Nano Dimension Ltd. gab die Einreichung eines Patents mit dem Titel "Large Language Models for the Log File Analysis of Industrial Machines" ("Das LLM Log-Patent" oder "Das Patent") bekannt, das für die Echtzeit-Datenanalyse und den skalierbaren Einsatz in den eigenen Systemen des Unternehmens sowie in Industrielösungen für externe Kunden entscheidend ist. Der Schwerpunkt des Patents liegt auf "alphanumerischen Protokolldatenströmen", die sich auf den Betrieb und die Parameter eines bestimmten industriellen Prozesses beziehen und Hunderte von parallelen Subsystemen erzeugen können. Gegenwärtig ist eine Echtzeitanalyse dieser Protokolle angesichts der Datenmenge nicht möglich. Daher sind Abfragen und Untersuchungen in der Regel für Fehlerfälle reserviert, die lange nach dem Auftreten auftreten und in ihrem Umfang begrenzt sind. Das Patent von Nano Dimension bietet ähnliche Fähigkeiten wie ChatGPT für die Analyse umfangreicher Protokolldatenströme. Die Daten können in Echtzeit mit hocheffizienter und wirtschaftlicher Skalierbarkeit ausgewertet werden.

Durch die parallele Verarbeitung dieser Dutzende oder Hunderte von gleichzeitigen Protokollströmen findet das Modell nicht nur Muster und Korrelationen innerhalb jedes Stroms (d.h. innerhalb jedes Moduls), sondern, was noch wichtiger ist, Muster und Korrelationen zwischen verschiedenen Modulen in Echtzeit. Da in der modernen Fertigung zunehmend viele industrielle Systeme an einem bestimmten Ort, oft als "Zelle" bezeichnet, oder in einem Netzwerk eingesetzt werden, ist eine solche Analyse verteilter Systeme von größter Bedeutung. Dies kommt sowohl den Systemen von Nano Dimension zugute, die, wo immer möglich, mit der auf Deep Learning basierenden KI der DeepCube Group entwickelt werden, als auch den Kunden und Partnern von Drittanbietern, die sich zunehmend an das Unternehmen wenden, um dieselbe Software in ihren eigenen Industriesystemen zu nutzen. Dieses Patent läutet eine neue Ära ein, indem es zwei unterschiedliche Probleme mit der bestehenden Log-Stream-Analyse angeht: Echtzeit und Skalierbarkeit.