FoundryNet

FoundryNet 使用 TimesFM 和 16 个数据点预测设备故障

FoundryNet 开发了一种使用名为 TimesFM 的时间序列基础模型来预测设备故障的新方法。该方法仅需 16 个数据点，大大减少了对大量每台机器训练数据的需求。该系统会规范化来自不同 OEM 的遥测数据，预测未来值，并能预测何时会超过故障阈值。通过在 MINT Protocol 上进行验证，并在 Solana 区块链上结算，使预测可验证。