Vereinfachtes Datenmanagement, automatisierte Modellentwicklung und Governance
Hackathon-Team entwickelt Anwendung zum optimierten Routing von Rettungsfahrzeugen
Heidelberg, 7. Dezember 2021 — SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Analytics und künstliche Intelligenz (KI), öffnet die SAS Viya Platform noch weiter für die Open-Source-Community. Durch eine nahtlose Integration mit Open Source ermöglicht es SAS Viya, „API-first“-Strategien erfolgreich umzusetzen, Datenaufbereitungsroutinen effektiv mit Machine-Learning-Algorithmen zusammenzubringen und die Interoperabilität von Anwendungen deutlich zu verbessern.
Data Scientists verwenden bis zu 80 Prozent ihrer Arbeitszeit darauf, Daten zu erheben und aufzubereiten. Bryan Harris, Executive Vice President und CTO von SAS, sieht daher eine Vereinfachung und Automatisierung für diese Aufgaben sowie für die Modellimplementierung als entscheidend an – unabhängig davon, welche Programmiersprache eingesetzt wird. „Diese Flexibilität zahlt sich für Unternehmen aus – und SAS Viya schafft die Voraussetzungen dafür.“
Ritu Jyoti, Group Vice President, Worldwide AI and Automation Research Practice bei IDC, unterstützt diese Ansicht: „Open Source ist flexibel und kosteneffektiv. Voraussetzung für die Entwicklung wertschöpfender Open-Source-Modelle ist allerdings eine Plattform, die Daten- und Modellmanagement vereinfacht und sicher macht, damit Anwender ihren Entscheidungen vertrauen können. SAS Viya hilft, diese beiden Welten sinnvoll miteinander zu verknüpfen.“
Hackathon-Projekt: Verkehrsoptimierung über Sensoren
Eine beispielhafte Anwendung hat das Team „Hackanadians“ im Rahmen des diesjährigen SAS Hackathon umgesetzt. Das Ziel: Rettungsfahrzeugen automatisiert und situationsbezogen einen sichereren Weg zu ihrem Einsatzort zu ermöglichen. Dazu haben die Kanadier SAS mit Open-Source-Technologie aus dem JupyterHub-Projekt kombiniert und auf dieser Basis eine audiobasierte Applikation entwickelt, die die Priorisierung von Rettungsfahrzeugen an Straßenkreuzungen umsetzt. Die KI-Anwendung greift auf Optimierung, IoT-Sensoren, Machine Learning und Deep Learning zurück, um Sirenen zu erkennen und Verkehrssignale zu steuern.
Zuverlässige Entscheidungen durch automatisierte Modellentwicklung, -implementierung und -regulierung
Ein wertschöpfender Einsatz von Open Source erfordert ein strukturiertes, integriertes Framework zur Orchestrierung. Eine zuverlässige Plattform mit Data-Science- und Machine-Learning-Funktionalitäten wie SAS Viya bietet Unternehmen zahlreiche Vorteile, darunter:
- Cloud-native High-Performance-Architektur,
- schnellere Modellerstellung dank massiver Parallelverarbeitung und dadurch hoher Skalierbarkeit,
- automatisierte Entwicklung von Funktionalitäten mit Machine-Learning-gestützter Datenaufbereitung,
- Erstellung von Prozessen für Model Governance und -Management für SAS und Open Source,
- Anwendung von Python oder R direkt in SAS oder Integration von SAS in Anwendungen über REST-APIs,
- Implementierung von Modellen – in SAS oder Open Source entwickelt – in unterschiedliche Umgebungen, darunter Cloud, Container, Streaming oder Edge-Geräte,
- Schreiben und Betreiben von nativem Python-Code direkt in der SAS Entwicklungsoberfläche.
SAS bietet Ressourcen für die Softwareentwicklung über seine Developer Community.
Informationen zum Support von SAS für die Open-Source-Community gibt es hier.
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