Видеокарты могут предсказывать сердечные сбои и перегрев оборудования
Графические процессоры, известные также как видеокарты, могут использоваться не только для игр и майнинга криптовалют. Они позволяют в реальном времени выявлять отклонения в сердечном ритме и перегрев оборудования, но для этого необходим алгоритм, способный определять аномалии во временных рядах и правильно интерпретировать результаты.
Такой алгоритм был разработан в Южно-Уральском государственном университете. Он называется StreaMP и рассчитывает матричный профиль потокового временного ряда на графическом процессоре (GPU). Матричный профиль представляет собой массив, где каждый элемент содержит расстояние фрагмента ряда до его «ближайшего соседа», то есть наиболее похожего фрагмента такой же длины. Создав профиль, можно в линейное время находить аномалии, повторяющиеся паттерны и другие закономерности в поведении исследуемого объекта.
Алгоритм подходит для обработки больших объемов данных в реальном времени, где важны строгие временные ограничения, таких как промышленный интернет вещей, умные города, сейсмология и медицина.
Разработку осуществили заместитель директора НОЦ «Искусственный интеллект и квантовые технологии», доктор физико-математических наук Михаил Цымблер и его аспирант, преподаватель ИЕТН Александр Валиулин. Они опубликовали статью в международном журнале Lobachevskii Journal of Mathematics, который входит во второй квартиль (Q2) баз Scopus и Web of Science.
Алгоритм StreaMP использует для вычислений графические процессоры, так как современные GPU обладают тысячами вычислительных ядер, что делает их подходящими для распараллеливания однотипных операций с большими данными. Это объясняет, почему GPU активно применяются для обучения нейросетей и других ресурсоемких задач.
Существующие алгоритмы для матричных профилей не подходят для потоковой обработки — они анализируют ряд целиком. В отличие от них, StreaMP использует результаты обработки накопленной части, что позволяет ему работать быстрее, чем SCAMP, самый быстрый алгоритм для GPU в пакетном режиме, в 1,5–27 раз на потоках от десятков тысяч до десятков миллионов точек. Скорость StreaMP зависит только от длины нового сегмента, а не от общего объема данных, что критично для «бесконечных» потоков.
Фото: science.mail.ru