НОВОСТИ [Перевод] 9 automotive стартапов с использованием машинного и глубокого обучения

NewsBot
Оффлайн

NewsBot

.
.
Регистрация
21.07.20
Сообщения
40.408
Реакции
1
Репутация
0
Spark – Оптимизация работы электромобилей


spark-ev_0.jpg


Британский стартап занимается разработкой ПО на основе машинного обучения. Их приложение анализирует расстояние, которое электромобиль может пройти на полном заряде – оценка основана на множестве параметров вроде рельефа местности и производительности во время недавних поездок. Стоит отметить, что оценки поведения делаются как для беспилотных электромобилей, так и для управляемых человеком.

iGloble — Машинное обучения для контроля качества


k3wdyohyf5bygm_ckutpkzdqktq.jpeg


Продукт индийского стартапа iGloble называется calНled Connected Design, в нем используется машинное обучение и ИИ. calНled Connected Design дорабатывает конструкции автомобильных деталей, используемых в производственном процессе. Также этот продукт оптимизирует производственные циклы и снижает время простоя с помощью прогнозирования отказов оборудования – для этого используются трехмерные симуляции, работающие в режиме реального времени.

SONICLUE – Профилактическое обслуживание на анализе звука


84a743_8ec082a551f44245b3c039efb3b35e24~mv2.webp


Израильская компания создает продукт, использующий машинное обучение и технологии обработки сигналов. Этот продукт позволяет инженерам и автомеханикам находить неполадки в автомобиле посредством звуковых колебаний. Дефекты и неисправности всех компонентов вызывают определенные колебания, и ПО от SONICLUE обнаруживает их, благодаря чему механик может заняться конкретным неисправным компонентом.

S O NAH – Умная парковка


image1.jpg


Немецкий стартап разрабатывает платформу, основанную на машинном обучении – эта платформа основана на умных датчиках, и с их помощью предоставляет информацию о наличии свободных парковочных мест. Эти датчики могут быть установлены в любой инфраструктуре, а также могут быть интегрированы с любой технологией – например с существующими системами видеонаблюдения.

Autonomous Fusion – машинное обучения для беспилотных транспортных средств


28828093_393675514438898_6352732563408454247_o.png


Американская компания , ранее известная как Wheego Technologies, работает над решением, использующим технологии глубокого обучения. Продукты этой компании должны улучшить производительность систем ADAS и повысить надежность беспилотных автомобилей. Продукты компании Autonomous Fusion предсказывают характер событий, с которыми сталкивается транспортное средство и благодаря сочетанию проприетарных и открытых технологий машинного обучения позволяет транспортному средству реагировать за минимальное время.

Deep Learning


Hazen.ai — Интеллектуальная система управления дорожным движением


SO9RJOHvi8bz4RJAd6Swck0i4jtBbV790O17XjBHZD__953ee8kMzT-pu6xgp19etR_WZqLg3SJ15P7uFilkTvLd4Z5XUPQBHMamnwbzZYoObOpelgKNr4qW4AXIIfFEwrs0-VlWV32YbI6-bdN-R14


— это стартап из Саудовской Аравии, занимающийся разработкой умных дорожных камер. Эти камеры анализируют видеопоток и используют методы глубокого обучения для обнаружения опасного вождения. Анализ проводится в режиме реального времени, благодаря чему действия водителей распознаются, и нарушителям автоматически отправляются предупреждения и штрафы.

RoadE – Отслеживание состояния транспортных средств


Predictive%20CARe_JPG.webp


Индийский стартап разрабатывает системы прогнозирования профилактического обслуживания для автомобилей. Утилита обработки видеосигнала от RoadE основана на глубоком обучении и анализе видеопотока, в то время как платформа Auto Smart для круглосуточного мониторинга состояния автомобиля использует сочетание машинного и глубокого обучения. Таким образом, компания может предсказать необходимость технического обслуживания, благодаря чему автомобиль не будет простаивать лишнее время в автосервисе.

Univrses – Беспилотные транспортные средства


ystg2aijubcddtq5vuv-ov_s-nw.jpeg


Шведский стартап разрабатывает решения в области компьютерного зрения для городской среды. Платформа 3DAI City основана на их собственном движке 3DAI, и в ней используются видеокамеры, установленные в общественном транспорте. По мере движения транспорта по маршруту, платформа собирает различные данные, которые позже используются для улучшения систем распознавания объектов в беспилотных автомобилях.

MDGo — Управление клиентскими данными


t4_MDGo_Header_694.jpg


Израильский стартап использует глубокое обучение и набор датчиков в своем решении, собирающем данные об автомобилях во время ДТП. ПО от MDGo анализирует столкновение в реальном времени и отправляют данные в больницы и службы экстренного реагирования. Данный продукт позволяет оптимизировать работу медиков и обеспечить эффективное лечение пострадавших, снижая риск хронических повреждений. Кроме того, данное решение позволяет беспроблемно урегулировать страховые вопросы.

Подписывайтесь на каналы:
— сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
— новости автоиндустрии, железо и психология вождения



4m5z_pc9zhjja8pmtwxvaihckfe.png


О компании ИТЭЛМА
Мы большая компания-разработчик компонентов. В компании трудится около 2500 сотрудников, в том числе 650 инженеров.

Мы, пожалуй, самый сильный в России центр компетенций по разработке автомобильной электроники. Сейчас активно растем и открыли много вакансий (порядка 30, в том числе в регионах), таких как инженер-программист, инженер-конструктор, ведущий инженер-разработчик (DSP-программист) и др.

У нас много интересных задач от автопроизводителей и концернов, двигающих индустрию. Если хотите расти, как специалист, и учиться у лучших, будем рады видеть вас в нашей команде. Также мы готовы делиться экспертизой, самым важным что происходит в automotive. Задавайте нам любые вопросы, ответим, пообсуждаем.

Читать еще полезные статьи:

  • [Прогноз] Транспорт будущего ( , , горизонты)
 
Сверху Снизу