tech, Inc?

Hér að neðan er skýringarmynd af því hvernig MicroAI Atom virkar. Byrjað er á því að afla hrágagna, þjálfun og úrvinnslu í nærumhverfinu, draga ályktanir um gögnin og veita úttak.

Hér að neðan er skýringarmynd af því hvernig MicroAI Network virkar. Mörg MicroAI Atóm streyma inn í MicroAI Network. Samhliða Atom gögnunum er hægt að sameina viðbótargagnaheimildir í líkanið til að fá nákvæmari skilning á því hvernig eignin skilar árangri. Ennfremur, innan MicroAI Network, eru mörg líkön mynduð sem gerir hagsmunaaðilum kleift að framkvæma lárétta greiningu á því hvernig eignir standa sig á mismunandi svæðum, milli viðskiptavina, fyrir og eftir uppfærslur o.s.frv.

Þakka þér fyrir viðtalið og ítarleg svör þín, lesendur sem vilja læra meira ættu að heimsækja EIN tækni.