NVIDIA lança Kumo Forecast, uma tecnologia que combina representações pré-treinadas de séries temporais com recuperação de padrões históricos. A ferramenta oferece interpretabilidade, incluindo diagnósticos e atribuições de características. Está disponível em repositórios do GitHub.
NVIDIA lança Kumo Forecast, uma tecnologia que combina representações pré-treinadas de séries temporais com Domain-Aware Representation and Retrieval (DARR). Kumo Forecast é baseado no modelo MOMENT-1-large, com um encoder de 340 milhões de parâmetros e uma cabeça de previsão treinável. A tecnologia suporta sequências de 256 a 2,048 observações, com timestamp e valores numéricos. Está licenciada sob a Apache 2.0 e está disponível em repositórios do GitHub, como NVIDIA/Kumo-TS e nvidia/Kumo-Forecast. A tecnologia faz parte de uma linha de inovações da empresa que inclui também o cuDSS, uma biblioteca para simulações científicas e de engenharia. NVIDIA lançou a versão geralmente disponível do cuDSS, que acelera simulações usando GPUs.
A biblioteca otimiza resoluções de sistemas esparsos, permitindo maior throughput e redução do tempo de processamento. Empresas como Applied Materials, COMSOL, Cadence e Dassault Systèmes já integraram o cuDSS em seus softwares. A tecnologia escala de workstations a clusters e suporta interfaces C, C++, Python e Fortran. Mod leva tecnologias NVIDIA, como Ray Reconstruction e DLSS 4.5, para placas AMD Radeon RX 7000 e RX 9000.
Suporta sequências de 256 a 2,048 observações, o que significa que pode lidar com conjuntos de dados de diferentes tamanhos, desde pequenas séries até grandes bancos de informações. A capacidade de trabalhar com timestamps e valores numéricos faz com que a ferramenta seja útil para análise de dados reais, como preços de ações ou clima. A combinação desses elementos permite que a tecnologia não só preveja resultados, mas também explique por que determinados padrões surgem, tornando o processo mais transparente para os usuários.
Kumo Forecast muda a forma como empresas lidam com previsões de séries temporais. Isso ajuda a entender melhor como as previsões são feitas e onde os erros podem surgir.
Ficha técnica
| Item | Especificação |
|---|---|
| Tecnologia | Kumo Forecast; outra fonte: cuDSS |
| Modelo | MOMENT-1-large |
| Encoder | 340 milhões de parâmetros |
| Suporte a sequências | 256 a 2048 observações |
Sem confirmação
- Preço ainda não divulgado
Com informações de huggingface.co, blogs.nvidia.com e canaltech.com.br.
Fontes
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