Schlagwortarchiv für: TFT

Optimize an AI Powered Recommendation Engine

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scieneers, Intel Corporation, and Von Rundstedt joined forces to optimize an AI powered recommendation engine solution that leverages the Intel® AI Analytics Toolkit and 4th Generation Intel® Xeon® Scalable Processors. In this brief experience report we demonstrate how we managed to achieve up to 9.3X speedup when running on 4th Generation Intel® Xeon® Scalable Processors compared to the baseline configuration. This means that the solution can process more data faster, generate more accurate recommendations, and serve more users with lower latency and cost.

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Drawing of a district heating plant

Wärmebedarf prognostizieren mit Temporal Fusion Transformern

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Zusammen mit Iqony haben wir den Einsatz von Temporal Fusion Transformern zur Bedarfsprognose in der Fernwärme getestet. Durch Data Fusion können die Vorhersagen von mehreren Standorten in einem Modell vereint und vor allem die Vorhersagegenauigkeit von Standorten mit wenig Daten gesteigert werden. Die Quantisierung von Vorhersageunsicherheiten und die Interpretierbarkeit des Modells schaffen Vertrauen und unterstützen die Entscheidungsfindung.

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Offshore windpark

Anomalieerkennung bei Windkraftanlagen mit Temporal Fusion Transformern für Iqony

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Transformer-Architekturen haben sich als bahnbrechend im Bereich des Natural Language Processing erwiesen. Temporal Fusion Transformer nutzen diese Architektur für die Prognose von Zeitreihen und bieten dabei gegenüber klassischen Modellen Vorteile wie z.B. hohe Interpretierbarkeit und Data Fusion. Mit iqony hatten wir nun die Möglichkeit dieses Modell in der Praxis für die Anomalieerkennung bei Windkraftanlagen zu testen.

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