Die Identifizierung eines defekten Windturbinen in einem Windpark, der Hunderte von Signalen und Millionen von Datenpunkten umfassen kann, ist wie die Suche nach der berühmten Nadel im Heuhaufen. Ingenieure optimieren dieses komplexe Problem oft mit Hilfe von Deep-Learning-Modellen, die Anomalien ...
In einer neuen Studie fanden MIT-Forscher heraus, dass große Sprachmodelle (LLMs) das Potenzial haben, effizientere Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Diese vortrainierten Modelle können direkt nach dem Auspacken eingesetzt werden. Mit einem Rahmen namens SigLLM wandelten die Forscher Zeitreihendaten in ...
Eine Studie von MIT-Forschern zeigt, dass große Sprachmodelle (LLM) das Potenzial haben, effizientere Anomaliedetektoren für Zeitreihendaten zu sein. Durch ein Framework namens SigLLM können Zeitreihendaten in textbasierte Eingaben umgewandelt werden, die von einem LLM verarbeitet werden können. Dies ermöglicht es ...