Le logiciel inspiré du cerveau de Numenta ajoute des smarts à la grille

Les spécialistes de la technologie savent que de plus en plus de données sont créées, mais la startup d'intelligence artificielle Numenta s'attaque à un problème légèrement différent : la vitesse à laquelle les données sont produites.

La société de la Silicon Valley, fondée par le pionnier de l'informatique mobile Jeff Hawkins, a déclaré la semaine dernière que la société d'efficacité énergétique EnerNoc faisait partie d'un petit groupe d'entreprises testant actuellement son logiciel.

Son produit, appelé Grok, est conçu pour traiter les données afin de produire une sorte de prédiction ou d'aperçu. Le logiciel est calqué sur la façon dont le cerveau humain traite les données et est particulièrement bien adapté pour gérer des flux d'informations, tels que les données d'un capteur à intervalles réguliers, selon la société.

EnerNoc utilise Grok pour générer plus de revenus auprès de ses clients de réponse à la demande qui acceptent de réduire leur consommation d'électricité. Les opérateurs de réseau paient EnerNoc pour agréger bon nombre de ces réductions d'énergie dans les bâtiments afin de maintenir une fréquence de réseau constante. Grok étudie les données des compteurs de services publics pour prédire la fiabilité avec laquelle un client EnerNoc peut compter pour réduire sa consommation d'électricité au cours des deux prochaines heures.

Un autre client anonyme est un opérateur de parc éolien en Europe, qui a besoin de donner un sens aux données produites par pas moins de 34 capteurs sur 800 éoliennes, selon Numenta. Grok a détecté des tendances dans les températures des boîtes de vitesses pour signaler les problèmes potentiels et envoyer une personne chargée de la maintenance, une tâche coûteuse pour les éoliennes offshore.

Numenta travaille également avec des réseaux publicitaires mobiles pour maximiser les revenus provenant de différentes sources de son inventaire publicitaire et avec des gestionnaires de fonds spéculatifs pour prédire les cours boursiers. Une autre application du logiciel d'analyse prédictive consiste à reconnaître immédiatement une transaction frauduleuse.

Mais l'énergie est devenue l'une des utilisations les plus intéressantes de sa technologie, car les bâtiments et les équipements énergétiques sont de plus en plus instrumentés, comme une éolienne ou une turbine à gaz. Le défi que vous rencontrez dans l'énergie est qu'il n'y a qu'une explosion de sources de données, explique le PDG Rami Branitzky.

Dans les systèmes analytiques conventionnels, les données sont collectées et les experts conçoivent un modèle pour les organiser et les étudier. Grok ne déplace pas les données dans un système distinct pour les analyser ultérieurement. Au lieu de cela, le logiciel peut prendre un flux d'informations et créer un modèle qui peut identifier automatiquement les modèles et les propriétés pertinentes.

Le logiciel basé sur le cloud pourrait, par exemple, prédire la consommation d'énergie dans un bâtiment en fonction des modèles précédents ou prendre des informations de diagnostic à partir du moteur d'une voiture et reconnaître une anomalie. L'un des principaux avantages du logiciel est qu'il élimine le goulot d'étranglement lié à la recherche de scientifiques des données qui créent les modèles qui rendent les données utiles, explique Branitzky. La société facture ses clients en fonction du nombre de modèles créés par le logiciel, qui peuvent être créés à partir de plusieurs flux de données.

Le logiciel a été développé pour imiter le fonctionnement du néocortex, la couche externe du cerveau responsable de la planification, de la parole et du mouvement. (Voir, Les algorithmes d'apprentissage intelligents de Numenta.) C'est une tentative d'amélioration de l'apprentissage automatique, un domaine de l'intelligence artificielle où les ordinateurs peuvent agir sans avoir d'instructions explicites écrites sous forme de programmes. (Pour une plongée profonde sur Grok, voici un présentation technique de Hawkins .)

Dans le monde du logiciel, nous entendons parler de la grande promesse de l'intelligence artificielle depuis des années et Hawkins travaille sur Numenta depuis au moins 2005. Il y a donc des raisons d'être sceptique quant aux performances de Numenta.

Ce qui a changé depuis que Hawkins a créé l'entreprise, c'est la quantité de données qui peuvent être analysées, en particulier les appareils autres que les ordinateurs traditionnels, tels que les capteurs d'une éolienne. Numenta doit désormais trouver les applications où son logiciel surpasse les outils prédictifs traditionnels et trouver des clients prêts à payer pour des analyses à la volée.

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