Beskrivelse
GRADIANTs AI-laboratorium er en banebrydende facilitet til udvikling og validering af kunstig intelligens-løsninger. Den har en omfattende infrastruktur til AI-eksperimenter, herunder højtydende computerklynger, specialiserede GPU-arrays og avancerede modelserverplatforme. Gennem end-to-end MLOps-integration udnytter den skalerbare computerressourcer og open source-rammer til udrulning af forskellige AI-modeller og automatiseringsrørledninger. Udstyret med dedikerede modeltræningsmiljøer og databehandlingsenheder med høj kapacitet fungerer den som et alsidigt AI-udviklings- og implementeringscenter. Laboratoriet indeholder specialiseret hardware til både trænings- og inferensoptimering sammen med avancerede overvågnings- og forsøgssporingsværktøjer, der muliggør omfattende udvikling og validering af AI-applikationer og -tjenester på tværs af sensor- og IoT-data, computersyn, naturlig sprogbehandling og maskinlæringsdomæner.
Hvad kan der tilbydes gennem denne facilitet?
F.eks.:
Validering af AI-modeller i kontrollerede miljøer med omfattende metriksporing, A/B-testrammer og præstationsovervågning for at sikre, at modellerne opfylder forretningsmæssige krav og industristandarder inden ibrugtagning. F.eks. validering af en computervisionsmodel til afgrødedetektion og -klassificering, herunder biasdetektion og robusthedstest.
Datakvalitetsanalyse og -forbedring gennem automatiserede rørledninger, herunder dataprofilering, detektion af uregelmæssigheder og overvågning af datadrift.
Eksempler på tjenester omfatter analyse af historiske produktionsdata for uoverensstemmelser, validering af dataenes fuldstændighed og sikring af korrekt formatering på tværs af forskellige datakilder før modeltræning.
- Afprøvning og validering af dataområdekomponenter og komplette brugstilfælde i sandkassemiljøer, der gør det muligt for organisationer at eksperimentere med datadelingsscenarier, organiserede læringsopsætninger og tværorganisatoriske AI-arbejdsgange.
F.eks. simulering af et flerpartsscenarie for datasamarbejde med henblik på prædiktiv vedligeholdelse, samtidig med at kravene til datasuverænitet og privatlivets fred sikres.
