ინტერვიუები
იასერ ხანი, ONE Tech - ინტერვიუს სერიის აღმასრულებელი დირექტორი
იასერ ხანი არის აღმასრულებელი დირექტორი ONE Tech AI-ზე ორიენტირებული ტექნოლოგიური კომპანია, რომელიც შეიმუშავებს, ავითარებს და ახორციელებს შემდეგი თაობის IoT გადაწყვეტილებებს OEM-ებისთვის, ქსელის ოპერატორებისთვის და საწარმოებისთვის.
თავიდან რამ მიგიზიდათ ხელოვნურმა ინტელექტმა?
რამდენიმე წლის წინ, ჩვენ გამოვაყენეთ სამრეწველო ინტერნეტ ნივთების (IIoT) გადაწყვეტა, რომელიც აკავშირებდა ბევრ აქტივს ფართო გეოგრაფიულ მდებარეობაში. მონაცემთა რაოდენობა, რომელიც შეიქმნა, უზარმაზარი იყო. ჩვენ ვაგროვებდით მონაცემებს PLC-ებიდან შერჩევის სიჩქარით 50 მილიწამი და გარე სენსორის მნიშვნელობები წამში რამდენჯერმე. ერთი წუთის განმავლობაში, ჩვენ გვქონდა ათასობით მონაცემთა წერტილის გენერირება თითოეული აქტივისთვის, რომელსაც ვუკავშირდებოდით. ჩვენ ვიცოდით, რომ ამ მონაცემების სერვერზე გადაცემის სტანდარტული მეთოდი და პირის მიერ მონაცემების შეფასება არ იყო რეალისტური და არც ბიზნესისთვის მომგებიანი. ასე რომ, ჩვენ გადავწყვიტეთ შეგვექმნა პროდუქტი, რომელიც დაამუშავებს მონაცემებს და გამოიმუშავებს სახარჯო შედეგებს, რაც მნიშვნელოვნად შეამცირებს ზედამხედველობის რაოდენობას, რომელიც ორგანიზაციას სჭირდება ციფრული ტრანსფორმაციის განლაგების უპირატესობების მისაღებად - დიდად ორიენტირებული აქტივების მუშაობის მენეჯმენტზე და პროგნოზირებად შენარჩუნებაზე.
შეგიძლიათ განიხილოთ რა არის ONE Tech-ის MicroAI გადაწყვეტა?
MicroAI™ არის მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა, რომელიც უზრუნველყოფს აქტივის (მოწყობილობის ან აპარატის) მუშაობის, გამოყენებისა და საერთო ქცევის უფრო მაღალ დონეს. ეს სარგებელი მერყეობს საწარმოო ქარხნის მენეჯერებიდან, რომლებიც ეძებენ გზებს აღჭურვილობის მთლიანი ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად, ტექნიკის OEM-მდე, რომელთაც სურთ უკეთ გააცნობიერონ, როგორ მუშაობს მათი მოწყობილობები ამ სფეროში. ჩვენ ამას ვასრულებთ აქტივის მიკროკონტროლერზე (MCU) ან მიკროპროცესორზე (MPU) მცირე ზომის (70 კბ) პაკეტის განლაგებით. მთავარი განმასხვავებელი ფაქტორია ის, რომ MicroAI-ს ტრენინგისა და მოდელის ფორმირების პროცესი უნიკალურია. ჩვენ ვამზადებთ მოდელს უშუალოდ თავად აქტივზე. ეს არა მხოლოდ იძლევა საშუალებას, რომ მონაცემები დარჩეს ლოკალური, რაც ამცირებს ღირებულებას და განლაგების დროს, არამედ ზრდის AI გამომავალი სიზუსტეს და სიზუსტეს. MicroAI-ს აქვს სამი ძირითადი ფენა:
- მონაცემთა გადაყლაპვა – MicroAI აგნოსტიკია მონაცემთა შეყვანის მიმართ. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ ნებისმიერი სენსორის მნიშვნელობა და MicroAI პლატფორმა საშუალებას იძლევა განვახორციელოთ ფუნქციების ინჟინერია და შეყვანის წონა ამ პირველ ფენაში.
- სასწავლო – ჩვენ ვვარჯიშობთ უშუალოდ ადგილობრივ გარემოში. ტრენინგის ხანგრძლივობა მომხმარებელს შეუძლია დააწესოს იმის მიხედვით, თუ რა არის აქტივის ნორმალური ციკლი. როგორც წესი, ჩვენ გვსურს 25-45 ნორმალური ციკლის გადაღება, მაგრამ ეს დიდწილად ეფუძნება თითოეული გადაღებული ციკლის ცვალებადობას/ცვალებადობას.
