#134 WaveForm AI
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on 2023-04-20 00:00:00 +0000
with Darren W Pulsipher, Logan Selby,
In questo episodio Darren Pulsipher dà il benvenuto a Logan Selby, co-fondatore e presidente di DataShapes, dove discutono di un approccio unico all'Intelligenza Artificiale che si distingue dalla tendenza comune.
Keywords
#ai #machinelearning #edgecomputing #anomalydetection #technology
Logan è un ex ufficiale di intelligence nel DOD ed ha una passione per l’IA e la robotica, che lo ha portato a diventare un riservista nella comunità della difesa. Si è poi trasferito a DataShapes, dove hanno una tecnologia unica che risolve esigenze critiche nella comunità della difesa utilizzando l’IA. Mentre l’IA esiste da molto tempo, la vasta quantità di dati disponibili per l’addestramento dei modelli e l’avanzamento delle risorse di calcolo hanno portato allo sviluppo di sistemi più intelligenti come chatbot e grandi modelli di lingua.
Le attuali tecniche sono esose in termini di risorse e molto costose da addestrare e costruire una soluzione di inferenza di utilizzo generale. Ad esempio, eseguire grandi modelli di linguaggio come ChatGPT può costare fino a 3 milioni di dollari al giorno, ma l’intelligenza artificiale sta evolvendo rapidamente e ricevendo più attenzione che mai. Una preoccupazione nell’utilizzo delle reti neurali è l’incapacità di sottoporre a revisione ed spiegare come l’IA ha raggiunto un risultato. Ci sono sfide sociali, politiche e legali nel fidarsi delle decisioni prese da queste reti, in particolare in campi in cui è in gioco la vita umana. Tuttavia, la società supererà eventualmente queste sfide e abbraccerà completamente l’IA. L’approccio di DataShapes, che utilizza tecniche tradizionali di apprendimento automatico per risolvere i problemi nell’analisi dei dati, offre piena auditabilità e scoperta nei loro modelli addestrati.
DataShapes ha un approccio unico per risolvere problemi in modo rapido ed efficiente in ambienti con risorse limitate. Mentre l’addestramento tradizionale delle reti neurali richiede molte etichette e può presentare fragilità, DataShapes utilizza metodologie per imparare in tempo reale o quasi in tempo reale. La loro tecnologia si concentra su forme d’onda e segnali ed è verificabile, rendendola ideale per l’uso in ambienti austeri dove le persone si sporcano e portare una pila di server è impossibile. Mentre le reti neurali sono eccellenti per modelli di linguaggio e riconoscimento delle immagini, l’azienda di Logan è iper-focalizzata su forme d’onda e segnali. Il loro approccio è diverso e altamente efficace.
Rilevare diversi tipi di forme d’onda e relazioni nelle forme d’onda è al centro di questa nuova tecnologia. Questo approccio rileva schemi più difficili da falsificare rispetto alle tecniche tradizionali utilizzate dal Dipartimento della Difesa. Questo ha il potenziale per applicazioni della loro tecnologia nella guerra elettronica, incluso il rilevamento di informazioni e analisi. Inoltre, la piattaforma può rilevare, analizzare e raccogliere informazioni, che possono essere esportate su dispositivi periferici. È stato anche menzionato il loro elemento di rilevamento di anomalie ad apprendimento automatico, Infinite Loop, che stabilisce una linea di base continua basata sui parametri prescritti dall’utente finale. La tecnologia può essere utilizzata nelle industrie automobilistiche, sanitarie e dell’intrattenimento, dove potrebbe essere incorporata in ogni sensore.
DataShapes ha un prodotto chiamato GlobalEdge, un agente intelligente che si trova su o dietro i sensori per condurre operazioni ETL per i dati raccolti. Il componente di apprendimento automatico di GlobalEdge filtra i dati per fornire insight rilevanti e anomalie in tempo reale, riducendo la quantità di dati non rilevanti che vengono inviati a sede centrale. Il prodotto può anche essere utilizzato per la compressione dei dati sulla periferia fino al data center. Il software può ridursi fino a soli 47 K, rendendolo adatto a una varietà di applicazioni, tra cui la rilevazione di virus mediante onde UV.
Per saperne di più su DataShapes e il loro approccio, visita https://www.datashapes.com