ハイブリッドAI

物理に基づく機械学習を、本番環境のユースケースに展開します。Cognite Data Fusion®を使用すると、データドリブンの機械学習と物理に基づくモデル化を組み合わせ、ハイブリッドなアプローチで人工知能を活用できます。

データ合成のサービスとして構築された物理シミュレーターにクラウドを接続し、仮想IIoTセンサーを使用して迅速な実装を可能にします。物理に基づく機械学習を大規模に展開できます。

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いくつかのソリューションを提供しています。

Cognite Data Fusion®を使用すると、ライブのコンテキストデータを使用して、Unisim、Olga、Turbulent Flux、Multiflash、Hysysなどの業界最先端のシミュレーションを設定、実行、スケジュールすることができます。

プロセスシミュレーションからドメインインサイトを作成し、それを使ってより多くのデータを合成します。これにより、不足しているトレーニングデータを補完できます。

定期的なシミュレーター調査を自動化できるほか、ライブデータを使ってシミュレーターを自動実行して結果を収集してアクションを起こしたり出力を視覚化することで問題の監視が可能になります。

組織のデータが一元化されてコンテキスト化されるので、ハイブリッドAIモデルからも、生産を最適化するための意思決定を行うSMEからも、必要に応じてすべてのライブデータを利用できます。これにより、次のような価値がもたらされます。

• 資産の最適化
• ソフトセンサーの設定
• モデル品質の追跡とシミュレーション
• 偏差に関するモデルの自動調整
• 機器／資産のパフォーマンス追跡
• what-if分析の予測