Inga produkter i varukorgen.
SAS Institute storsatsar på generativ ai och digitala tvillingar
Ai
Generativ ai fortsätter vara på allas läppar. Nu annonserar mjukvaruleverantören SAS Institute en storsatsning på generativ ai i form av generering av syntetiska data, digitala tvillingar och integrering med språkmodeller.
– Att realisera värden av generativ ai kräver djup branschkunskap, ai-funktionalitet i framkant och styrning från början till slut. SAS har en unik möjlighet att leverera allt detta i vår portfölj, säger Josefin Rosén, ai-expert på SAS Institute och fortsätter:
Någonting är fel
Du är inloggad som prenumerant hos förlaget Pauser Media, men nånting är fel. På din profilsida ser du vilka av våra produkter som du har tillgång till. Skulle uppgifterna inte stämma på din profilsida – vänligen kontakta vår kundtjänst.
Techtidningen premium
Läs vidare – starta din prenumeration
Redan prenumerant? Logga in och läs vidare.
– Vår investering på en miljard dollar i branschlösningar inkluderar integration av tillförlitliga generativa ai-förmågor som är korrekta, förklarbara och försvarbara. SAS programvara är ofta affärskritisk för våra kunders verksamheter, så vi har inte utrymme att ha rätt bara ”ibland”.
Under bolagets konferens SAS Explore i Las Vegas presenterade företaget sina senaste innovationsframsteg inom tillförlitlig generativ ai:
1. Generering av syntetiska data. SAS satstsar på så kallat generativa adversariala nätverk (GAN) för att skapa statistiskt samstämmig tabulär data som återspeglar komplexiteten i verkliga miljöer. Dessa möjliggör enligt företaget integritetsbevarande, begränsning av bias och förstärkning av sällsynta händelser och fungerar som grund för digitala tvillingar. SAS innovationer på området förbättrar enligt bolaget prediktiva modeller avsevärt och minskar samtidigt kostnaden för insikter inom branscher som hälsovård, bank, försäkring, detaljhandel och tillverkning.
2. Digitala tvillingar. För att ha en plan för att hantera driftsavbrott och överhuvudtaget vara mer motståndskraftig vid oväntade händelser behöver organisationer kunna simulera och optimera komplexa system som leveranskedjor och produktionsanläggningar. Genom att bygga en digital tvilling av ett fysiskt system kan en organisation simulera olika scenarier och därmed ta mer strategiska beslut.
3. Stora språkmodeller (LLM). LLM:er utgör en central del av den generativa ai-rörelsen. För att leverera verkligt värde till företagen måste dessa grundläggande modeller finjusteras till branschspecifika användningsområden samtidigt som dataskyddet bibehålls. SAS expertis inom deep learning, reinforcement learning och naturlig språkbearbetning (NLP) gör att generativ ai snabbare skapar värde för kunderna. Redan nu kan marknadsförare utnyttja generativa ai-modeller för att effektivt planera, skapa innehåll och designa kundresan med hjälp av generativa ai-modeller i en SAS Customer Intelligence 360-integration.
Denna artikel var tidigare publicerad på tidningen telekomidag.se
