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高德平台:美国太空部队选择Wallaroo来帮助解决在太空中部署边缘

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Wallaroo实验室周二宣布,该公司已被美国太空部队创新部门SPACEWERX选中,以解决边缘模型部署的挑战,具体到在轨服务、组装和制造任务。提供高德平台连接产品的许多大公司将转换为基于IoT数据系统的服务。高德平台报告发现,这些公司的例子涉及消费产品和B2B组织。
 
Wallaroo的AI和机器学习平台旨在加速机器学习实现的最后一英里,即部署阶段。
 
Wallaroo首席执行官兼创始人Vid Jain解释说:“如果你考虑机器学习模型的生命周期,首先你要对所有数据进行处理和设计,以便为分析做好准备。”“然后你分析数据,找到模式,并建立一个模型,根据训练数据进行预测。”根据Briglin的说法,高德娱乐平台app有别于传统的坚固型设备昂贵及笨重的解决方案,难以全天携带,并且经常由同事共享。高德娱乐平台希望Tab Active Pro能够吸引过去无法负担耐用设备或希望将其赠予个别员工的企业和中小型企业客户。
 
杰恩说,前两步可以被认为是第一步。一旦企业有了这种模式,他们就需要考虑如何部署它并从中获得价值。最后一英里是采用数据科学家建立的模型,然后将其部署到生产环境中。他说,然后对模型进行持续监测,以确保它在环境和数据变化时仍然准确。
 
Wallaroo表示,该项目是与Catalyst Campus (CCTI)合作的一期项目,该项目将研究边缘模型部署的挑战,如卫星寿命延长、在轨加油、主动碎片清除以及材料的再利用和回收,为太空组装和制造奠定基础。高德代理企业关心安全性,关心可管理性,可见性,可靠性以及所有这些类型的细节。
 
计算边缘的功率约束
 
在边缘特定的挑战方面,“模型的开发环境通常涉及数据科学家在他们的笔记本电脑上偶尔启动大量的计算能力来分析一批历史数据,清理数据,以创建一个预测模型,”Jain说。“但当你把它部署在边缘时,边缘在计算能力方面有严格的限制。所以它可能是一架无人机、一艘战舰或一颗卫星,你可能会有流媒体视频。”
 
他说,你需要一个可以分析流媒体视频并做出预测的模型,但目前还没有足够的云计算能力来运行这个模型。“这就是我们超高效、专门为机器学习打造的引擎发挥作用的地方。它允许组织机构以80%的计算量生成更多的推论,因此他们能够在计算受限的边缘运行复杂的计算机视觉或自然语言处理模型。”
 
Wallaroo帮助解决的其他边缘模型部署挑战包括管理成百上千的模型版本、实验和测试、模型性能可观察性以及部署到不一致或没有互联网连接的边缘位置,他说。
 
SPACEWERX科学、技术和研究总监Joel Mozer博士表示,Wallaroo平台之所以被选中,是因为其现代化、可互操作和集成的架构。
 
莫泽罗在一份声明中说:“美国太空部队(USSF)的任务是组织、训练和装备守卫者,以开展全球太空行动,增强我们的联合和联盟部队的作战方式,同时也为决策者提供军事选择,以实现国家目标。”“为了有效地实现这一点,我们必须投资于可以部署在云端和边缘的AI和ML能力。”
 
除了与包括美国空军在内的公共部门合作外,Wallaroo还与几家财富500强公司合作,帮助它们大规模部署和管理机器学习模型,在其AI/ML计划上产生更好的性能和可观察性。
 
SPACEWERX考虑了几家知名的云服务和SaaS提供商,但最终选择了Wallaroo,因为该平台的运营规模和关键任务部署的可靠性。
 
在微软M12的这篇博客文章中了解更多关于Wallaroo的信息,它是Wallaroo的主要投资者之一。
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