Vergangene Woche durfte unser CTIO Dr. Christian Gilcher auf der Predictive Analytics World sprechen. Unter dem Titel „How to Build a Media Mining Platform at Speed of Light“ hat er hier vorgestellt, wie er und sein Team es geschafft haben in kürzester Zeit das Herz unseres neu ausgegründeten Startups VAMOS.ai zu entwickeln.
Vielen KI-zentrierten Diskussionen fehlt die fundamentale Bedeutung, die die zugrunde liegende Architektur für die Geschäftsleistung des daraus resultierenden Systems hat. Christian Gilcher stellt am Beispiel von VAMOS.ai, einer Media-Mining-Lösung zur Extraktion von Metadaten aus Videos, ein leistungsfähiges Architekturmuster für KI-native Geschäftssoftware vor – basierend auf containerisierten Mikrodiensten und ereignisgesteuert.
Außerdem spricht er über die Implementierung dieses Architekturmodells – centros.one: eine open source MLOps-Werkbank für skalierbare und zuverlässige KI-Geschäftsanwendungen. Zu guter Letzt zeigt er auf, wie die vamos.ai-Architektur die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und DevOps-Teams fördert, was wiederum zu einer schnellen und effizienten Art und Weise führt, KI-Modelle aus verschiedenen Quellen in ein konsistentes Gesamtsystem zu integrieren.