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ScaleOut Software は、バージョン 4 のリリースに伴い、ScaleOut Digital Twins™ サービスおよびホスティング プラットフォームに生成 AI と機械学習の機能強化を導入すると発表しました。このアップデートでは、OpenAI の大規模言語モデルが統合され、デジタル ツインのデータ分析、異常の検出、複雑なシステム監視のためのリアルタイムの洞察の提供機能が強化されます。この統合の目的は、運用管理者が問題を迅速に特定して対処できるようにし、作業負荷を軽減することです。

バージョン 4 の新機能は、リアルタイム監視の限界を押し広げてより自律的な運用を実現し、複雑なシステムの管理における安全性と効率性を高めるように設計されています。このテクノロジーは汎用性が高く、輸送、セキュリティ、スマート シティ、軍事資産追跡など、さまざまな分野に適用できます。ScaleOut Software の CEO 兼創設者である William Bain 博士は、リアルタイム運用インテリジェンスにおける AI と機械学習の変革の可能性を強調し、洞察を簡単に、迅速に発見できることを強調しました。

ScaleOut Digital Twins バージョン 4 の主な機能の 1 つは、生成 AI を使用して自動異常検出を実行する機能です。このプラットフォームは、集約されたデータを OpenAI のモデルに送信することでデータ ストリーム内の不規則なパターンを識別し、監視プロセスを自動化して、運用管理者が問題解決に集中できるようにします。さらに、このアップデートにより、自然言語プロンプトによるデータ視覚化とクエリの作成が可能になり、管理者のワークフローが簡素化されます。

最新バージョンでは、デジタル ツイン内の ML アルゴリズムの自動再トレーニングも導入され、新しいテレメトリ データが処理されるにつれて監視機能が向上します。この機能により、デジタル ツインは変化する状況に適応し、より正確で信頼性の高い洞察を提供できます。ScaleOut Digital Twins は、TensorFlow と Microsoft ML.NET の ML アルゴリズムをサポートするようになり、ユーザーに幅広い機械学習モデルの展開オプションを提供します。パフォーマンスも強化され、プラットフォームは 1 秒あたり数百万のデジタル ツインと数十万のメッセージを含むワークロードを処理できるようになりました。開発者向けには、リアルタイムの監視とシミュレーションのためのデジタル ツイン モデルの構築とテストを容易にするオープンソース API とワークベンチが用意されています。詳細については、ScaleOut Digital Twins の Web サイトにアクセスし、ソーシャル メディアの更新をフォローしてください。