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ABB 社、MATLAB で因果 AI モデルを実用化
因果故障解析システム開発を促進する取り組み
「マイクロサービス機能により、スケーラブルなマイクロサービスである MATLAB ベースのモデルの展開が可能になります。(この機能により)、他のシステムやフレームワークへのシンプルでシームレスな統合が可能になります。」
主な成果
- MATLAB Compiler SDK により、Docker コンテナでマイクロサービスを有効にし、カスタマイズされたパイプラインを開発しました。
- RestAPI 通信により、Amazon Web Services上の既存のワークフローとのデータ交換が保証されました。
- 自動化された展開パイプラインにより、再コーディングの必要性がなくなり、手動による翻訳、統合、コード監査、機能テストにかかる時間が大幅に短縮されました。
電動化と自動化の世界的リーダーである ABB は、因果関係のデータに基づく因果 AI モデルを活用しています。これらのモデルは、顧客の意思決定プロセスに関するより優れた洞察を提供します。どの AI モデルも、手動による翻訳、CI/CD パイプラインの問題、エンタープライズ レベルの既存のフレームワークとの統合の複雑さ、データ交換の制限などの展開の課題に直面しています。これらの課題に対処するために、ABB チームは MATLAB® で機械学習モデルをコンテナ化されたマイクロサービスとして運用化し、既存のワークフローと統合しました。その結果、シームレスなパイプラインにより、原因別障害分析エキスパート システムの開発が可能になりました。
MATLAB Compiler SDK™ により、MATLAB 関数は他のアプリケーションで簡単に共有して使用できる形式でパッケージ化され、Docker ® イメージを作成するために使用されました。その後、AI アルゴリズムは、エンドポイントを提供して RESTful リクエストを受け入れるマイクロサービスとして展開されました。この MATLAB マイクロサービスは Amazon® Elastic Container Service with Fargate に展開され、受信リクエストをマイクロサービスの複数のインスタンスに均等に分散させるためにロードバランサーが使用され、スムーズな運用が実現されました。最後に、Web フレームワークである Flask を Amazon Simple Storage Service と DynamoDB に接続して、データの保存と取得を管理しました。
