FutureFix

機能

予測メンテナンス アプリは、LSTM モデルを使用して時系列データを分析し、過去のセンサー測定値と運用指標に基づいてメンテナンスの必要性を予測します。LSTM は、時間パターンの特定と将来のメンテナンス要件の予測に優れています。

Gemini API が精度を高める仕組み:

コンテキストの拡充: Gemini API は、メンテナンス ログや技術者のメモなどの非構造化データから追加の分析情報を提供することで、LSTM モデルを補完し、コンテキスト情報で予測精度を高めます。

パターン認識: LSTM は連続的なパターンに重点を置いていますが、Gemini API はより広範な傾向とコンテキストの詳細を分析し、LSTM だけでは把握できない問題を特定することで、全体的な予測の信頼性を高めます。

データ統合: Gemini API は、テキストデータや数値データなど、さまざまなデータソースを統合し、LSTM モデルで使用されるデータセットを拡充することで、より正確な予測を可能にします。

実用的な分析情報: API は複雑な予測を明確で実用的な推奨事項に変換し、LSTM モデルの予測をメンテナンスのスケジュール設定と意思決定に実用的なものにします。

要するに、Gemini API は、コンテキスト分析情報の追加、追加パターンの認識、さまざまなデータソースの統合により、LSTM モデルの予測機能を強化し、より正確なメンテナンス予測を可能にします。