Quasi 10 milioni di persone in tutto il mondo sono affette dal morbo di Parkinson e con l'invecchiamento della popolazione, questo numero è in crescita. Katalyze Data voleva verificare la possibilità di utilizzare SAS Viya per diagnosticare più precocemente il Parkinson, in modo che i pazienti potessero affidarsi prima alle cure.

Grazie ai dati pubblici disponibili sulla digitazione e sui movimenti alla tastiera, il team di ParkinStrike ha reso operativi dei modelli di machine learning ora utilizzati in un'applicazione esterna; gli utenti possono eseguire un autotest e verificare se i loro modelli di digitazione indicano i sintomi della malattia.

Tamás Bosznay, Principal Consultant di Katalyze, afferma che la possibilità di implementare i modelli in un paio di clic ha permesso loro di adottare un approccio "try fast, fail fast" alla sperimentazione; l'AI spiegabile integrata in Viya avrebbe inoltre garantito la fiducia nei risultati, un aspetto fondamentale nel settore sanitario.

Bosznay ha anche sottolineato che uno dei maggiori vantaggi è stata la varietà di interfacce presenti in Viya che ha permesso a diversi team, con diverse competenze, di lavorare insieme al progetto.

"Credo che SAS Viya eccella in questo", afferma. "Il time to market è assai breve al giorno d'oggi, quindi le aziende devono essere in grado di farlo nel modo più rapido e flessibile".

Per definizione, i progetti di Internet of Things coinvolgono enormi quantità di dati complessi in streaming. Può essere facile "perdersi" in questi dati, dice Alex Buchwald di Positive Thinking Company, e passare settimane o mesi a metterli a punto.

Loro il progetto Hackathon per l'ottimizzazione energetica di un'azienda europea leader nella produzione di mattoni; il team ha utilizzato AI automatizzata e apprendimento per rinforzo di SAS Viya per accelerare i tempi di lavoro con tutta quella mole di dati e ha ottenuto una prova di concetto funzionante di un processo di produzione più sostenibile.

"È possibile accelerare la fase di sviluppo con un enorme risparmio di tempo", afferma Buchwald. "Abbiamo pensato che sarebbe stato fantastico trovare un approccio guidato dall'intelligenza artificiale per aiutare i clienti a ridurre i costi dell'energia, facendo al contempo qualcosa di grande per l'ambiente".

Buchwald aggiunge che un vantaggio secondario del progetto è stata la possibilità di esporre i colleghi più giovani a tutte le diverse fasi del ciclo di vita analitico, e questo gli ha consentito di fare esperienza pratica su un progetto reale end-to-end.

"Con SAS è possibile trasformare i dati, creare modelli di AI e connettersi al mondo dell'open AI tramite Python", afferma. "È completamente integrato in un'unica piattaforma".

A Giacarta, capitale dell'Indonesia, vivono 11 milioni di persone. La città sta sprofondando a causa dei cambiamenti climatici, delle copiose inondazioni e senza un aiuto sarà sommersa entro il 2050.

Incontra il team di SAS Hackathon che si è proposto di salvare Jakarta sviluppando un sistema di controllo delle inondazioni, centralizzato e integrato, basato sull'analisi dei dati in tempo reale provenienti da sensori IoT.