物理学インフォームドAIのGeminusについて
AIがデータのみで訓練されると、高コスト、長期間、多くのリソースが必要で、ROIが数年遅れます。物理学ベースのシミュレーションは予測可能ですが、計算負荷が高く、深いドメイン知識が必要で、リアルタイムの運用決定には制限があります。Geminusは物理学インフォームドAIの先駆者で、シミュレーションとディープラーニングを組み合わせてリアルタイムの決定を行い、数週間でROIを実現します。
コア機能
- 自律システム：自己最適化と自己修復機能が生産性を最大化し、排出量を最小限に抑えます。
- モデル予測制御：常に最新の、目的に合わせて作られたAIモデルが広範な自動化を可能にします。
- ダイナミックシステムデジタルツイン：完全に探索可能なAIモデルで、即座の「もしも」シナリオと制御推奨が可能です。
基本的な使用方法 Geminusモデルはシステムの物理学を訓練に使用し、単にプロセスデータのみを使用するモデルよりもはるかに優れた予測を可能にします。Geminusは機械学習とスパースデータ技術の画期的な進歩を市場に先駆けて導入し、AIの価値実現までの時間を数ヶ月から数年から数週間に圧縮します。また、モデルは第一原理訓練ソースに依存し、不確実性の定量評価を特徴とし、説明可能で信頼性の高い推奨を提供します。
