Aporia, una piattaforma di osservabilità in linguaggio macchina (ML), ha annunciato oggi il lancio di un nuovo strumento progettato per semplificare l’analisi dei dati di produzione. La società afferma che il loro strumento, chiamato Production Investigation Room (Production IR), offre un ambiente digitale unico nel suo genere per l’analisi dei dati in tempo reale, indagini sulla causa principale e approfondimenti, rivolto a data scientist, ingegneri ML e analisti.
Tradizionalmente, l’analisi dei dati di produzione è stata un processo complesso e dispendioso in termini di tempo, con limitata collaborazione e frequenti modifiche al codice.
Aporia sostiene che il nuovo strumento semplifica questo processo grazie a un’interfaccia user-friendly e personalizzabile che ricorda un taccuino. Ciò riduce la necessità di scrivere codice complesso e aiuta gli utenti interessati a ottenere informazioni preziose dai propri dati di produzione.
“L’obiettivo di Production IR è fornire un accesso centralizzato all’analisi dei dati di produzione AI/ML. Questo strumento elimina le sfide e i problemi associati ai metodi tradizionali, come l’accesso limitato ai dati, la scarsa collaborazione e la necessità di scrivere grandi quantità di codice”, ha affermato Liran Hason, cofondatore e CEO di Aporia. “Attraverso la connessione diretta di Aporia al database dell’utente (DDC), consente un rapido ed efficiente accesso ai big data, semplificando la gestione di grandi volumi di dati”.
Aporia afferma che questo approccio migliora le prestazioni dei modelli di apprendimento automatico e aumenta l’efficienza e l’efficacia dell’esplorazione dei dati. La piattaforma consente anche agli investigatori di lasciare annotazioni, segnalare progressi e avvisare gli altri di problemi specifici, agevolando le indagini collaborative.
Secondo Aporia, l’offerta comprende una notevole personalizzazione per adattarsi a esigenze specifiche e può essere facilmente configurata per diversi set di dati e requisiti, offrendo una visualizzazione semplice delle indagini.
Inoltre, Production IR configura automaticamente le query sui big data, superando così le sfide legate all’implementazione di modelli di produzione su larga scala e all’analisi dei dati.
La società ha dichiarato che la natura collaborativa di questo nuovo strumento promuove la condivisione delle conoscenze tra gli utenti. Consente il confronto delle analisi e facilita la condivisione di intuizioni all’interno della piattaforma Aporia.
“Gli ingegneri ML e i data scientist possono sfruttare le sue funzionalità per creare dashboard interattive che possono essere condivise e integrate con strumenti preferiti come Databricks, Snowflake e altri”, ha aggiunto Hason di Aporia. “Con una visualizzazione unificata di dati e informazioni, tutti i membri del team possono accedere alle stesse informazioni”.
Hason ha sottolineato che l’analisi delle cause alla radice (RCA) tradizionale si basa su un’ampia codifica che richiede risorse, provoca ritardi, isola le informazioni e aumenta il potenziale di errori umani. Inoltre, la RCA è spesso associata a costi elevati.
“Production IR supera queste sfide fornendo approfondimenti per migliorare i modelli. Offre opzioni di personalizzazione e garantisce un’esperienza coinvolgente per i data scientist e gli ingegneri, promuovendo indagini collaborative”, ha spiegato. “Questo porta a un tempo medio di risoluzione (MTTR) accelerato e semplifica il processo RCA migliorando la velocità di risposta e l’agilità, riducendo al contempo il numero di risorse investite nelle attività”.
Con una vasta gamma di funzionalità di analisi, Production IR mira a semplificare l’analisi dei dati, offrendo analisi dei segmenti, statistiche dei dati, analisi della deriva, analisi della distribuzione e risposta agli incidenti.
