قابل للتتبع - من التكنلوجيا تجعل تقييم الأضرار التي لحقت بالسيارات والممتلكات أكثر دقة وكفاءة - وحققت تحسينًا في الأداء بمقدار 5 أضعاف من خلال نظام التعرف على الصور الخاص بها عن طريق التحول من نظامها الحسابي الحالي إلى IPU الخاص بـ Graphcore.
يتيح التسارع الدراماتيكي لمهندسي Tractable تكرار تدريب النموذج بسرعة أكبر لاستيعاب أنواع مختلفة من المركبات ومجموعة واسعة من معايير السياسة ، حيث تضيف الشركة مستخدمين جددًا حول العالم.
"أنظمة Tractable تتعلم دائمًا ، بناءً على ثروة من البيانات الواردة. وهذا يعني التدريب المستمر وإعادة التدريب لنماذج الذكاء الاصطناعي لدينا لتقديم أفضل خدمة ممكنة لعملائنا ، "قال رازفان رانكا ، الشريك المؤسس والمدير التنفيذي للتكنولوجيا في Tractable.
"إن التسريع الذي نحصل عليه في التدريب على رؤية الكمبيوتر في Graphcore IPU يمنح Tractable ميزة تنافسية كبيرة. يمكن الآن إنجاز المهام التي ربما كانت تستغرق أسبوعًا في يوم واحد ، مما يسمح لنا بالتوسع بشكل أسرع ، مع الحفاظ على مستوى عالٍ من الدقة ".
تدعم تقنية Tractable تقييمات الأضرار المتسارعة لـ أكثر من 20 من شركات التأمين الرائدة في العالم. يعود جزء من نجاحها الملحوظ إلى استخدامها لأحدث نماذج الرؤية الحاسوبية ، والتي ثبت أنها تعمل بشكل أفضل في Graphcore IPU من الأنواع الأخرى المعالج، بفضل بنيتها المحسّنة للذكاء الاصطناعي.
قال توم ويلسون ، نائب رئيس إدارة المنتجات في Graphcore: "تعتبر أنظمة IPU الخاصة بـ Graphcore مناسبة بشكل مثالي لاحتياجات Tractable".
"إن الأداء والكفاءة التي يستطيع الاتحاد البرلماني الدولي تقديمها في أكثر أعباء العمل تطلبًا اليوم سيساعد Tractable على تلبية الاحتياجات الحاسوبية لقاعدة عملائها سريعة النمو. في الوقت نفسه ، ستساعد بنية Graphcore التي تركز على المستقبل Tractable على تطوير نماذج وتقنيات جديدة للذكاء الاصطناعي ، والحفاظ على ريادتها في تطبيق الذكاء الاصطناعي لفهم الأضرار التي تلحق بالممتلكات والمركبات ".
عملت Tractable مع مزود الحوسبة السحابية iomart و Graphcore Elite Partner Boston Limited لتثبيت نظام IPU-POD.