基于AI大模型和故障图像数据优化计算机存储故障诊断模型研究

摘要

随着计算机存储设备的重要性日益提升，传统诊断方法在准确性和效率上的不足逐渐显现。本研究尝试利用人工智能(AI)大模型分析存储设备故障图像数据，以探索优化故障诊断模型的可能性。本研究通过多种渠道收集不同存储设备的故障图像数据，并对数据进行清洗和增强处理。在此基础上，结合计算机存储故障的常见表现，构建一个包含多种故障类型的模型数据库，并利用AI大模型提取图像中的关键特征。在此基础上，进一步对现有的诊断模型进行参数调整和算法优化。实验结果表明：优化后的模型在诊断速度和准确性上均有所提升，在识别复杂故障模式时表现更优。这一方法为提升存储设备可靠性提供了新的思路，同时也表明结合图像数据与AI技术在实际应用中具有广阔潜力。未来研究可进一步扩大数据规模并优化模型的泛化能力。

关键词

人工智能(AI)大模型 / 计算机存储故障 / 诊断模型优化 / 图像数据分析