ハイブリッドAI
物理学を応用した機械学習を、センシティブなプロダクションのユースケースに展開します。 Cognite Data Fusion® は、データ駆動型の機械学習と物理ベースのモデリングを組み合わせたハイブリッドアプローチを取ることができます。
産業用AIにはML/DL以上のものがあります
クラウドはサービスとして確立された物理シミュレータに接続し、仮想IIoTセンサーを用いた合成データの迅速な実装を可能にします。物理に基づいた機械学習を大規模に展開します。
物理シミュレータへの統合
Cogniteはベンダーニュートラルであり、物理シミュレータを可能にするソリューションを提供してきました。
Cognite Data Fusion®を使用すると、ライブのコンテクスト化されたデータを使用して、Unisim、Olga、Turbulent Flux、Multiflash、Hysysなどの業界向けシミュレーションを構成、実行、スケジュールすることができます。
Cognite Data Fusion®を使用した自動化されたワークフロー
プロセスシミュレーションからのドメイン洞察を活用して、不足しているトレーニングデータを解放するために、より多くのデータを合成してください。
ルーチンシミュレーターの研究を自動化するか、または問題が発生しているケースを監視するために、ライブデータを使用してシミュレーターを自動的に実行し、結果を収集し、アクションをトリガーし、出力を可視化します。
ハイブリッド機械学習アプローチによる製品品質の予測と向上
Cognite Data Fusion®は自動化された共同作業のワークフローと、サードパーティのワークフローとのシームレスな統合を可能にします。
Aker BPが生産最適化にハイブリッド機械学習アプローチを取り入れている方法
アーケルBPは、軽減策を見つけるのにかかる時間を短縮することで、年間収益ポテンシャルが600万ドルになると見積もっています。このシステムは、環境にも正の影響をもたらす可能性があります。
ハイブリッドAIは産業DataOpsから始まる
組織のデータに対する一つの中心的で文脈に即した真実の源が、ハイブリッドAIモデルと意思決定プロセスを監督する専門家の両方に必要なリアルタイムデータを提供し、生産を最適化し価値を創造するために利用可能であることを保証します。
- アセット最適化
- ソフトセンサーの設定
- 追跡とシミュレータモデルの品質
- モデルの偏差に対する自動チューニング
- 機器/資産のパフォーマンス追跡
- もしも分析の予測
業界のリーダーや研究コミュニティに認識されています
デジタルツインとコンテキスト化されたデータがデジタル化の価値を拡大する
デジタル化の成功は、データサイエンティストや開発者に必要なタイミングで文脈に沿った意味のあるデータへのアクセスを提供することにかかっています。
Cogniteは、資産集約型産業向けにデジタルツインの構築を加速させるプラットフォームを提供しています。
Cogniteのデジタルツインの構築および実装を加速する戦略は、3DモデルとCognite Data Fusion (CDF)の機能を組み合わせることで実現されています。CDFを活用することで、3Dモデルにリアルタイムおよび過去のセンサーデータを重ね合わせ、施設を視覚的に探索できる強力なツールをユーザーに提供します。また、CDFは独立したシステムから故障検知、分析、診断に関する洞察を統合し、パフォーマンスや運用の改善の可能性を引き出します。