9 Автомобильных Стартапов, Использующих Машинное И Глубокое Обучение



Spark – Оптимизация производительности электромобилей

9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Британский стартап Искра разрабатывает программное обеспечение на основе машинного обучения.

Их приложение анализирует расстояние, которое электромобиль может проехать на полной зарядке.

Эта оценка основана на различных параметрах, таких как рельеф местности и производительность во время недавних поездок.

Стоит отметить, что поведенческая оценка проводится как для беспилотных, так и для электромобилей, управляемых человеком.



iGloble — Машинное обучение для контроля качества



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Продукт индийского стартапа iGloble называетсяHled Connected Design, он использует машинное обучение и искусственный интеллект. Программа CallHled Connected Design совершенствует конструкции автомобильных деталей, используемых в производственном процессе.

Продукт также оптимизирует производственные циклы и сокращает время простоев за счет прогнозирования отказов оборудования с помощью 3D-моделирования в реальном времени.



SONICLUE – Профилактическое обслуживание на основе тщательного анализа



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Израильская компания СОНИКЛЮ создает продукт, использующий технологии машинного обучения и обработки сигналов.

Этот продукт позволяет инженерам и автомеханикам обнаруживать проблемы с автомобилем с помощью звуковых вибраций.

Дефекты и неисправности всех компонентов вызывают определенные колебания, и программное обеспечение SONICLUE обнаруживает их, чтобы механик мог устранить конкретный неисправный компонент.

С О НА – Умная парковка



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

немецкий стартап С О НАХ разрабатывает платформу на основе машинного обучения — эта платформа основана на умных датчиках и с их помощью предоставляет информацию о наличии свободных парковочных мест. Эти датчики можно устанавливать в любую инфраструктуру, а также интегрировать с любой техникой — например, с существующими системами видеонаблюдения.



Autonomous Fusion – машинное обучение для автономных транспортных средств



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Американская компания Автономный синтез , ранее известная как Wheego Technologies, работает над решением с использованием технологий глубокого обучения.

Продукты компании должны улучшить работу систем ADAS и повысить надежность беспилотных автомобилей.

Продукты Autonomous Fusion компании прогнозируют характер событий, с которыми сталкивается транспортное средство, и благодаря сочетанию запатентованных и открытых технологий машинного обучения позволяют автомобилю реагировать в минимальное время.



Глубокое обучение



Hazen.ai - Интеллектуальная система управления дорожным движением



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Хазен.

ай Стартап из Саудовской Аравии, занимающийся разработкой умных дорожных камер.

Эти камеры анализируют видеопоток и используют методы глубокого обучения для обнаружения опасного вождения.

Анализ осуществляется в режиме реального времени, благодаря чему распознаются действия водителей, а нарушителям автоматически высылаются предупреждения и штрафы.



RoadE – отслеживание состояния транспортного средства



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Индийский стартап ДорогаE разрабатывает системы прогнозного профилактического обслуживания автомобилей.

Утилита обработки видео RoadE основана на глубоком обучении и анализе видеопотоков, а платформа круглосуточного мониторинга состояния транспортных средств Auto Smart использует комбинацию машинного обучения и глубокого обучения.

Таким образом, компания может спрогнозировать необходимость технического обслуживания, поэтому автомобилю не придется проводить лишнее время в сервисном центре.



Univrses – Автономные транспортные средства



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Шведский стартап Unvrses разрабатывает решения компьютерного зрения для городской среды.

Платформа 3DAI City основана на собственном движке 3DAI и использует видеокамеры, установленные в общественном транспорте.

По мере движения транспортных средств по маршруту платформа собирает различные данные, которые в дальнейшем используются для совершенствования систем распознавания объектов в беспилотных автомобилях.



MDGo — Управление данными клиентов



9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

Израильский стартап МДГо использует в своем решении глубокое обучение и набор датчиков, которые собирают данные об автомобилях во время аварий.

Программное обеспечение MDGo анализирует столкновение в режиме реального времени и отправляет данные в больницы и службы экстренного реагирования.

Этот продукт позволяет оптимизировать работу врачей и обеспечить эффективное лечение пострадавших, снижая риск хронических повреждений.

Кроме того, данное решение позволяет беспрепятственно решать вопросы страхования.

Подписывайтесь на каналы: @TeslaHackers — сообщество российских хакеров Tesla, арендующих и обучающихся дрифту на Tesla @АвтомотивРу — новости автоиндустрии, аппаратного обеспечения и психологии вождения




9 автомобильных стартапов, использующих машинное и глубокое обучение

О компании ИТЭЛМА Мы крупная девелоперская компания автомобильный компоненты.

В компании работает около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.

Мы, пожалуй, самый сильный центр компетенций в России по разработке автомобильной электроники.

Сейчас мы активно растем и открыли множество вакансий (около 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (программист DSP) и т. д. У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, которые двигают отрасль.

Если вы хотите расти как специалист и учиться у лучших, мы будем рады видеть вас в нашей команде.

Мы также готовы поделиться своим опытом, самым важным, что происходит в автомобилестроении.

Задавайте нам любые вопросы, мы ответим и обсудим.

Читайте еще полезные статьи:

  • Бесплатные онлайн-курсы по автомобильной, аэрокосмической, робототехнике и инженерии (50+)
  • [Прогноз] Транспорт будущего ( короткий , Средняя степень , долгосрочный горизонты)
  • Лучшие материалы по взлому автомобилей с DEF CON 2018-2019.
  • [Прогноз] Motornet — сеть обмена данными для роботизированного транспорта
  • Компании потратили 16 миллиардов долларов на беспилотные автомобили, чтобы захватить рынок в 8 триллионов долларов
  • Камеры или лазеры
  • Автономные автомобили с открытым исходным кодом
  • McKinsey: переосмысление архитектуры программного обеспечения и электроники в автомобильной отрасли
  • Под капотами автомобилей уже идет очередная война ОС
  • Программный код в машине
  • В современном автомобиле строк кода больше, чем.

Теги: #Машинное обучение #Разработка стартапов #Транспорт #искусственный интеллект #adas #автомобилестроение #подключенные автомобили #подключенность #ИТЕЛМА #компоненты для автопроизводителей #электроника для автомобилей
Вместе с данным постом часто просматривают:

Автор Статьи


Зарегистрирован: 2019-12-10 15:07:06
Баллов опыта: 0
Всего постов на сайте: 0
Всего комментарий на сайте: 0
Dima Manisha

Dima Manisha

Эксперт Wmlog. Профессиональный веб-мастер, SEO-специалист, дизайнер, маркетолог и интернет-предприниматель.