Parabole AI atteint une vitesse 1 000 fois supérieure pour l'optimisation des processus industriels avec Gurobi

En passant d'un calcul basé sur des CPU à un calcul accéléré par GPU, Parabole a multiplié par 1 000 la vitesse de génération et d'analyse de modèles causaux. 

Ce bond en avant en matière de performances a été rendu possible par l'optimisation des modules de la plateforme pour utiliser pleinement la plateforme de calcul accéléré de NVIDIA, avec des tests de benchmark sur plusieurs architectures de calcul de NVIDIA, de l'architecture NVIDIA Ampere à la plateforme de calcul NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip.

Les principaux gains de performances liés au passage de l'architecture Ampere à GH200 incluent :

• Traitement des données textuelles : 4,5 à 6,8 fois plus rapide
• Génération et exécution des modèles mathématiques (MILP, Programmation linéaire mixte en nombres entiers) : 1,5 à 2,5 fois plus rapide
• Génération et analyse de graphes causaux : exécution 2,5 fois plus rapide

Le délai global d'analyse des causes a été réduit d'environ 10 heures à moins d'une minute grâce au passage d'un processeur (64 processeurs virtuels x86) à GH200.

Ces améliorations sont des prouesses techniques et permettent une prise de décision en temps réel à l'échelle industrielle. Dans le cadre d'un déploiement chez un grand fabricant d'équipements, l'agent d'optimisation causale de l'IA de TRAIN a été utilisé pour générer des plans de production à la minute dans une usine complexe avec plusieurs types de machines et de produits. Le système :

• Optimisé sur plusieurs indicateurs de performance clés, notamment l'état des machines, les cycles de maintenance, la qualité et le gaspillage
• Évite les séquences opérationnelles avec un risque élevé de temps d'arrêt grâce aux connaissances causales intégrées des machines et des opérateurs
• S'est adapté rapidement aux perturbations soudaines (pannes de machines ou changements de la demande, par exemple) via une reconfiguration de scénarios facile à utiliser
• Réduit des problèmes de planification de la production hebdomadaire impliquant plus de 40 millions de points de décision en une tâche de quelques minutes, auparavant impossibles avec des méthodes forcenées

L'intégration de la plateforme TRAIN de Parabole, du calcul accéléré de NVIDIA et du solveur d'optimisation Gurobi améliore les processus industriels en temps réel. Ensemble, cette collaboration fournit :

• Espace décisionnel optimisé via la sélection de variables causales et le raffinement bayésien
• Inclusion de facteurs qualitatifs pour une modélisation plus réaliste
• Recommandations basées sur les causes profondes qui mènent à des actions concrètes
• Adaptabilité en temps réel aux conditions opérationnelles changeantes
• Génération rapide de plans en moins de 5 minutes
• Résultats explicables grâce à des hypothèses causales transparentes
• Interface conviviale permettant une reconfiguration facile des scénarios

Ce framework causal et basé sur l'IA permet aux entreprises d'aller au-delà des modèles d'optimisation traditionnels et rigides pour offrir une prise de décision plus rapide, plus interprétable et plus adaptative à l'échelle industrielle. Cette optimisation inédite a permis d'économiser 5 % de gaz naturel dans une grande raffinerie grâce à la génération de règles énergétiques en temps réel et a augmenté de 66 % l'efficacité globale des équipements (OEE), un indicateur de fabrication mesurant la disponibilité des machines, la vitesse de production et la qualité des produits sur les grandes lignes de production.

Parabole s'attelle à étendre sa méthodologie à des domaines supplémentaires tels que l'énergie et la logistique, tout en améliorant la robustesse des modèles d'IA et la précision de l'inférence causale grâce à une intégration plus approfondie des données externes et internes.