Zurück

Zeitreihenanalyse neu gedacht: Wenn Datenbank und KI verschmelzen

Moderne Zeitreihendatenbanken (TSDBs) ermöglichen nicht nur das effiziente Speichern, sondern auch die direkte Analyse industrieller Daten.

Pengcheng stellt zwei alternative Sichten auf dieselben Daten – baumartig für Gerätestrukturen, tabellarisch für skalierbare Auswertungen – sowie eingebettete KI-Modelle wie Timer und Timer-XL zur Prognose, Anomalieerkennung und Datenimputation innerhalb der Datenbank vor.

Anwendungsbeispiele aus IIoT-Projekten zeigen den praktischen Einsatz. Zudem zeigt er, wie durch die Kombination mit LLMs domänenspezifische KI-Zeitreihenexperten entstehen.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in Datenbanken, Zeitreihendaten oder IoT-Architekturen sind hilfreich
Basiswissen zu KI oder Machine Learning ist von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich

Lernziele

Konzepte zur Modellierung und Analyse von Zeitreihendaten
Einsatzmöglichkeiten eingebetteter KI in TSDBs
Praxisbeispiele aus IIoT-Anwendungen
Überblick zur Kombination von Zeitreihenmodellen und LLMs

Speaker

Pengcheng Zheng ist Open-Source-Enthusiast und ehemaliger Elektroingenieur. Er ist Mitgründer des Start-ups Timecho und engagiert sich für den Einsatz intelligenter Daten-, KI- und Modellierungstechnologien im industriellen IoT.
LinkedIn

Jetzt Tickets sichern

Beyond-IoT-Newsletter

Du möchtest über die Beyond IoT
auf dem Laufenden gehalten werden?

Anmelden