टीम | Presage

कंपनी के बारे में

एक सरल प्रश्न से शुरू हुआ

निर्माण संयंत्र अभी भी अचानक डाउनटाइम से क्यों जूझते हैं? भौतिकी और इंजीनियरिंग दोनों को समझने वाले डेटा साइंटिस्ट को नियुक्त करना महंगा है। मशीन निर्माता ऐसे सॉफ्टवेयर के लिए प्रीमियम वसूलते हैं जो समस्या की सतह को ही मुश्किल से छू पाता है। और इन सबको इन-हाउस एक साथ लाना एक बहुत बड़ा काम है।

Presage यही बदलता है। हम डेटा साइंस, डोमेन ज्ञान और इंटीग्रेशन - सब संभालते हैं - ताकि आपको AI के युग में अतिरिक्त बोझ के बिना प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त मिले।

John Kelleher

कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर, Trinity College Dublin

John, Trinity College Dublin के School of Computer Science and Statistics में कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर और ADAPT Research Centre के निदेशक हैं। उन्होंने Dublin City University से कंप्यूटर एप्लिकेशन में BSc और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में PhD की है, और इससे पहले Media Lab Europe तथा German Research Center for Artificial Intelligence (DFKI) में शोध पदों पर रहे हैं।

वे MIT Press की तीन पुस्तकों - Deep Learning, Data Science और Fundamentals of Machine Learning for Predictive Data Analytics - के लेखक हैं, और AI, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण तथा चिकित्सा सूचना विज्ञान में उनके 150 से अधिक सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशन हैं।

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Trinity प्रोफ़ाइल ↗

John Whelan

ICT कमर्शियलाइज़ेशन मैनेजर, Trinity College Dublin

John के पास भौतिकी में PhD है। उन्होंने अपने करियर की शुरुआत Davy स्टॉकब्रोकर्स और टोक्यो में Daiwa Securities में सॉफ्टवेयर डेवलपर और बिज़नेस एनालिस्ट के रूप में की। उन्होंने तीन टेक्नोलॉजी स्टार्टअप स्थापित किए हैं, जिनमें से दो ने सात अंकों की वेंचर कैपिटल फंडिंग हासिल की, और Vodafone Ireland को परामर्श भी दिया है।

2008 से वे Trinity College Dublin में टेक्नोलॉजी ट्रांसफर के क्षेत्र में कार्यरत हैं, जहां उन्होंने LaunchBox स्टार्टअप एक्सेलरेटर की स्थापना की, Blackstone LaunchPad के कार्यकारी निदेशक रहे, और हाल ही में Trinity का Open Source Programme Office स्थापित किया। वे पूरे विश्वविद्यालय में ICT शोध के व्यावसायीकरण का प्रबंधन करते हैं।

Technology Transfer Commercialisation Startups Innovation

साक्षात्कार ↗

Devesh Jawla

ट्रांसलेशनल शोधकर्ता और सह-प्रधान अन्वेषक, Trinity College Dublin

Devesh ने TU Dublin से AI में PhD की है और भौतिकी में MS और BS की डिग्री (Leipzig University, जर्मनी) रखते हैं। वे Deep Learning, Bayesian Statistics, Bayesian Machine Learning और Software Development के विशेषज्ञ हैं - और भौतिकी की गहरी समझ जटिल, अनिश्चित प्रणालियों के प्रति उनके दृष्टिकोण को आकार देती है।

उन्होंने Presage इस विश्वास से बनाया कि तकनीक के सुविचारित और सटीक उपयोग से औद्योगिक अक्षमताओं को कम किया जा सकता है, रिटर्न को अधिकतम किया जा सकता है और पर्यावरणीय प्रभाव को न्यूनतम किया जा सकता है। विफलताओं का पूर्वानुमान लगाने वाला सेंसर डेटा अधिकांश संयंत्रों में पहले से मौजूद है - उसे पढ़ने के लिए बस सही मॉडल चाहिए।

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हम क्या मानते हैं

वे सिद्धांत जो तय करते हैं कि हम कैसे बनाते हैं

डेटा पहले से ही मौजूद है

अधिकांश संयंत्रों में वर्षों का सेंसर डेटा बिना उपयोग के बैठा है। अनियोजित डाउनटाइम का उत्तर आमतौर पर पहले से ही एकत्र किया जा रहा है - बस उसे पढ़ने के लिए सही मॉडल चाहिए।

चेतावनियां कार्रवाई योग्य होनी चाहिए

संदर्भ के बिना अलर्ट सिर्फ शोर है। हर Presage चेतावनी बताती है क्या, कहाँ, कितना ज़रूरी और क्या करना है। कोई अलार्म थकान नहीं। बेवजह की भाग-दौड़ नहीं।

परिणाम जल्दी मिलने चाहिए

12 महीने की कार्यान्वयन समयसीमा स्वीकार्य नहीं है जब अनियोजित डाउनटाइम हर सप्ताह नुकसान करा रहा हो। Presage 14 दिनों में चालू हो जाता है, क्योंकि ऐसा होना ज़रूरी है।

तकनीक प्लांट के अनुसार होनी चाहिए, न कि इसके विपरीत

हम आपके मौजूदा सेंसर, सिस्टम और वर्कफ्लो के साथ काम करते हैं। हम कभी नहीं कहते कि हमारा उत्पाद इस्तेमाल करने के लिए आप जो पहले से काम कर रहा है उसे हटाकर नया लगाएं।

हमारी टीम