- გამოყვანის – შეტყობინებები და გაფრთხილებები გენერირდება MicroAI-ს მიერ გამოვლენილი ანომალიის სიმძიმის საფუძველზე. ამ ზღვრების რეგულირება შესაძლებელია მომხმარებლის მიერ. MicroAI-ს მიერ გენერირებული სხვა შედეგები მოიცავს წინასწარ მომზადებულ დღეებს (მომსახურების განრიგის ოპტიმიზაციისთვის), ჯანმრთელობის ქულა და დარჩენილი აქტივების სიცოცხლე. ეს შედეგები შეიძლება გაიგზავნოს არსებულ IT სისტემებში, რომლებსაც აქვთ კლიენტები (პროდუქტის სასიცოცხლო ციკლის მართვის ინსტრუმენტები, მხარდაჭერა/ბილეთების მართვა, ტექნიკური მომსახურება და ა.შ.)
შეგიძლიათ განიხილოთ მანქანური სწავლების ზოგიერთი ტექნოლოგია MicroAI-ს უკან?
MicroAI-ს აქვს მრავალგანზომილებიანი ქცევის ანალიზი, რომელიც შეფუთულია რეკურსიული ალგორითმის ფარგლებში. AI მოდელის მიერ დადგენილ ზღურბლებზე (ზედა და ქვედა საზღვრები) ყოველი შეყვანა, რომელიც მიეწოდება AI ძრავას. ჩვენ ამას ვაკეთებთ ერთი ნაბიჯით წინ პროგნოზის მიწოდებით. მაგალითად, თუ ერთი შეყვანა არის RPMs და RPM-ები იზრდება, ტარების ტემპერატურის ზედა ზღვარი შეიძლება ოდნავ გაიზარდოს მანქანის უფრო სწრაფი მოძრაობის გამო. ეს საშუალებას აძლევს მოდელს განაგრძოს განვითარება და სწავლა.
MicroAI არ არის დამოკიდებული ღრუბელზე წვდომაზე, რა უპირატესობა აქვს ამას?
ჩვენ გვაქვს უნიკალური მიდგომა მოდელების ჩამოყალიბებაზე პირდაპირ ბოლო წერტილზე (სადაც იქმნება მონაცემები). ეს უზრუნველყოფს მონაცემთა კონფიდენციალურობას და უსაფრთხოებას განლაგებისთვის, რადგან მონაცემები არ საჭიროებს ადგილობრივ გარემოს გასვლას. ეს განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია განლაგებისთვის, სადაც მონაცემთა კონფიდენციალურობა სავალდებულოა. გარდა ამისა, ღრუბელში მონაცემების მომზადების პროცესი შრომატევადია. ამ დროის მოხმარება იმისა, თუ როგორ უახლოვდებიან სხვები ამ სივრცეს, გამოწვეულია ისტორიული მონაცემების გაერთიანების, ღრუბელში მონაცემების გადაცემით, მოდელის ფორმირებით და საბოლოოდ ამ მოდელის საბოლოო აქტივებამდე მიყვანის საჭიროებით. MicroAI-ს შეუძლია ივარჯიშოს და იცხოვროს 100% ადგილობრივ გარემოში.
MicroAI ტექნოლოგიის ერთ-ერთი მახასიათებელია მისი დაჩქარებული ანომალიის გამოვლენა, შეგიძლიათ დაწვრილებით დააკონკრეტოთ ეს ფუნქცია?
ქცევითი ანალიზის ჩვენი მიდგომის გამო, ჩვენ შეგვიძლია გამოვაყენოთ MicroAI და მყისიერად დავიწყოთ აქტივის ქცევის შესწავლა. ჩვენ შეგვიძლია დავიწყოთ შაბლონების დანახვა ქცევაში. ისევ და ისევ, ეს ხდება ისტორიული მონაცემების ჩატვირთვის გარეშე. როგორც კი აქტივის საკმარის ციკლებს მივიღებთ, ჩვენ შეგვიძლია დავიწყოთ AI მოდელის ზუსტი შედეგის გამომუშავება. ეს არის ინოვაციური სივრცისთვის. რაც ადრე კვირები ან თვეები სჭირდებოდა ზუსტი მოდელის ჩამოყალიბებას, შეიძლება მოხდეს რამდენიმე საათში და ზოგჯერ წუთში.
