GPA-beschleunigte KI-Werkzeuge für Big Data Science in hybriden MPP Datenbanken

Ziel des Vorhabens von EXASOL, SoftQuadrat und der Hochschule München ist die Konzeption und Entwicklung eines hybriden Datenbanksystems auf Basis von EXASOL DB, welches General Purpose Accelerators (GPAs) zur Beschleunigung von KI-Anwendungen und der damit einhergehenden effizienten Analyse von Big Data ermöglicht. Für die Datenanalyse werden Verfahren aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, u.a. Machine Learning und Deep Learning, direkt in EXASOL DB verfügbar gemacht. Die Anwendung der KI-Algorithmen wird durch spezielle Module sowie einem neuartigen KI-Workflow ermöglicht. Die Integration von Datensynthese-Verfahren basierend auf Neuronalen Netzen wird das Projektvorhaben ergänzen. Daraus resultiert ein hocheffizientes massiv paralleles und verteiltes Datenbanksystem mit GPA Unterstützung, welches die Anwendung von KI in Unternehmen verschiedensten Branchen vereinfacht bzw. überhaupt erst ermöglicht.

• Datenbanksystem
• Deep Learning
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