Exowatt создает солнечные системы, которые напрямую питают энергоемкие объекты, включая дата-центры для ИИ, обходя длительные очереди на подключение к электросети. Для управления системой компания использует ИИ-агентов, которые мониторят и обрабатывают сигналы тревоги в реальном времени, часто на периферии с ограниченной связью.
Для масштабирования управления системой Exowatt внедрила серверную настройку моделей на Amazon SageMaker, что позволило быстро создавать специализированные модели для разных задач и развертывать их как в облаке, так и на периферийных устройствах без GPU.
Использование кастомизированных моделей позволило добиться точности выше, чем у общих лидирующих моделей, при этом стоимость работы снизилась в 49 раз. Это критично для задач, где требуется автономное и надежное принятие решений на тысячах объектов.
Ключевым достижением стала разработка повторяемого AI-пайплайна, который сокращает время от сырых данных до готовой модели с оценкой и сертификацией с месяцев до дней, что ускоряет внедрение и обновление ИИ-решений.
Exowatt планирует расширять применение этого подхода для создания узкоспециализированных моделей по всему парку оборудования, что позволит повысить эффективность и надежность работы систем в энергетике и других сферах.
Использование серверной настройки моделей на облачных платформах позволяет создавать специализированные ИИ-решения, которые превосходят универсальные модели по точности и экономичности. Это открывает новые возможности для масштабируемого и автономного управления сложными физическими системами, снижая операционные риски и затраты.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.