Google и Seagate разработали модель машинного обучения предсказывающую поломку жёстких дисков
20.05.21
Компании Google и Seagate анонсировали рабочую модель машинного обучения, которая могла бы предсказать выход из строя накопителей задолго до того, как они перестанут работать.
Google и Seagate собрали некоторое значимое для статистики количество SMART-информации и сведений от центров хранения и обработки данных, а также логи HDD (OVD и FARM) и данные о производстве накопителей, включая номера моделей и партий.
По данным Google, использовались две системы предсказания сбоев, при этом модель «классификатор таблиц» AutoML обеспечила 98-процентную точность предсказания. Хотя модель вызывает некоторые вопросы у специалистов, в Google заявляют, что новая ИИ-модель помогает идентифицировать наиболее распространённые причины поломок жёстких дисков.
Ещё в 2016 году компания Blackblaze сообщала о мониторинге пяти SMART-атрибутов, позволяющих предсказать поломку жёсткого диска. Эксперты обнаружили, что значения атрибутов SMART 5, 187, 188, 197 и 198 хорошо коррелируют с выходом накопителей из строя. Выяснилось, что у 76,7 % сломавшихся HDD наблюдались те или иные ошибки, связанные с указанными проблемами и только 4,2 % дисков с соответствующими сбоями сохранили полную работоспособность. Тем не менее компании так и не удалось доказать точную зависимость между этими показателями.
Не пропустите интересное!
Підписывайтесь на наши каналы и читайте анонсы хай-тек новостей, тестов и обзоров в удобном формате!
One thought on “Google и Seagate разработали модель машинного обучения предсказывающую поломку жёстких дисков”
Добавить комментарий
Samsung Galaxy Flip6: подарок поколений или чем интересен смартфон-раскладушка в 2024 году?
0 
Samsung Galaxy Flip – не совсем имиджевая история. Компактный в сложенном виде и практический классический в разложенном – он кажется полноценной альтернативой современным мобильным аппаратам. Разберемся так ли это
SSD Solidigm на 122 ТБ стал самым емким накопителем в мире
SSD накопитель серверы ЦОД
Компания Solidigm представила накопитель D5-P5336 с рекордной емкостью 122 ТБ, который предназначен для работы с большими объемами данных и специально разработан для серверов в центрах обработки данных
Искусственный интеллект сможет отследить местоположение по микробам на теле
искусственный интеллект медицина
Инструмент искусственного интеллекта, разработанный исследователями из Лундского университета, представляет собой прорыв в использовании микробиома для отслеживания местоположений человека
Машинное обучение — не предполагает доказательств.
Но это не мешает пользоваться результатами работы МО.