I quattro nuovi modelli di intelligenza artificiale di IBM prevedono 100.000 serie di dati in una notte
La versione in accesso anticipato arriva prima su AWS ed è gestita tramite due comandi SQL di Flink, AI_FORECAST e AI_DETECT_ANOMALIES, senza bisogno di un team ML separato.
- TTM, il più piccolo dei quattro, prevede più di 100.000 serie ogni notte usando solo la CPU.
- PatchTST-FM predice le probabilità, FlowState traccia i vuoti temporali irregolari, TSPulse segnala le anomalie e riempie i vuoti nei dati.
- Il supporto alla Confluent Platform segue questo rilascio sul cloud AWS, dopo i test con aziende del cemento, dell'acciaio e alimentare.
Perché conta: L'azienda che già gestisce i dati di una fabbrica ora vende anche il modello che li prevede.