Presentation

AI-system bygger oftast på antagandet att data kan centraliseras, flyttas fritt och bearbetas på en och samma plats. I verkligheten ser det annorlunda ut. Data är ofta utspridd mellan enheter, organisationer och länder. Nätverk är instabila och rådata kan inte flyttas utan att bryta mot säkerhetskrav, integritetsregler eller operativa begränsningar.

Scaleout Edge tillhandahåller infrastruktur för att utföra maskininlärning under dessa förutsättningar. Plattformen samordnar träning, driftsättning och styrning i decentraliserade system, samtidigt som datan hålls lokal hela tiden. Modeller kan förbättras över tid utan att data centraliseras, och upprätthåller kontroll, spårbarhet och insyn genom hela modellens livscykel.