În AI în producție, apare o provocare crucială: non-staționaritatea datelor, care compromit eficacitatea și fiabilitatea algoritmilor.
ML cube Platform îl abordează furnizând prin detectarea proactivă a modificărilor datelor și condițiilor de funcționare care ar putea degrada precizia modelului și ar putea cauza probleme de producție.
Ajută dezvoltatorii AI să îmbunătățească fiabilitatea sistemelor lor de IA implementate pe Siemens Industrial Edge.
Urmărește continuu performanța modelului, intrările, valorile imaginii și ieșirile în timp real, generând alerte pentru anomalii sau degradări pentru a asigura fiabilitatea și răspunsul rapid.
Identifică și explică de ce apare deriva evidențiind caracteristicile imaginii sau segmentele de date s-au schimbat, ajutând echipele să înțeleagă rapid și să abordeze cauzele profunde.
Grupează datele în clustere în evoluție bazate pe modele, permițând detectarea schimbărilor în segmentele de date și descoperirea modificărilor ascunse care afectează performanța modelului.
Platforma ML cube a monitorizat imaginile de intrare și a identificat corect o derivă neașteptată de sezonalitate, care a provocat o deteriorare a performanței modelului. Modulele dinamice de grupare și de explicabilitate a derivei au permis utilizatorului să înțeleagă sursa derivei.
Platforma ML cube a monitorizat imaginile de intrare și predicția etichetei, identificând corect deriva din cauza modificărilor stării de iluminare a mediului. Monitorizarea segmentată a permis identificarea problemelor din liniile de producție specifice, ajutând la înțelegerea locurilor în care erorile sunt cele mai probabile.