赛托AI利用MongoDB驱动海洋行业预防性维护的AI洞察
行业
海洋（运输 - 物流）
产品
MongoDB Atlas
Atlas Vector Search
Atlas Vector Search
用例
通用人工智能
客户自
2023
赛托AI是一家海洋技术公司，利用AI为海洋保险行业提供预测分析。该公司使用MongoDB Atlas和MongoDB Atlas Vector Search将AI与来自其客户船队数千个传感器的实时数据集成。这使得赛托能够预测并预防潜在的故障，简化运营，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解释了他们在赛托如何使用Atlas Vector Search和AI洞察。本转录本已编辑以增强清晰度。
引言
赛托是一家以海洋为核心的技术公司。我们捕获和分析高频数据，以防止机械故障，并向船东提供连接保险产品。
与MongoDB合作使我们能够快速部署模型，而无需过多担心它们的结构、规模和涉及的数据量。
这些船只永不停止——全年365天，每天24小时，每周7天——它们承载了全球90%的贸易。我们日常生活中所依赖的每一件事都与海洋行业有些关联。
挑战
人工智能对于我们在数据方面的所有工作至关重要。数据点太多，我们难以真正理解；隐藏在数据集深处的模式也太多——对于人类大脑来说难以把握。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，并预测趋势、相似性和异常，而这些是我们通常无法做到的。
解决方案
向量搜索在我们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，我们对问题的根本原因有一定的了解。我们正在处理大量数据集，以及我们称之为“感兴趣点”的数据，我们正在对这些数据进行标记，并开始构建上下文。
我们正在快速发展。我们不知道六个月、12个月或18个月后的情况。因此，我们需要一个可扩展的非关系型数据库，我们不必过于担心模式，我们可以快速插入新数据并开始生成产品。所以从这个角度来看，MongoDB在这方面是完美的。