MIT MLU je lokální výpočetní uzel poskytující podporu edge computingu pro umělou inteligenci a strojové učení.
MIT MLU se skládá z hardwarové a softwarové části, softwarové části jsou zkráceně označovány jako MUI – moduly umělé inteligence.
Účelem MIT MLU je poskytnutí strojového učení především cílovým aplikacím pro správu informací.
MIT MLU přináší inovativní koncept strojového učení procesování různých typů podnikových informací.
Zákazníkům tak přináší vysokou přidanou hodnotu v podobě redukce nákladů na interní procesy, jejich významného zefektivnění a v neposlední řadě v relativně rychlé implementaci s nízkým zapojením interních zdrojů zákazníka.
Řešení je využitelné jak ve státní správě, tak pro soukromé subjekty.
MIT MLU v kombinaci s BPMN engine poskytuje možnost tvorby procesů, které jsou schopné samostatně pracovat s datovými vstupy až na té úrovni, že jsou schopné nahradit lidskou práci.
Jedná se tak o univerzální řešení založené na vzájemné komunikaci autonomních procesů s cílovým systémem.
Výsledkem jsou procesy, které jsou schopny samostatně rozpoznat a zpracovávat všechny druhy dat a následně rozhodnout, jaké kroky by měl cílový systém provést.
KLÍČOVÉ VLASTNOSTI
- Lokální výpočetní uzel poskytující podporu edge computingu pro umělou inteligenci a strojové učení
- Podpora AI algoritmů: DecisionTrees, Neural Networks Vision, Natural (Computer Language Processing, Tabular),
Support Vector Machines - Rychlá implementace s nízkým zapojením interních zdrojů zákazníka
- Snadná integrace do existujícího prostředí
- Redukce nákladů na interní procesy a jejich zefektivnění
- Podpora pro Průmysl 4.0
- Rychlý vývoj a trénování modelů
- MLU Data Sheet
- Snadné nasazení a správa modelů
- Špičkový výkon díky nejnovějším grafickým procesorům NVIDIA
- Robustní a centralizovaný monitoring a logování
- Podpora trénování modelů na více GPU zároveň
- Vysoká škálovatelnost výkonu s důrazem jak na trénink, tak i inferenci modelů
- Až 7 paralelně běžících učení
- GPU s výkonem až 3592,2 TFLOPS
- Maximální velikost modelu až 72 GB
EDGE COMPUTING
MIT MLU poskytuje hardwarové řešení lokálního výpočetní uzlu pro podporu edge computingu. Hardwarový modul s umělou inteligencí je možné snadno připojit do existujících nebo nově vznikajících infrastruktur, a to jak v podobě samostatného modulu, tak i v podobě propojených modulů do clusteru, pro dosažení vyšší výkonosti.
Výhodou edge computingu je tak především umístění výpočetní síly blíže ke koncovým zařízením a tím tedy snížení odezvy při komunikaci a objemu přenášených dat v porovnání se standardně využívaným cloudovým výpočetním centrem.
REDUKCE NÁKLADŮ NA INTERNÍ PROCESY A JEJICH ZEFEKTIVNĚNÍ
Strojové učení je součást Umělé inteligence, kdy se počítač učí jako člověk a sám provádí úkony. Algoritmy strojového učení identifikují vzory v datech a vytváří matematické modely, pomocí kterých dokážou vytvářet předpovědi pro zatím nepozorovaná data.
Strojové učení se dá použít takřka ve všech oblastech lidské činnosti, mezi odvětví aktivně využívající strojové učení spadají mimo jiné doprava, bankovní a finanční sektor, obchodní prodej, zdravotnictví ale i zemědělství.
Mezi hlavní přínosy tak můžeme zařadit mimo jiné:
- Zlepšení uživatelské přívětivosti – cílený obsah, inteligentní návrhy činností založené na předchozích akcích uživatele, inteligentní nápovědy a virtuální asistenti.
