Spark-電気自動車の性能の最適化
イギリスのスタートアップSparkは、機械学習に基づいたソフトウェアを開発しています。彼らのアプリは、地形や最近の旅行のパフォーマンスなどのさまざまなパラメータに基づいて、電気自動車がフル充電で移動できる距離を分析します。無人の電気自動車と人が運転する自動車の両方について行動評価が行われていることは注目に値します。
iGloble-品質管理のための機械学習
インドのスタートアップiGlobleの製品はcalHledConnected Designと呼ばれ、機械学習とAIを使用しています。calHled Connected Designは、製造プロセスで使用される自動車部品の設計を改良します。また、リアルタイムの3Dシミュレーションを使用して機器の障害を予測することにより、生産の実行を最適化し、ダウンタイムを削減します。
SONICLUE-サウンド分析の予防保守
イスラエルの会社SONICLUEは、機械学習と信号処理技術を使用して製品を作成しています。この製品を使用すると、エンジニアや自動車整備士は、音の振動を通じて車両の問題をトラブルシューティングできます。すべてのコンポーネントの欠陥や誤動作は特定の変動を引き起こし、SONICLUEソフトウェアがそれらを検出するため、整備士は特定の障害のあるコンポーネントに対処できます。
SONAH-スマートパーキング
ドイツのスタートアップSONAHは、機械学習に基づくプラットフォームを開発しています。このプラットフォームはスマートセンサーに基づいており、その助けを借りて、無料の駐車スペースの利用可能性に関する情報を提供します。これらのセンサーは、任意のインフラストラクチャにインストールでき、既存のビデオ監視システムなど、任意のテクノロジーと統合することもできます。
自律融合-自走式車両の機械学習
以前はWheegoTechnologiesとして知られていた アメリカの会社AutonomousFusionは、深層学習技術を使用したソリューションに取り組んでいます。同社の製品は、ADASシステムのパフォーマンスを向上させ、自動運転車の信頼性を向上させることを目的としています。Autonomous Fusion製品は、車両が遭遇するイベントの性質を予測し、独自のオープンマシン学習テクノロジーを組み合わせることで、車両がわずかな時間で応答できるようにします。
深い学習
Hazen.ai-インテリジェントなトラフィック管理システム
Hazen.aiは、スマートロードカメラを開発するサウジアラビアのスタートアップです。これらのカメラはビデオストリームを分析し、深い学習技術を使用して危険な運転を検出します。分析はリアルタイムで実行されるため、ドライバーの行動が認識され、警告と罰金が違反者に自動的に送信されます。
RoadE-車両ステータス追跡
インドのスタートアップRoadEは、車両の予測保守システムを開発しています。RoadEのビデオ処理ユーティリティは、ディープラーニングとビデオストリーム分析に基づいていますが、Auto Smartプラットフォームは、24時間年中無休の車両ヘルスモニタリングにマシンとディープラーニングの組み合わせを使用しています。したがって、会社はメンテナンスの必要性を予測できるため、サービスセンターで車が不必要な時間アイドル状態になることはありません。
大学-無人車両
スウェーデンのスタートアップUnvrsesは、都市環境向けのコンピュータービジョンソリューションを開発しています。3DAI Cityプラットフォームは、独自の3DAIエンジンに基づいており、公共交通機関に設置されたビデオカメラを使用しています。車両がルートに沿って移動すると、プラットフォームはさまざまなデータを収集します。このデータは、後で無人車両の物体認識システムを改善するために使用されます。
MDGo-顧客データ管理
イスラエルのスタートアップMDGoは、事故の際に車両に関するデータを収集するソリューションで、深い学習と一連のセンサーを使用しています。MDGoのソフトウェアは、衝突をリアルタイムで分析し、病院や緊急対応要員にデータを送信します。この製品を使用すると、医師の作業を最適化し、被害者に効果的な治療を提供して、慢性的な損傷のリスクを軽減できます。さらに、このソリューションを使用すると、保険の問題をスムーズに解決できます。
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