至顶网软件频道消息:通用电气(GE)将升级自己面向工业互联网的Predix应用开发平台,增加新的边缘到云功能,让客户可以实时做更准确的决策。
GE在2015年发布Predix,这是一个平台即服务产品,基于Pivotal的Cloud Foundry软件,针对工业应用的独有要求进行了调优,这些要求包括需要在不同时间和地点处理各种数据,目标包括提高效率、预测故障以及优化物流。
自推出该平台以来,GE一直在不断完善Predix的功能,增加了旨在帮助优化工业应用的能力。近日,GE宣布推出了Predix最大的一次更新,旨在网络边缘的地方加速计算,优化性能以提供更为精确的洞察。在大量发布中,GE还推出了用于Predix的新应用开发和分析工具。GE表示,将很快在微软Azure公有云提供Predix平台。
扩展Predix边缘能力也许是这次最重要的公布了,据Gartner预测,到2022年全部企业数据中有大约75%是在数据中心和云之外生成和处理的。如果这个预测是正确的,那么对于任何希望优化业务流程的工业企业来说,在边缘计算这些数据的能力都将成为一个关键要求。
Predix新的边缘能力将帮助实现这一点。这项新技术将让那些有连接限制、延迟问题、法规或者安全约束的企业在更靠近数据源的地方运行分析,将应用就部署在网络边缘的位置。
在这些新能力中,Predix Edge将支持来自单一平台的多达200000连接设备。另外一个新功能是Predix Machine,可让微服务应用运行在客户虚拟化数据中心的边缘。最后,GE推出的Predix Complex Event Processing能够实现在边缘处理和分析数据,延迟极低。GE的新边缘能力将在2018年第一季度提供。
GE还将提供新的Operations Performance Management软件用于管理工业设施中的泵、阀门和热交换器等硬件资产。这个OPM软件现在已经供货,作为对现有Asset Performance Management软件的一个补充,它可分析历史和实时数据,以改善这些资产的运营性能。
GE还发布了新的Field Service Management解决方案,采用人工智能,旨在改善客户体验,此外还有Advanced Application and Digital Twin Builder工具,让开发者更轻松地构建和扩展他们的工业应用。
至于Predix on Microsoft Azure,GE表示将会在全球供货之前于2018年第四季度面向北美客户提供。GE表示,双方的合作对Predix用户来说是有利的,因为他们可以使用Azure将所有他们的系统和数据带入一个共享环境中,可以提高性能、提高运营效率以及其他云相关的好处。
好文章,需要你的鼓励
普林斯顿大学研究团队通过分析500多个机器学习模型,发现了复杂性与性能间的非线性关系:模型复杂性存在最优区间,超过这个区间反而会降低性能。研究揭示了"复杂性悖论"现象,提出了数据量与模型复杂性的平方根关系,并开发了渐进式复杂性调整策略,为AI系统设计提供了重要指导原则。
微软亚洲研究院开发出革命性的认知启发学习框架,让AI能够像人类一样思考和学习。该技术通过模仿人类的注意力分配、记忆整合和类比推理等认知机制,使AI在面对新情况时能快速适应,无需大量数据重新训练。实验显示这种AI在图像识别、语言理解和决策制定方面表现卓越,为教育、医疗、商业等领域的智能化应用开辟了新前景。