- Optimalizace procesů – inteligentní agenti (počítačové programy) s doménovou znalostí blížící se lidské dokážou se strojovou přesností analyzovat a optimalizovat výkony průmyslových výrobních strojů z jinak lidsky neanalyzovatelných dat.
- Dolování znalostí – strojové učení dokáže identifikovat vzory a struktury v nestrukturovaných datech a použít je pro užitečné přehledy a analýzy.
- MLU Data Sheet
- Nižší náklady – inteligentní automatizace rutinních procesů dokáže uvolnit čas, prostředky i lidské zdroje.
MIT MLU je tedy navrženo tak, aby podporovalo všechny tyto oblasti využití a mnohé další.
Další vlastnosti
- Až 512 GB RAM DDR4 3200MHz
- CPU 3.6 GHz – 64 jader – 128 vláken
- 4 GPU s výkonem až 3592,2 TFLOPS
- Redundantní napájení pro vysokou dostupnost
- Až 7 paralelně běžících učení
- Velikost modelu až 72 GB
Flexibilita a škálovatelnost
- Možnost využití jako jednotlivého HW modulu, ale také jako spolupracujících jednotek (clusteru)
- Škálovatelnost výkonu s důrazem jak na trénink, tak i samotnou inferenci
Robustní a centralizovaný monitoring a logování
- Průběh inference nad modely
- Průběh výpočtu inference
- Rychlost výpočtu inference
- Komplexní monitoring využití HW
Dynamická registrace služeb
- Snadná integrace existujících systémů na MLU
AUTOMATIZACE VÝVOJOVÝCH PROCESŮ
Základním prvkem MIT MLU je softwarový modul strojového učení a umělé inteligence (MUI). Ten cílí na zjednodušení rutinních činností v oblasti správy informací pro koncové uživatele, kterým umožňuje efektivní práci v dodaných systémech.
V současné době se jedná o dvě základní oblasti, těmi jsou automatizovaná klasifikace informací a automatizace procesů v aplikaci.
Oblast informačních systémů ovšem není jediným místem, kde je možné umělou inteligenci využít.
Často skloňovaným pojmem posledních let se stal Průmysl 4.0, též označovaný jako čtvrtá průmyslová revoluce.
Tímto pojmem se skrývá koncept chytrých továren, které převezmou opakující se a jednoduché činnosti, které byly doposud vykonávány lidmi.
Je v něm využito metod strojového vnímání, autokonfigurace a autodiagnostiky a počítačového spojení strojů a dílů.
MODULARITA
MIT MLU nabízí moduly, které jsou schopné samostatně pracovat s datovými vstupy na té úrovni, že nahradí lidskou práci. Nejedná se tak o přímou automatizaci zpracování dat na základě definovaných parametrů, ale o univerzální řešení založené na vzájemné komunikaci autonomního modulu s
cílovým systémem.
Po prvotním zaučení jsou tak moduly MIT MLU schopny samostatně rozpoznat a zpracovávat všechny druhy dat a rozhodovat se, jaké následné kroky by měly být v systému provedeny a tuto informaci mu předávat.
Implementace do stávajícího prostředí
MIT MLU nabízí velmi snadnou integraci v porovnání s výměnou celého softwarového řešení.
Díky standardizovanému RESTful rozhraní je možné modul integrovat do téměř jakéhokoli existujícího řešení.
Mimo to také nabízí předem generované klienty v nejrozšířenějších programovacích jazycích, kteří umějí přímo komunikovat s klasifikačním modulem MIT MLU a stávající software tak jen využije jimi poskytnuté rozhraní.
Škálovatelnost
Systém umožňuje vyřešit velkým i menším podnikům problémy se zpracováním velkého objemu dat prostřednictvím škálovatelnosti na vyžádání.
Díky použitému řešení se zásadním způsobem zvyšuje flexibilita, výkonnost a kvalita způsobu práce informačních systémů s daty, což jsou aspekty potřebné pro úspěšné fungování podnikového prostředí.
