Инновационные технологии с помощью Интернета вещей и искусственного интеллекта

Представляем 4 новые запатентованные технологии машинного обучения и Интернета вещей от SAS

Автор: Элисон Болен (Alison Bolen), редактор SAS Insights

Кто знал, что анализуя данные Интернета вещей можно найти лучший способ пробурить скважину? Или найти более быстрый способ остановить мошенничество в сфере здравоохранения? В SAS это лишь некоторые из новых технологий, которые мы запатентовали для анализа данных в реальном времени и потоковой передачи данных из Интернета вещей. Давайте узнаем о них больше от изобретателей.

1. Нефть и газ: как пробурить лучшую скважину

Что, если бы вы могли оптимизировать скорость бурения глубокой ямы в земле в зависимости от материала поверхности и других факторов окружающей среды? Специалисты по анализу данных в SAS обнаружили способ подачи данных обратно на бурильную установку во время ее работы, автоматически регулируя скорости сверления для повышения эффективности и уменьшения поломок.

Дэвид Поуп, старший менеджер службы поддержки pre-sale SAS, говорит: «Этот патент связан с Интернетом вещей, аналитикой и программным обеспечением SAS. Если чего-то одного бы не было, этот патент был бы невозможен». Поуп разделяет патент с тремя коллегами в SAS.

«Приятно признание за решение проблемы, о которой никто никогда не задумывался», - говорит Поуп. Запатентованная технология использует SAS для анализа окружающей среды и оптимизации скорости бурового сверления при прорыве породы и углублении скважины.

Поуп имеет всего 12 патентов и является наставником для коллег, которые разделяют его интересы в области инноваций.

Название патента: Определение контрольной переменной для максимизации скорости проникновения при бурении
Изобретатели: Морей Лейнг, Дэвид Поуп, Кит Холдавэй, Джеймс Дуарте
Ключевые технологии: Интернет вещей, аналитика, обработка потоков событий
Основная отрасль: Нефтегазовая

2. Финансовые услуги: снижение риска в банковской сфере и за ее пределами.

Обработка потоковых данных по-прежнему является новой концепцией для многих приложений по анализу данных, где данные обрабатываются системой как единый статический пакет. Вместо того, чтобы перестраивать все эти системы, что, если бы был способ заставить систему думать, что новый источник потоковых данных на самом деле является статическим.

Кэтрин Тейлор, старший специалист по анализу данных SAS, получила патент на систему, которая делает именно это. Первоначально она разработала метод анализа потоковых данных для расчета рисков в реальном времени в большом банке, но вскоре поняла, что тот же метод может работать в любой системе, принимающей потоковые данные.

«Метод был разработан, чтобы помочь банковским организациям, но еще патент использовался в управлении нагрузкой на энергосети, например. Любая отрасль может использовать его и извлечь из этого выгоду», - объясняет Тейлор. Ей выдано два патента, третий принят и четвертый находится на рассмотрении.

Название патента: Управление историческими потоками данных и в реальном времени
Изобретатель: Кэтрин Тейлор
Ключевые технологии: потоковая передача данных, дистрибутивное хранение файлов, in-memory аналитика
Основная отрасль: Межотраслевой

Кто еще занимается инновациями в аналитике?

Инновации в использовании аналитики меняют мир начиная с исцеления болезней до изучения солнца. Загрузите эту электронную книгу, чтобы узнать, где технологии завтрашнего дня применяются сегодня.

Скачать электронную книгу

3. Производство: мониторинг сложных систем и процессов

Современные производственные мощности загружены сложными взаимосвязанными системами и процессами. Когда одна небольшая часть системы выходит из строя или замедляется, последующие эффекты могут быть колоссальными.

Новая система собирает данные из этих сложных систем во время их работы, чтобы предотвратить сбои и оптимизировать процессы. Это помогает производителям решать повседневные и ежегодные задачи.