რა განსხვავებაა MicroAI™ Helio-სა და MicroAI™ Atom-ს შორის?
MicroAI™ Helio სერვერი:
ჩვენი Helio სერვერის გარემო შეიძლება განთავსდეს ლოკალურ სერვერზე (ყველაზე გავრცელებული) ან ღრუბლის მაგალითზე. Helio გთავაზობთ შემდეგ ფუნქციებს: (სამუშაო ნაკადის მართვა, მონაცემთა ანალიზი და მართვა და მონაცემთა ვიზუალიზაცია).
სამუშაო პროცესები აქტივების მართვისთვის - იერარქია, სადაც ისინი განლაგებულია და როგორ გამოიყენება. (მაგ., გლობალურად მომხმარებელთა ყველა ობიექტის დაყენება, თითოეული ობიექტის სპეციფიკური ობიექტები და განყოფილებები, ცალკეული სადგურები, თითოეულ სადგურზე თითოეულ აქტივამდე). გარდა ამისა, აქტივები შეიძლება დაყენებული იყოს სხვადასხვა სამუშაოს შესასრულებლად სხვადასხვა ციკლის განაკვეთებით; ეს შეიძლება იყოს კონფიგურირებული ამ სამუშაო პროცესებში. გარდა ამისა არის ბილეთების/შეკვეთის მართვის შესაძლებლობა, რომელიც ასევე Helio სერვერის გარემოს ნაწილია.
მონაცემთა ანალიზი და მართვა – Helio-ს ამ განყოფილებაში მომხმარებელს შეუძლია განახორციელოს დამატებითი ანალიტიკა AI გამომავალზე, ნებისმიერი ნედლი მონაცემების სნეპშოტებთან ერთად (მაგ., მაქსიმალური, მინიმალური და საშუალო მონაცემების მნიშვნელობები საათობრივ საფუძველზე ან მონაცემთა ხელმოწერები, რომლებმაც გამოიწვია გაფრთხილება ან განგაში). . ეს შეიძლება იყოს მოთხოვნები, რომლებიც კონფიგურირებულია Helio Analytics-ის დიზაინერში ან უფრო მოწინავე ანალიტიკაში მოტანილი ისეთი ინსტრუმენტებიდან, როგორიცაა R, პროგრამირების ენა. მონაცემთა მართვის ფენა არის სადაც მომხმარებელს შეუძლია გამოიყენოს API მართვის კარიბჭე მესამე მხარის კავშირებისთვის, რომლებიც მოიხმარენ და/ან აგზავნიან მონაცემებს Helio გარემოსთან კოორდინირებულად.
მონაცემთა ვიზუალიზაცია – Helio გთავაზობთ შაბლონებს სხვადასხვა ინდუსტრიისთვის სპეციფიკური ანგარიშგებისთვის, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს, სამომხმარებლო Enterprise Asset Management და Asset Performance Management ნახონ თავიანთი დაკავშირებული აქტივები Helio დესკტოპის და მობილური აპლიკაციებიდან.
MicroAI ატომი:
MicroAI Atom არის მანქანათმცოდნეობის პლატფორმა, რომელიც შექმნილია MCU გარემოში ჩასართავად. ეს მოიცავს მრავალგანზომილებიანი ქცევის ანალიზის რეკურსიული ალგორითმის ტრენინგს უშუალოდ ადგილობრივ MCU არქიტექტურაში - არა ღრუბელში და შემდეგ გადატანილი MCU-მდე. ეს საშუალებას იძლევა დააჩქაროს ML მოდელების აგება და განლაგება ზედა და ქვედა ზღურბლების ავტომატური გენერირების გზით, რომელიც დაფუძნებულია მულტივარიანტულ მოდელზე, რომელიც ჩამოყალიბებულია პირდაპირ ბოლო წერტილზე. ჩვენ შევქმენით MicroAI, რათა იყოს უფრო ეფექტური გზა მოდელების მოსამზადებლად სიგნალის მონაცემების მოხმარებისა და დამუშავებისთვის, ვიდრე სხვა ტრადიციული მეთოდები. ეს არა მხოლოდ მოაქვს სიზუსტის უფრო მაღალ დონეს შექმნილ მოდელზე, არამედ იყენებს ნაკლებ რესურსს ჰოსტის აპარატურაზე (ანუ მეხსიერების და CPU-ის დაბალი მოხმარება), რაც საშუალებას გვაძლევს ვიმუშაოთ ისეთ გარემოში, როგორიცაა MCU.
