FutureFix

O que faz?

Nosso app de manutenção preditiva usa um modelo LSTM para analisar dados de séries temporais e prever as necessidades de manutenção com base em leituras históricas de sensores e métricas operacionais. O LSTM se destaca na identificação de padrões temporais e na previsão de requisitos de manutenção futuros.

Como a API Gemini melhora a precisão:

Enriquecimento contextual: a API Gemini complementa o modelo LSTM com insights adicionais de dados não estruturados, como registros de manutenção e anotações de técnicos, refinando a precisão da previsão com informações contextuais.

Reconhecimento de padrões: enquanto o LSTM se concentra em padrões sequenciais, a API Gemini analisa tendências mais amplas e detalhes contextuais, identificando problemas não capturados pelo LSTM, o que melhora a confiabilidade geral da previsão.

Integração de dados: a API Gemini ajuda a integrar diversas fontes de dados, incluindo dados textuais e numéricos, enriquecendo o conjunto de dados usado pelo modelo LSTM e gerando previsões de manutenção mais precisas.

Em essência, a API Gemini melhora os recursos de previsão do modelo LSTM adicionando insights contextuais, reconhecendo padrões adicionais e integrando várias fontes de dados para previsões de manutenção mais precisas.