“La funzione di analisi dei segmenti di Aporia consente agli investigatori di suddividere i dati in segmenti più piccoli e gestibili. Ciò permette un’analisi dettagliata di sottoinsiemi specifici di dati, che può aiutare a identificare modelli, anomalie o correlazioni che potrebbero non emergere quando si analizzano i dati nel loro insieme”, ha affermato Hason. “Le nuove funzionalità della nostra piattaforma offrono agli investigatori capacità analitiche che consentono loro di condurre indagini più efficienti ed efficaci”.
Aporia sostiene che la capacità di risposta agli incidenti dello strumento migliora l’affidabilità e l’efficienza dei prodotti di intelligenza artificiale, consentendo ai responsabili delle decisioni di gestire in modo efficace problemi o minacce. La società ha dichiarato che le organizzazioni possono affrontare in modo proattivo potenziali sfide integrando la risposta agli incidenti nelle pratiche di intelligenza artificiale, garantendo così un’implementazione responsabile ed etica dell’IA.
Inoltre, lo strumento include un proiettore incorporato che consente agli utenti di rappresentare visualmente dati non strutturati in 2D e 3D utilizzando la tecnica di riduzione delle dimensioni chiamata UMAP.
“Un proiettore incorporato è uno strumento che aiuta gli utenti a visualizzare ed esplorare dati complessi non strutturati, come dati di testo o immagini, in uno spazio dimensionale inferiore, solitamente rappresentato in visualizzazioni 2D o 3D”, ha spiegato Hason. “Utilizza una tecnica di riduzione delle dimensioni chiamata approssimazione e proiezione del collettore unificato (UMAP). Questo può essere facilmente osservato nella visualizzazione del proiettore incorporato”.
Hason ha affermato che questa funzionalità è significativa per i modelli NLP, LLM e CV, poiché fornisce una comprensione completa dei dati di produzione e promuove miglioramenti nei modelli di apprendimento automatico.
Ha spiegato che il proiettore incorporato analizza la disposizione spaziale, la prossimità e le relazioni geometriche dei dati per individuare modelli all’interno dei dati. Questi modelli rivelano strutture, tendenze o associazioni sottostanti che potrebbero non essere immediatamente evidenti nei dati originali ad alta dimensione.
“Sfruttando un proiettore incorporato con UMAP, gli utenti possono acquisire una comprensione più approfondita dei propri dati non strutturati, consentendo attività come l’analisi dei dati, l’interpretazione dei modelli, l’ingegneria delle caratteristiche e la generazione di ipotesi nei domini di NLP, LLM e CV”, ha dichiarato Hason a VentureBeat.
Hason ha affermato che Aporia si impegna a democratizzare e accelerare l’uso dell’intelligenza artificiale, consentendo alle aziende di instaurare fiducia e garantire un utilizzo sicuro. Ha sottolineato che gli errori nell’IA possono avere conseguenze che vanno da semplici inconvenienti a impatti che possono alterare la vita delle persone.
“Immagina se un sistema di intelligenza artificiale nel settore sanitario diagnosticasse erroneamente le condizioni di un paziente, o se un modello di previsione finanziaria non riuscisse a prevedere con precisione le tendenze del mercato. Le conseguenze potrebbero essere gravi. Pertanto, è fondamentale garantire che i sistemi di intelligenza artificiale siano non solo efficaci, ma anche affidabili, comprensibili e degni di fiducia”, ha affermato.
Hason ha affermato che Aporia si impegna ad assistere le imprese nella realizzazione di un’IA responsabile attraverso la loro piattaforma di osservabilità ML. Ha sottolineato che la piattaforma offre trasparenza fornendo informazioni chiare sul processo decisionale dell’IA, promuovendo la fiducia degli utenti e accelerando l’adozione dell’IA.
“Aporia si impegna a creare un’IA responsabile per ogni individuo nel mondo. Ci dedichiamo alla creazione di una piattaforma che fornisca una soluzione completa per consentire alle aziende di gestire in modo responsabile ed efficiente i loro sistemi di intelligenza artificiale”, ha affermato. “Il nostro impegno va oltre la semplice creazione di tecnologia; si tratta di creare un ambiente sicuro e affidabile per l’utilizzo dell’IA in tutti i settori”.