ロールスロイスの画像生成に Databricks Mosaic AI のパワーを活用する
ロールス・ロイスは、様々なAIプロジェクトにおいて Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム の変革的な力を目の当たりにしてきました。その一例として、ロールス・ロイスとDatabricksの協力プロジェクトがあります。このプロジェクトは条件付き敵対的生成ネットワーク（cGAN）の学習プロセスの最適化に焦点を当てており、 Databricks Mosaic AIツール を使用することの多くの利点を実証しています。 このcGAN学習最 適化の共同プロジェクトでは、チームは数値、テキスト、画像データの使用を検討しました。主な目標は、ロールス・ロイスの設計空間探索能力を向上させ、パラメトリックモデルの限界を克服することでした。これは、従来の形状モデリングとシミュレーションプロセスを必要とせずに、特定の設計条件を満たす革新的な設計コンセプトの識別と評価を推進するために、過去のシミュレーションデータを再利用できるようにすることで達成されました。 ビデオを見る： ロールスロイスがクラウドベースの生成AI を使用
データ駆動の品質革命！ナレッジグラフ＆生成AIでゲームを変える
Stardogナビン・シャルマとジョー・ピンデルとの共同執筆作品である。 業界を問わず、納品後の失敗に伴うコスト（リコール、保証請求、納品後の信用失墜など）の影響は甚大です。食品業界では、1件あたりの直接的なコストが1,000万ドルを超えることもあります。その影響は多面的で、売上の減少やブランドの評判へのダメージが伴います。ある推定によると、納品後の失敗による売上損失は、顧客1人あたりの平均 収益の2,000倍以上に相当します。このような高リスクの状況で不十分な対応や遅いレスポンスが続くと、顧客は競合他社へと流れ、将来の成長を支える酸素を断たれることになります。そのため、品質の悪さによるコストは製造業にとって大きな財務負担であり、場合によっては運営コストの最大40%に達することもあります。 企業は品質問題の早期警告指標をもっと得たいと願っていますが、通常は顧客の苦情が増加した後に初めて問題を把握します。典型的な問題は次のようなものです：週末に顧客からの報告が急増し、製品の品質問題やブランドに対する不満が明らかになり
IoTタイムシリーズ分析をはじめるには？
はじめに モノのインターネット（IoT）は、かつてないほどのデータ量を生成しています。IBMによれば、2025年までに年間のIoTデータ量は約175ゼタバイトに達すると推定されています。これは、数百兆ギガバイトに相当します。Ciscoによると、1ゼタバイトの各ギガバイトがレンガだった場合、中国の万里の長城を258本建設できるほどの量です。 IoTデータのリアルタイム処理は、タイムリーなデータ駆動型の意思決定を可能にし、その真の価値を引き出します。しかし、IoTデータの巨大かつ動的な性質は、多くの組織にとって大きな課題となっています。Databricksでは、これらの障害を認識し、製造業の組織がIoTデータを効果的に処理・ 分析するための包括的なデータインテリジェンスプラットフォームを提供しています。Databricksのデータインテリジェンスプラットフォームを活用することで、製造業の組織は、IoTデータを実用的な洞察に変え、効率を向上させ、ダウンタイムを削減し、全体的な運用パフォーマンスを向上させることができます。