#134 WaveForm AI
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on 2023-04-20 00:00:00 +0000
with Darren W Pulsipher, Logan Selby,
In dieser Episode begrüßte Darren Pulsipher Logan Selby, Mitbegründer und Präsident von DataShapes, wo sie einen einzigartigen Ansatz zur künstlichen Intelligenz besprechen, der dem Trend entgegenwirkt.
Keywords
#ai #machinelearning #edgecomputing #anomalydetection #technology
Logan ist ein ehemaliger Geheimdienstoffizier im Verteidigungsministerium und hat eine Leidenschaft für KI und Robotik, die ihn dazu führte, Reservist in der Verteidigungsgemeinschaft zu sein. Er wechselte zu DataShapes, wo sie eine einzigartige Technologie haben, die mithilfe von KI kritische Bedürfnisse in der Verteidigungsgemeinschaft löst. Während KI schon lange existiert, haben die große Menge an verfügbaren Daten zur Schulung von Modellen und der Fortschritt der Computerressourcen zur Entwicklung intelligenterer Systeme wie Chatbots und großen Sprachmodellen geführt.
Aktuelle Techniken sind ressourcenintensiv und sehr kostspielig, um eine allgemein einsetzbare Inferenzlösung zu trainieren und aufzubauen. Zum Beispiel kann der Betrieb großer Sprachmodelle wie ChatGPT bis zu 3 Millionen Dollar pro Tag kosten, aber KI entwickelt sich schnell weiter und erfährt mehr Aufmerksamkeit als je zuvor. Eine Sorge bei der Verwendung neuronaler Netzwerke ist die Unmöglichkeit, zu prüfen und zu erklären, wie die KI zu einem Ergebnis gelangt ist. Es gibt soziale, politische und rechtliche Herausforderungen, Entscheidungen, die von diesen Netzwerken getroffen werden, insbesondere in Bereichen, in denen Menschenleben auf dem Spiel stehen, zu vertrauen. Allerdings wird die Gesellschaft diese Herausforderungen letztendlich überwinden und KI vollständig annehmen. Der Ansatz von DataShapes, der traditionelle maschinelle Lernverfahren zur Lösung von Schwierigkeiten in der Datenanalyse verwendet, bietet vollständige Überprüfbarkeit und Entdeckungsmöglichkeiten in ihren trainierten Modellen.
DataShapes hat einen einzigartigen Ansatz, um Probleme in ressourcenbeschränkten Umgebungen schnell und effizient zu lösen. Während das traditionelle Training neuronaler Netzwerke viel gekennzeichnete Daten erfordert und anfällig sein kann, verwendet DataShapes Methoden, um in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu lernen. Ihre Technologie konzentriert sich auf Wellenformen und Signale und ist prüfbar, was sie ideal für den Einsatz in einfachen Umgebungen macht, in denen Menschen schmutzig werden und das Tragen eines Serverstapels unmöglich ist. Während neuronale Netzwerke hervorragend für Sprachmodelle und Bilderkennung geeignet sind, konzentriert sich Logans Unternehmen stark auf Wellenformen und Signale. Ihr Ansatz ist anders und äußerst effektiv.
Die Erkennung verschiedener Arten von Wellenformen und Beziehungen in den Wellenformen steht im Mittelpunkt dieser neuen Technologie. Dieser Ansatz erkennt Muster, die schwieriger zu fälschen sind im Vergleich zu den traditionellen Techniken, die vom Verteidigungsministerium verwendet werden. Dies bietet das Potenzial für Anwendungen ihrer Technologie in der elektronischen Kriegsführung, einschließlich der Gewinnung von Informationen und Analysen. Darüber hinaus kann die Plattform Informationen erkennen, analysieren und sammeln, die auf Edge-Geräte exportiert werden können. Ihre selbstlernende Anomalieerkennungsfunktion “Infinite Loop” wurde ebenfalls erwähnt, die eine kontinuierliche Grundlinie basierend auf den vom Endbenutzer vorgegebenen Parametern festlegt. Die Technologie kann in der Automobilindustrie, im Gesundheitswesen und in der Unterhaltungsindustrie eingesetzt werden, wo sie in jeden Sensor integriert werden könnte.
DataShapes hat ein Produkt namens GlobalEdge, einen intelligenten Agenten, der auf oder hinter Sensoren sitzt, um ETL-Operationen für gesammelte Daten durchzuführen. Die maschinelle Lernkomponente von GlobalEdge filtert die Daten, um relevante Erkenntnisse und Anomalien in Echtzeit bereitzustellen und die Menge irrelevanter Daten, die zurück zur Zentrale gesendet werden, zu reduzieren. Das Produkt kann auch für die Datenkompression von der Edge bis zum Rechenzentrum verwendet werden. Die Software kann auf bis zu 47 K verkleinert werden und eignet sich damit für verschiedene Anwendungen, einschließlich der Virenerkennung mit UV-Wellen.
Um mehr über DataShapes und ihre Vorgehensweise herauszufinden, besuchen Sie bitte https://www.datashapes.com.