FutureFix

Çfarë bën

Aplikacioni ynë i mirëmbajtjes parashikuese përdor një model LSTM për të analizuar të dhënat e serive kohore dhe për të parashikuar nevojat e mirëmbajtjes bazuar në leximet historike të sensorëve dhe metrikat operacionale. LSTM shkëlqen në identifikimin e modeleve kohore dhe parashikimin e kërkesave të ardhshme të mirëmbajtjes.

Si e rrit saktësinë API Gemini:

Pasurimi kontekstual: Gemini API plotëson modelin LSTM duke ofruar njohuri shtesë nga të dhënat e pastrukturuara, të tilla si regjistrat e mirëmbajtjes dhe shënimet e teknikëve, duke rafinuar saktësinë e parashikimit me informacionin kontekstual.

Njohja e modelit: Ndërsa LSTM përqendrohet në modelet vijuese, API-ja e Gemini analizon tendencat më të gjera dhe detajet kontekstuale, duke identifikuar çështjet që nuk janë kapur vetëm nga LSTM, gjë që përmirëson besueshmërinë e përgjithshme të parashikimit.

Integrimi i të dhënave: Gemini API ndihmon në integrimin e burimeve të ndryshme të të dhënave, duke përfshirë të dhëna tekstuale dhe numerike, duke pasuruar grupin e të dhënave të përdorur nga modeli LSTM dhe duke çuar në parashikime më të sakta.

Vështrime të Veprueshme: API përkthen parashikimet komplekse në rekomandime të qarta, të zbatueshme, duke i bërë parashikimet e modelit LSTM më praktike për planifikimin e mirëmbajtjes dhe vendimmarrjen.

Në thelb, Gemini API rrit aftësitë parashikuese të modelit LSTM duke shtuar njohuri kontekstuale, duke njohur modele shtesë dhe duke integruar burime të ndryshme të të dhënave për parashikime më të sakta të mirëmbajtjes.