ჩვენ გვაქვს კიდევ ერთი ძირითადი შეთავაზება, სახელწოდებით MicroAI™ Network.
MicroAI™ ქსელი – იძლევა ატომების ქსელის კონსოლიდაციას და მონაცემთა გარე წყაროებთან დაახლოებას მრავალი მოდელის შესაქმნელად პირდაპირ კიდეზე. ეს საშუალებას აძლევს ჰორიზონტალურ და ვერტიკალურ ანალიზს განხორციელდეს სხვადასხვა აქტივებზე, რომლებიც მუშაობენ Atom-ზე. MicroAI ქსელი საშუალებას იძლევა კიდევ უფრო ღრმა დონის გაგება, თუ როგორ მუშაობს მოწყობილობა/აქტივი მსგავს აქტივებთან მიმართებაში, რომლებიც განლაგებულია. ისევ და ისევ, ჩვენი უნიკალური მიდგომის გამო მოდელების პირდაპირ ზღვარზე ჩამოყალიბებისადმი, მანქანური სწავლების მოდელები მოიხმარენ ძალიან მცირე მეხსიერებას და მასპინძელი აპარატურის CPU-ს.
ONE Tech ასევე გთავაზობთ IoT უსაფრთხოების კონსულტაციას. როგორია საფრთხის მოდელირებისა და IoT შეღწევადობის ტესტირების პროცესი?
იმის გამო, რომ გავიგოთ, როგორ იქცევიან აქტივები, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ მონაცემები დაკავშირებული მოწყობილობის შიდა ნაწილებთან (მაგ., CPU, მეხსიერების გამოყენება, მონაცემთა პაკეტის ზომა/სიხშირე). IoT მოწყობილობებს, უმეტესწილად, აქვთ მუშაობის რეგულარული ნიმუში - რამდენად ხშირად გადასცემს ის მონაცემებს, სად აგზავნის მონაცემებს და ამ მონაცემთა პაკეტის ზომას. ჩვენ ვიყენებთ MicroAI-ს ამ შიდა მონაცემთა პარამეტრების გამოსაყენებლად, რათა შევქმნათ საბაზისო ხაზი იმისა, თუ რა არის ნორმალური ამ დაკავშირებული მოწყობილობისთვის. თუ მოწყობილობაზე არანორმალური მოქმედება მოხდა, ჩვენ შეგვიძლია გამოვიწვიოთ პასუხი. ეს შეიძლება მერყეობდეს მოწყობილობის გადატვირთვიდან ან ბილეთის გახსნიდან სამუშაო შეკვეთის მართვის ხელსაწყოში, ქსელის ტრაფიკის მთლიანად შემცირებამდე მოწყობილობაზე. ჩვენმა უსაფრთხოების ჯგუფმა შეიმუშავა სატესტო ჰაკები და ჩვენ წარმატებით აღმოვაჩინეთ Zero-Day შეტევის სხვადასხვა მცდელობა MicroAI ამ შესაძლებლობის გამოყენებით.
არის კიდევ რამე, რისი გაზიარებაც გსურთ ONE Tech, Inc-ის შესახებ?
ქვემოთ მოცემულია დიაგრამა, თუ როგორ ფუნქციონირებს MicroAI Atom. დაწყებული ნედლეული მონაცემების მოპოვებით, ტრენინგით და დამუშავებით ადგილობრივ გარემოში, მონაცემების დასკვნა და შედეგის მიწოდება.
ქვემოთ მოცემულია დიაგრამა, თუ როგორ ფუნქციონირებს MicroAI ქსელი. ბევრი MicroAI ატომები იკვებება MicroAI ქსელში. Atom მონაცემებთან ერთად, მონაცემთა დამატებითი წყაროები შეიძლება გაერთიანდეს მოდელში, რათა გაიგოთ, თუ როგორ მუშაობს აქტივი. გარდა ამისა, MicroAI ქსელში ყალიბდება მრავალი მოდელი, რომელიც საშუალებას აძლევს დაინტერესებულ მხარეებს ჩაატარონ ჰორიზონტალური ანალიზი იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობს აქტივები სხვადასხვა რეგიონში, კლიენტებს შორის, განახლებების წინ და შემდეგ და ა.შ.
გმადლობთ ინტერვიუსთვის და თქვენი დეტალური პასუხებისთვის, მკითხველს, ვისაც სურს მეტი გაიგოს, უნდა ეწვიოს ONE Tech.
