Equitus AI bejelentette a KGNN beindítását: Forradalmi adatösszekapcsolás és döntéshozatal
Equitus AI, egy Tampa Bay-i cég bemutatta a KGNN (ejtsd: ‘Kajun’)-t, a világ első Tudáshálózati Neurális Hálózati platformját. A KGNN kombinálja a legmodernebb neurális hálózatokat a következő generációs tudáshálózattal, hogy újragondolja az adatösszekapcsolás táját.
A hagyományos tudáshálózatokkal ellentétben a KGNN lehetővé teszi a dinamikus adatintegrációt, a szemantikus következtetést és a rugalmas döntéshozatalt. Fejlett képességeinek köszönhetően képes megérteni és kommunikálni a bonyolult és szétszórt adatökoszisztémákkal, megszüntetve az adatintegráció történelmi korlátait.
A KGNN kiválóan teljesít fejlett következtetés és elemzés terén olyan bonyolult algoritmusok segítségével, amelyek az összefüggéseket azonosítják és kinyomozzák a hatalmas adathalmazokban. Ez a transzformációs megközelítés jelentős és cselekvésre kész intelligenciát generál, amellyel a szervezetek informált és stratégiai döntéseket hozhatnak.
A KGNN a folyamatos fejlődésre van tervezve, alkalmazkodva a gráfjában bekövetkező szerkezeti és adatváltozásokhoz az idővel. Dinamikus tanulási és következtetési képességei lehetővé teszik az új információk levezetését meghatározott adatok és szabályok alapján, hogy a platform mindig a tudás összekapcsolásának és alkalmazásának élén álljon.
Az egyik legnagyobb erőssége a KGNN-nek az a kötelezettségvállalása, hogy következetes és interoperábilis tudást hozzon létre. Az általános adatformátumok betartásával és lekérdezési nyelvek használatával a KGNN megkönnyíti a zavarmentes adatintegrációt és megosztást különböző rendszerek között. Ez az interoperábilis tervezés gazdagabb és összekapcsoltabb adatértelmezést biztosít, túlmutatva az alapvető tények összegzésén.
A platform rugalmas köztes megoldásként érhető el, amely telepíthető helyszínen vagy felhőben. Rendszer- és adatfüggetlen jellege miatt a KGNN könnyen integrálható a különböző iparágakban és szervezetekben meglévő infrastruktúrákba, lehetővé téve a zavartalan beillesztést.
Az Equitus AI KGNN-je jelentős ugrást jelent az AI területén, lehetővé téve a vállalkozások számára, hogy teljes mértékben kihasználják az adatbefektetéseiket az optimalizált döntéshozatal és stratégiai előrelátás érdekében. Forradalmi képességeivel a KGNN új szabványt állít fel az adatösszekapcsolás terén, és új lehetőségeket hoz a tudáshálózatok világába.
Az Equitus AI-ról:
Az Equitus AI egy vezető technológiai vállalat, amely jelentős tapasztalattal rendelkezik komplex problémák megoldásában az Army, a Special Operations Command (SOCOM) és a Department of Defense (DoD) számára. Az automatizált adatösszekapcsolásra vonatkozó innovatív megközelítésük forradalmasítja a tudáshálózat integrációját, lehetővé téve egy rugalmas és összekapcsolt rendszer kialakítását, amely legyőzi a közös adatintegrációs problémákat. Az Equitus AI skálázhatóságára és optimalizált gráf feldolgozására összpontosítva hatékonyan kezeli az nagy adatmennyiséget.
GYIK szekció:
K: Mi az a KGNN?
V: A KGNN (ejtsd: ‘Kajun’) a Tudáshálózati Neurális Hálózati rövidítése, amelyet az Equitus AI fejlesztett ki. Az neurális hálózatokat és a tudáshálózatokat kombinálja az adatösszekapcsolás forradalmához.
K: Milyen előnyei vannak a KGNN-nek?
V: A KGNN lehetővé teszi a dinamikus adatintegrációt, a szemantikus következtetést és a rugalmas döntéshozatalt. Képes megérteni a bonyolult és szétszórt adatökoszisztémákat, amelyek segítségével a szervezetek informált és stratégiai döntéseket hozhatnak.
K: Hogyan elemzi a KGNN az adatokat?
V: A KGNN fejlett algoritmusokat használ az összefüggések és rejtett mintázatok azonosításához az adathalmazokban. Ez a megközelítés jelentős és cselekvésre kész intelligenciát generál a fejlett következtetéshez és elemzéshez.
K: Képes-e a KGNN alkalmazkodni az adatok idővel történő változásaihoz?
V: Igen, a KGNN folyamatos fejlesztésre van tervezve, és alkalmazkodni tud a gráfjában bekövetkező szerkezeti és adatváltozásokhoz az idővel. Dinamikus tanulási és következtetési képességei lehetővé teszik az új információk kinyerését meghatározott adatok és szabályok alapján.
K: Hogyan segíti elő a KGNN az adatintegrációt és az adatmegosztást?
V: A KGNN betartja az általános adatformátumokat és használ lekérdezési nyelveket, így könnyebb az adatintegráció és megosztás különböző rendszerek között. Biztosítja a tudás következetességét és interoperabilitását.
K: Kompatibilis-e a KGNN a meglévő infrastruktúrákkal?
V: Igen, a KGNN flexibilis köztes megoldásként érhető el, amely telepíthető helyszínen vagy felhőben. Rendszer- és adatfüggetlen, így könnyen integrálható a különböző iparágakban és szervezetekben meglévő infrastruktúrákba.
Kulcsszavak / szakzsargon:
– Tudáshálózati Neurális Hálózat (KGNN): Az Equitus AI által kifejlesztett platform, amely a neurális hálózatokat kombinálja a tudáshálózatokkal.
– Neurális Hálózatok: Az emberi agyat megidéző fejlett algoritmusok, amelyeket az adatelemzéshez és a gépi tanuláshoz használnak.
– Tudáshálózat: Egy gráf alapú adatmodell, amely csomópontokra és élekre osztja az információkat az entitások közötti kapcsolatok reprezentálására.
– Adatösszekapcsolás: Az adatok integrálásának és összevonásának folyamata különböző forrásokból egységes formátumban.
Javasolt kapcsolódó linkek:
– Equitus AI hivatalos weboldala
The source of the article is from the blog radiohotmusic.it