Vier neue KI-Modelle von IBM prognostizieren 100.000 Datenreihen über Nacht
Die Vorabversion erreicht AWS zuerst und wird über zwei Flink-SQL-Befehle namens AI_FORECAST und AI_DETECT_ANOMALIES ausgeführt, ganz ohne separates ML-Team.
- TTM, das kleinste der vier Modelle, prognostiziert mehr als 100.000 Datenreihen pro Nacht allein auf Basis einer CPU.
- PatchTST-FM sagt Wahrscheinlichkeiten voraus, FlowState erfasst ungleichmäßige Zeitabstände, TSPulse erkennt Anomalien und füllt Datenlücken.
- Die Unterstützung für die Confluent Platform folgt auf diesen AWS-Cloud-Release, nach Tests mit Zement-, Stahl- und Lebensmittelkonzernen.
Warum das wichtig ist: Das Unternehmen, das ohnehin die Daten einer Fabrik verwaltet, verkauft nun auch das Modell, das sie vorhersagt.