Dataminr startet ReGenAI: Kombination aus prädiktiver und generativer KI für Echtzeit-Informationsanalysen.

Moderne generative KI ist stark auf nutzereingebene Eingabeaufforderungen angewiesen, um Ergebnisse zu liefern. Was wäre jedoch, wenn es ein System gäbe, das die optimale Eingabeaufforderung vorhersagen könnte, um die besten Ergebnisse zu erzielen?

Hier kommt ReGenAI von Dataminr ins Spiel, ein bahnbrechender Ansatz, der die Grenzen traditioneller generativer KI überschreitet.

Seit 2009 entwickelt Dataminr seine Echtzeit-KI-Plattform weiter, lange bevor generative KI im Mainstream an Bedeutung gewann. Im letzten Jahrzehnt hat sich die Technologie des Unternehmens weiterentwickelt, um Organisationen wie den Vereinten Nationen, Airbus und Dyson zu helfen, potenzielle Risiken durch die Analyse von Daten aus verschiedenen Quellen zu bewerten.

Früher nutzte Dataminr generative KI, um Textzusammenfassungen von erkannten Ereignissen bereitzustellen. Mit ReGenAI wird diese Fähigkeit jedoch auf ein neues Niveau gehoben. Das System kann jetzt Ereignisalarmmeldungen in Echtzeit regenerieren, während sich die Umstände entwickeln.

„Das ist die nächste Evolution für Dataminr“, sagt Ted Bailey, Gründer und CEO des Unternehmens.

Über Eingabeaufforderungen hinaus

Bailey betont, dass das Bewusstsein für ein Ereignis wichtig ist, doch Unternehmen und Regierungen benötigen Einblicke in deren Umfang und potenzielle Folgen. ReGenAI erkennt dynamisch neue Entwicklungen aus unterschiedlichen Datenquellen, synthetisiert Echtzeitinformationen und aktualisiert Empfehlungen, während sich die Ereignisse entfalten. „Diese Nutzung der generativen KI geht über Eingabeaufforderungen hinaus; sie zielt darauf ab, automatisch basierend auf realen Verbindungen neu zu formulieren“, erklärt Bailey.

Prädiktive und generative KI vereint

Viele moderne Technologien, einschließlich generativer KI-Tools, schlagen den Nutzern nächste Schritte vor. Bailey betont jedoch, dass ReGenAI etwas anderes bietet. Es handelt sich nicht nur um einen agentenbasierten Ansatz, der mehrere generative KI-Modelle verknüpft, sondern um ein ausgeklügelteres System.

Dataminr hat eigene große Sprachmodelle (LLMs) entwickelt, die auf einem Jahrzehnt historischer Daten trainiert wurden. „Heute sind alle unsere Modelle intern, dank einer Kombination aus maßgeschneideretem und Open-Source-Training“, teilt Bailey mit.

Wenn ein Ereignis erkannt wird, erstellen Dataminrs prädiktive KI-Modelle eine Kette verwandter Erkenntnisse aus verschiedenen Datenquellen. „Während wir Streaming-Echtzeitdaten verarbeiten, entdecken wir Zwischenentwicklungen und beschreiben sie mithilfe generativer KI“, merkt er an.

ReGenAI baut auf bestehenden prädiktiven und generativen KI-Modellen auf und wendet Echtzeitlogik an, um den Nutzern zu helfen, die Bedeutung von Ereignissen zu jedem Zeitpunkt zu erfassen. „Es ist die Verschmelzung klassischer prädiktiver KI und generativer KI, die zu dynamischen, iterativen Live-Informationen führt“, schließt Bailey.