211service.com
Numentas hjerne-inspirerede software tilføjer smarte til nettet
Folk inden for teknologi ved, at der bliver skabt mere og mere data, men kunstig intelligens-startup Numenta tackler et lidt andet problem: hastigheden, hvormed data produceres.
Silicon Valley-virksomheden, grundlagt af mobil computing-pioneren Jeff Hawkins, sagde i sidste uge, at energieffektivitetsvirksomheden EnerNoc er blandt en lille gruppe af virksomheder, der nu tester sin software.
Dets produkt, kaldet Grok, er designet til at behandle data for at give en form for forudsigelse eller indsigt. Softwaren er modelleret efter, hvordan den menneskelige hjerne behandler data og er særligt velegnet til at håndtere informationsstrømme, såsom data fra en sensor med jævne mellemrum, siger virksomheden.
EnerNoc bruger Grok til at tjene flere indtægter fra sine efterspørgselsreaktionskunder, der accepterer at reducere elektriciteten. Netoperatører betaler EnerNoc for at samle mange af disse energireduktioner i bygninger for at opretholde en stabil netfrekvens. Grok studerer data fra forsyningsmålere for at forudsige, hvor pålideligt en EnerNoc-kunde kan regne med at reducere elforbruget i de næste to timer.
En anden unavngiven kunde er en vindmølleparkoperatør i Europa, som ifølge Numenta skal have mening i data produceret af så mange som 34 sensorer på 800 møller. Grok har opdaget mønstre i gearkassetemperaturer for at markere potentielle problemer og sende en vedligeholdelsesperson ud, en omkostningsfuld opgave for havvindmøller.
Numenta arbejder også med et mobilannoncenetværk for at maksimere indtjeningen fra forskellige kilder til deres annoncebeholdning og med hedgefondsforvaltere for at forudsige aktiemarkedspriser. En anden anvendelse af software til forudsigelig analyse er at genkende en svigagtig transaktion med det samme.
Men energi er dukket op som en af de mest overbevisende anvendelser af sin teknologi, fordi bygninger og energiudstyr i stigende grad bliver instrumenteret, såsom en vind- eller gasturbine. Udfordringen, du finder i energi, er, at der bare er en eksplosion af datakilder, siger administrerende direktør Rami Branitzky.
I konventionelle analysesystemer indsamles data, og eksperter designer en model til at organisere dem og studere dem. Grok flytter ikke dataene ind i et separat system for senere at analysere dem. I stedet kan softwaren tage en strøm af information og skabe en model, der automatisk kan identificere mønstre og relevante egenskaber.
Den cloud-baserede software kunne for eksempel forudsige energiforbrug i en bygning baseret på tidligere mønstre eller tage diagnostisk information fra en bils motor og genkende en anomali. En af de vigtigste fordele ved softwaren er, at den aflaster flaskehalsen ved at finde dataforskere, der skaber de modeller, der gør data nyttige, siger Branitzky. Virksomheden opkræver kunder baseret på antallet af modeller den software, den skaber, som kan laves ud fra flere datastrømme.
Softwaren blev udviklet til at efterligne neocortex' funktion, det ydre lag af hjernen, der er ansvarlig for planlægning, tale og bevægelse. (Se, The Brainy Learning Algorithms of Numenta.) Det er et forsøg på at forbedre maskinlæring, et felt af kunstig intelligens, hvor computere kan handle uden at have eksplicitte instruktioner skrevet som programmer. (For et dybt dyk på Grok, her er en teknisk præsentation fra Hawkins .)
I softwareverdenen har vi hørt om det store løfte om kunstig intelligens i årevis, og Hawkins har arbejdet på Numenta siden mindst 2005. Så der er grund til at være skeptisk over for Numentas præstationspåstande.
Det, der har ændret sig siden Hawkins første gang startede virksomheden, er mængden af data, der kan analyseres, især andre enheder end traditionelle computere, såsom sensorer på en vindmølle. Numenta skal nu finde de applikationer, hvor deres software overstråler traditionelle forudsigelsesværktøjer, og finde kunder, der er villige til at betale for analyser i farten.