Vo výrobe umelej inteligencie sa objavuje zásadná výzva: nestacionarita údajov, ktoré ohrozujú účinnosť a spoľahlivosť algoritmov.
ML cube Platform to rieši tým, že poskytuje proaktívnym zisťovaním zmien v údajoch a prevádzkových podmienkach, ktoré by mohli zhoršiť presnosť modelu a potenciálne spôsobiť problémy s výrobou.
Pomáha vývojárom AI zlepšiť spoľahlivosť ich systémov AI nasadených na Siemens Industrial Edge.
Neustále sleduje výkon modelu, vstupy, obrazové metriky a výstupy v reálnom čase a generuje upozornenia na anomálie alebo degradáciu, aby sa zabezpečila spoľahlivosť a rýchla odozva.
Identifikuje a vysvetľuje, prečo dochádza k posunu tým, že zvýrazní, ktoré prvky obrázka alebo segmenty údajov sa zmenili, čo pomáha tímom rýchlo pochopiť a riešiť základné príčiny.
Zoskupuje údaje do vyvíjajúcich sa klastrov na základe vzorcov, čo umožňuje detekciu posunov v dátových segmentoch a odhaľovanie skrytých zmien ovplyvňujúcich výkon modelu.
Platforma ML cube monitorovala vstupné obrázky a správne identifikovala neočakávaný pohyb sezónnosti, ktorý spôsoboval zhoršenie výkonu modelu. Moduly dynamického klastrovania a vysvetľovateľnosti driftu umožnili používateľovi pochopiť zdroj driftu.
ML cube Platform monitorovala vstupné obrázky a predikciu štítkov a správne identifikovala drift spôsobený zmenami svetelných podmienok prostredia. Segmentované monitorovanie umožnilo identifikovať problémy v konkrétnych výrobných linkách, ktoré pomáhajú pochopiť, kde sú chyby najpravdepodobnejšie.