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品質管理パトロール:スタートアップが車両の故障パターンを検出するためのモデルを構築
利益率を維持する際、車両および部品メーカーのデータサイエンティストが主導権を握っています。 タイムシリーズ推論モデルを開発するViaductは、現在のコネクテッドカーで収集されたデータから故障の洞察を得るのを支援しています。センサーデータにアクセスし、相関関係を見つけることで実現しています。 カリフォルニア州メンロパークに拠点を置く4年前に設立されたこのスタートアップは、異常なパターンを検出し、問題を追跡し、故障の予測を展開するプラットフォームを提供しています。これにより、自動車メーカーや部品サプライヤーはリアルタイムデータを使用して問題に先んじて対処し、保証請求、リコール、欠陥を削減することができます。Viaductの創設者兼CEOであるデビッド・ハラックは、「Viaductは200万台以上の車両に展開され、500,000時間以上のダウンタイムを回避し、業界全体で数億ドルの保証費用を節約するのに役立っています」と述べています。 同社は、時系列モデルのトレーニング、調整、展開にNVIDIA A100 Tensor Core GPUとNVIDIA Time Series Prediction Platform(TSPP)フレームワークを利用しています。 Viaductは、乗用車および商用トラックの主要メーカー5社以上と共同展開していると述べています。 ハラック氏は、「お客様はこれを大きな節約と見ています。影響を与えることは利益にとって大きいです。ダウンタイムの影響、保証の影響、および製品開発の非効率性です」と述べています。 Viaductは、技術サポートとAIプラットフォームのガイダンスを提供するプログラムであるNVIDIA Inceptionのメンバーです。 始まり: 研究が実用化される ハラック氏のViaductへの道のりは、スタンフォード大学で始まりました。彼がそこで博士課程の学生であった頃、フォルクスワーゲンが数か月間にわたって収集した60人以上のドライバーからのセンサーデータと研究助成金を提供し、その使用方法を探るために研究室を訪れました。 研究者たちが取り組んだ問題は、数か月間にわたって収集された膨大な量の車両データのパターンと傾向を理解する方法でした。 スタンフォードの研究者たちは、フォルクスワーゲンエレクトロニクス研究所と協力してこの作業に関する論文を発表しました。この論文では、センサーデータを埋め込むための深層学習手法であるDrive2Vecが紹介されています。 ハラック氏は、「高次元の時系列データから構造的な推論を行うためのアルゴリズムを開発しました。有用な洞察を見つけ出し、企業が大規模な予測アルゴリズムをトレーニングおよび展開できるようにサポートできました」と述べています。 洞察をもたらすための知識グラフの開発と10倍の推論 Viaductは、製造、テレマティクス、およびサービスデータを集約するTSIエンジンを使用して時系列解析を行います。そのモデルは、NVIDIA…
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