Почему промышленный ИИ пробуксовывает даже при огромных данных?

Технический директор Timecho Цяо Цзялинь считает, что временные ряды не обязаны состоять только из чисел. Его компания сначала хранила изображения и видео как бинарные массивы, но с гигабайтными файлами подход рухнул. Разработанный в Timecho тип данных OBJECT позволяет базе понимать структуру объекта и извлекать нужный фрагмент без перекачки всего файла. Теперь полетные параметры, голоса и видео могут жить в единой мультимодальной базе временных рядов.

Однако ИИ нуждается в массовом сканировании данных, а классические системы и производственная изоляция этому мешают. Timecho обходит препятствие с помощью файлов TsFile: их копируют напрямую для обучения, почти не нагружая основную базу. Но даже этого мало: без дообучения на специфике конкретного завода модель работает вслепую. Поэтому разработчики советуют трехступенчатую схему — от базовой модели временных рядов к отраслевой, а затем к модели конкретного устройства.

Граница базы определяется сценарием. В одном случае нужна сверхскорость на числах, в другом — охват всех форматов. Нельзя делать все сразу, говорит Цяо Цзялинь. Промышленный ИИ по-настоящему заработает, когда архитектура данных будет строиться вокруг реальной задачи.