Chemnitz, 30.01.2008 – Der Realtime Analytics Spezialist prudsys bringt eine neue Version des Hochleistungsklassifikationstools prudsys DISCOVERER auf den Markt. In der Version 5.5 des prudsys DISCOVERER ist eine qualitativ neuartige Variante der Dünngitter-Klassifikationsverfahren integriert, die erstmalig den Einsatz von sehr hohen Datenmengen über Dutzende von Dimensionen ermöglicht. Jahrelange fundamentale Forschungen aus dem Bereich der Analysis finden hiermit ihren erfolgreichen praktischen Abschluss.

Dünngitterverfahren (Sparse Grids) stehen für eines der revolutionärsten Konzepte im Bereich der Klassifikation und Regression. Sparse Grids basieren auf Verfahren der Numerischen Analysis - insbesondere zur Lösung hochdimensionaler Differentialgleichungen - und werden seit ca. 10 Jahren von der prudsys AG gemeinsam mit der TU Bonn sowie der TU Berlin erforscht und weiterentwickelt. Sparse Grids erlauben unter Nutzung hochdimensionaler Wavelets über Dünngitterbasen erstmals die Anwendung multivariater Klassifikations- und Regressionsverfahren auf eine nahezu unbeschränkte Anzahl von Datensätzen.

Die Dünngittertechnik hat sich im prudsys DISCOVERER seit Jahren in der Praxis bewährt, wobei die Anzahl der möglichen Dimension auf etwa 20 beschränkt war. Nach Jahren intensiver Forschungsarbeit gelang dem Chemnitzer Unternehmen im Jahr 2006 der theoretische Durchbruch zur Nutzung einer prinzipiell unbegrenzten Dimensionszahl, indem über adaptive Fehlerschätzer die automatische Verfeinerung der Gitter entlang der benötigten Dimensionen erfolgen konnte. Der Übergang zur Opticom- (Optimized Combination Technique) Technik spielt hier eine zentrale Rolle.

Nunmehr liegt die erste Dünngittervariante mit Opticom-Technik im prudsys DISCOVERER vor. Millionen von Datensätzen können zukünftig über Dutzende von Dimensionen eingesetzt werden. „Mit dem Übergang zur neuen Dünngittertechnik fallen auch die letzten Barrieren für die Anwendung der Dünngitter-Regression auf gewaltige Datenmengen.“, freut sich Dr. Michael Thess, Vorstand und Bereichsleiter Forschung & Entwicklung bei der prudsys AG. „Neben der verbesserten Prognosegüte wird die spektrale Repräsentation der Modellfunktionen auch zu einer weitergehenden Interpretierbarkeit der Modelle und damit zu einer neuen Qualität der Datenanalyse führen.“, so Thess weiter.

Darüber hinaus wurden zahlreiche Detailverbesserungen am prudsys DISCOVERER vorgenommen, wobei die Schwerpunkte auf Geschwindigkeitssteigerungen und der Optimierung für Windows Vista lagen.

Nähere Informationen unter:

http://www.prudsys.de