9 automotive стартапов с использованием машинного и глубокого обучения / forpes.ru

Главная
9 automotive стартапов с использованием машинного и глубокого обучения

9 automotive стартапов с использованием машинного и глубокого обучения +6

21.09.2020 14:49

Itelma 0 1900 Источник

Spark – Оптимизация работы электромобилей

Британский стартап Spark 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

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

Израильская компания SONICLUE 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

Немецкий стартап S O NAH 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

Американская компания Autonomous Fusion, 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

Hazen.ai — 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

Индийский стартап RoadE 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

Шведский стартап Unvrses 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

Израильский стартап MDGo 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:
@TeslaHackers — сообщество российских Tesla-хакеров, прокат и обучение дрифту на Tesla
@AutomotiveRu — новости автоиндустрии, железо и психология вождения

О компании ИТЭЛМА

Мы большая компания-разработчик automotive 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: