Ceto AI 利用 MongoDB 推动海事行业预防性维护的 AI 洞察
行业
海事（运输 - 物流）
产品
MongoDB Atlas
Atlas Vector Search
Atlas Vector Search
用例
通用人工智能
客户时间
2023
Ceto AI 是一家海事技术公司，利用人工智能为海事保险行业提供预测分析。该公司正在使用 MongoDB Atlas 和 MongoDB Atlas Vector Search 来将人工智能与从其客户船队数千个传感器收集的实时数据集成。这使得 Ceto 能够预测和预防潜在的故障，简化操作，并主动管理风险。
创始人兼首席执行官 Tony Hildrew 和首席技术官 Ben Harrison 解释了他们在 Ceto 如何使用 Atlas Vector Search 和 AI 洞察。此记录已被编辑以增加清晰度。
引言
塞托是一家以海洋技术为先导的公司。我们捕捉和分析高频数据，以预防机械故障，并向船舶所有者提供连接型保险产品。
与MongoDB合作使我们能够非常快速地部署模型，无需过多担心它们的结构、规模和数据量。
这些船只全年无休，每天24小时，每周7天——它们承载着全球90%的贸易。我们日常生活中所依赖的一切都与海洋产业有关。
挑战
人工智能对于我们数据方面的所有工作至关重要。数据点太多，我们无法真正理解，模式隐藏得太深——数据集中的层叠之中——以至于人类大脑难以理解。因此，我们使用机器学习模型和人工智能模型来检测这些模式，并提前发现趋势、相似性和异常。
解决方案
向量搜索在我们的决策支持系统中变得越来越重要。当我们的平台检测到潜在异常时，我们已经了解该问题的根本原因可能是什么。我们正在处理大量数据集，并开始标记我们所说的“兴趣点”，并围绕它们构建上下文。
我们发展迅速。我们不知道六个月、12个月、18个月后将身在何处。因此，我们需要一个可扩展的非关系型数据库，我们不需要过多担心其模式，可以快速插入新数据并开始生成产品。因此，从起点来看，MongoDB在这方面是完美的。