Eventual AI
بنية بيانات مهيأة للـGPU لفرق الذكاء الاصطناعي والروبوتات
تعالج Eventual مشكلة أساسية في تطوير الذكاء الاصطناعي، وهي الوقت الذي يقضيه الباحثون في إدارة تدفقات البيانات بدلًا من تدريب النماذج. طوّر المنصة مهندسون واجهوا هذا التحدي على نطاق واسع، وهي توفر بنية تحتية للتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة تعجز أنظمة البيانات الكبيرة التقليدية عن معالجتها بكفاءة.
أبرز الميزات
- يعمل محرك Daft على نطاق الإكسابايت مع دعم وحدات معالجة الرسومات للفيديو وبيانات lidar وبيانات المستشعرات غير المهيكلة
- تتيح MultiBase إجراء استعلامات باللغة الطبيعية على بيتابايتات من بيانات الأساطيل لاستخدامات الروبوتات والذكاء الاصطناعي الإدراكي
- تعمل مباشرة مع الصيغ القياسية مثل mp4 وjpeg ومع مساحات التخزين التي يملكها المستخدم، من دون الحاجة إلى صيغ احتكارية
- تلغي الحاجة إلى مسارات ETL المخصصة وتخفف أعباء هندسة البيانات
- مختبرة في بيئات الإنتاج لدى مؤسسات تطوّر أنظمة ذكاء اصطناعي وأنظمة ذاتية التشغيل على نطاق واسع
تستهدف Eventual باحثي الذكاء الاصطناعي وفرق الروبوتات والمؤسسات التي تطوّر أنظمة ذكاء اصطناعي مادي تعتمد على مجموعات ضخمة من بيانات الإدراك. ويركز تسعيرها على المؤسسات، مع ترتيبات مخصصة حسب حجم الاستخدام واحتياجات البنية التحتية.
التعليقات(0)
سجّل الدخول للتعليق