«Наш метод является улучшенной версией того, что было сделано ранее в производстве, и он идеально подходит для данных Интернета вещей», - говорит Аня Макгирк, выдающийся разработчик статистических исследований в SAS. Ее инновация предназначена для анализа данных с более чем тысячи датчиков, которые отправляют данные с частотой менее секунды со многих различных частей завода или объекта.

Этот недавно запатентованный метод помогает определить, когда эти машины или процессы начинают выходить из строя. Он идентифицирует сдвиг среднего значения процесса или изменение вариативности процесса. «Наш метод - это не просто улучшенная версия предыдущих методов», - говорит Макгирк, - «но, возможно, более важно, его проще реализовать и он особенно хорошо подходит для случаев, когда считывание данных происходит с высокой скоростью - данные типа Интернета вещей».

Название патента: Система мониторинга на основе описания опорных векторных данных
Изобретатели: Деоврат Какде, Сергей Передрий, Арин Чаудхури, Аня МакГирк
Ключевые технологии: аналитика, Интернет вещей, обработка потоков событий
Основная отрасль: производство

Наш метод – это не просто улучшенная версия предыдущих методов, но, возможно, что более важно, его проще реализовать и он особенно хорошо подходит для случаев, когда считывание данных происходит с высокой скоростью - данные типа Интернета вещей. Аня Макгирк (Anya McGuirk) выдающийся разработчик статистических исследований SAS

4. Здравоохранение: выявление рискованных заявок в режиме реального времени

Когда мошенники подают поддельные заявки на медицинское обслуживание, страховая компания не только оплачивает расходы, но и повышает стоимость страхования для всех. Поймать мошенников на месте преступления может быть сложно и дорого. Их схемы постоянно меняются, а сложность медицинской практики выставления счетов дает мошенникам много возможностей для ложных или завышенных заявок.

Эмили Маккуистон, менеджер по консалтингу SAS, разработала новый алгоритм, который почти сразу обнаруживает мошеннические заявки. Используя обработку в реальном времени и машинное обучение, новая технология может выявлять подозрительную заявку, как только эта заявка подана. «Мы работаем напрямую с медэкспертами и понимаем трудности, с которыми они сталкиваются. Мы хотим помочь им улучшить процесс обнаружения мошенничества, сделать его проще и быстрее», - говорит Маккуистон.

Эта новая технология - всего лишь один из способов, где SAS использует машинное обучение для улучшения решений в области здравоохранения. «Мы продолжаем вводить новшества, помогая клиентам в сфере здравоохранения, повышать качество, процесс и административную эффективность, используя машинное обучение, и планируем предоставлять патенты на эти инновации», - говорит Маккуистон.

Название патента: Методы обеспечения улучшенной обработки и моделирования в реальном времени для обнаружения аномалий в данных, относящихся к медицинским событиям, с использованием деревьев решений
Изобретатели: Стивен Энк, Эмили Маккуистон, Дэниел Келли
Ключевые технологии: машинное обучение
Основная отрасль: здравоохранение

Будущее инноваций в SAS

Общее количество патентов в отрасли показывает, что искусственный интеллект и Интернет вещей остаются двумя наиболее актуальными областями технологий для инноваций.

Аналогичным образом, многие из последних патентов SAS (см. Список USPTO) были сфокусированы на ИИ и IoT. И если владельцы патентов рассказывают о нынешних технологиях, то в этих и других областях от SAS будет еще много новых изобретений.

«Я недавно сменила круг рабочих обязанностей, чтобы сосредоточиться на искусственном интеллекте и машинном обучении», - говорит Тейлор. «Есть еще много возможностей для инноваций и совершенствования методов в этой области».

МакГирк воодушевлена тем, как эти и будущие инновации изменят способы работы различных организаций. «Мы не просто внедряем методы, которые люди придумали раньше, но мы на самом деле внедряем инновации и продвигаемся вперед», - говорит она.