Parabole AI ottiene un'accelerazione di 1.000 volte per l'ottimizzazione dei processi industriali con Gurobi

Passando dal calcolo basato su CPU a quello accelerato su GPU, Parabole ha ottenuto un'accelerazione di 1.000 volte nella generazione e nell'analisi di modelli causali. 

Questo salto di prestazioni è stato reso possibile dall'ottimizzazione dei moduli della piattaforma per utilizzare completamente la piattaforma di calcolo accelerato di NVIDIA, con test di benchmark che coprono più architetture di calcolo NVIDIA, dall'architettura NVIDIA Ampere al Superchip NVIDIA GH200 Grace Hopper.

I principali guadagni di prestazioni nel passaggio dall'architettura Ampere a GH200 hanno incluso:

• Elaborazione dei dati testuali: accelerazione di 4,5 volte-6,8 volte
• Generazione ed esecuzione di modelli matematici (MILP—Ottimizzazione dei Programmi Lineari a Interi Misti): miglioramento 1,5 volte–2,5 volte
• Generazione e analisi di grafici causali: esecuzione fino a 2,5 volte più rapida

Il tempo complessivo di analisi causale è stato ridotto da circa 10 ore a meno di 1 minuto passando dalla CPU (64 vCPU x86) a GH200.

Questi miglioramenti non sono solo imprese tecniche, ma consentono di prendere decisioni in tempo reale su scala industriale. In una distribuzione presso un grande produttore di apparecchiature, l'agente IA di ottimizzazione causale di TRAIN è stato utilizzato per generare piani di produzione a livello di minuto in un impianto complesso con più macchine e tipi di prodotto. Il sistema:

• Ottimizzato su più KPI, tra cui lo stato delle macchine, i cicli di manutenzione, la qualità e gli sprechi
• Evita le sequenze operative con un alto rischio di tempi di inattività, utilizzando le conoscenze causali integrate di macchine e operatori
• Adattato rapidamente alle interruzioni improvvise (ad esempio, guasti alle macchine o variazioni della domanda) tramite una riconfigurazione degli scenari di facile utilizzo
• Il problema di pianificazione settimanale della produzione, che comporta oltre 40 milioni di punti decisionali, è stato ridotto a un'attività che richiede pochi minuti, prima impossibile con i metodi di forza bruta

L'integrazione della piattaforma TRAIN di Parabole, del calcolo accelerato NVIDIA e del risolutore di ottimizzazione Gurobi sta migliorando i processi industriali in tempo reale. Insieme, questa collaborazione offre:

• Spazio decisionale ottimizzato tramite la selezione di variabili causali e il perfezionamento bayesiano
• Inclusione di fattori qualitativi per una modellazione più realistica
• Raccomandazioni basate sulla causa principale che guidano l'azione reale
• Adattabilità in tempo reale alle mutevoli condizioni operative
• Generazione rapida di piani, in meno di 5 minuti
• Output spiegabili attraverso ipotesi causali trasparenti
• Un'interfaccia intuitiva che consente una facile riconfigurazione degli scenari

Questo framework causale e basato sull'IA consente alle aziende di andare oltre i modelli di ottimizzazione tradizionali e rigidi, offrendo un processo decisionale più veloce, più interpretabile e più adattivo su scala industriale. Questa nuova ottimizzazione ha permesso di risparmiare il 5% di gas naturale a una grande raffineria attraverso la generazione di regole energetiche in tempo reale e ha fornito un aumento del 66% dell'efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE), una metrica di produzione per la disponibilità delle macchine, la velocità di produzione e la qualità dei prodotti nelle grandi linee di produzione.

Guardando al futuro, Parabole sta lavorando per espandere la sua metodologia in altri settori come l'energia e la logistica, migliorando al contempo la robustezza dei modelli IA e la precisione dell'inferenza causale attraverso una più profonda integrazione dei dati esterni e interni.