Ai4Valuen Sklar Engine -ratkaisu yhdistää tekoälyn ja kvanttilaskennan
Ai4Valuen Sklar Engine -ratkaisu yhdistää tekoälyn ja kvanttilaskennan. Se perustuu Abe Sklarin teoriaan usean satunnaismuuttujan yhteisjakaumista. Kyseessä on riippuvuusälykkyysmalli ja -ohjelmisto järjestelmille, jotka ovat liian monimutkaisia siihen, että niiden tiloja ennustettavaksi yksi muuttuja kerrallaan.
Useimmat analytiikkatyökalut antavat vastauksen väärään kysymykseen. Ne ennustavat yksittäisen luvun, kuten huomisen hinnan tai ensi vuosineljänneksen kysynnän. Mutta todelliset päätökset energia-, logistiikka- ja rahoitusalalla eivät voi perustua yhden muuttujan arvoon. Niiden tulee perustua tietoon siitä, kuinka kymmenien muuttujien arvo muuttuu kokonaisuutena: miten esimerkiksi hinta, kuormitus, sää sekä tuotanto- ja reservikapasiteetti käyttäytyvät samanaikaisesti. Ottaen huomioon kaikki ne skenaariot, jotka voisivat uskottavasti toteutua.
Ai4Valuen Sklar Engine on luotu juuri tämän ongelman ratkaisemiseksi. Sen sijaan, että muuttujia mallinnettaisiin yksi kerrallaan, Sklar Engine mallintaa koko riippuvuusrakenteen. Näin kuvataan koko riippuvuussuhteiden verkosto, joka ilmentää todellisen maailman käyttäytymistä. Kuvauksessa hyödynnetään kopuloita, generatiivisia malleja ja kvanttipohjaisia algoritmeja, jotka on suunniteltu juuri niihin moniulotteisiin tilanteisiin, joihin klassiset menetelmät eivät riitä.
Malli on suunniteltu esimerkiksi
- Oppimaan kymmenien tai satojen muuttujien yhteiskäyttäytyminen, mukaan lukien sellaiset harvinaiset ja korreloituneet tapahtumat, joita tavanomaiset mallit eivät tunnista
- Tuottamaan piste-ennusteiden lisäksi yhtenäisiä tulevaisuuden skenaarioita stressitestausta ja entä-jos -analyysejä varten
- Kvantifioimaan epävarmuutta koko järjestelmän tasolla riskikeskittymien tunnistamiseksi
Sklar Enginen kehityksessä olemme hyödyntäneet saatavilla olevaa tutkimustietoa ja matemaattista todennusta. Kehitystyö perustuu koneellisesti tarkistettuihin todistuksiin, ei perustelemattomiin väittämiin. Uskomme, että tarkkuus ja perusteellisuus ovat välttämättömiä laajoissa riippuvuusmallinnuksessa.
Kiinnostaako kuulla lisää? Ota yhteyttä!