Otomotiv

Otomotivde yapay zeka sıkı güvenlik gerekliliklerini karşılamak ve çoğu zaman aracın içindeki donanımda çalışmak zorundadır. Bu sınırlar içinde sürücü destek sistemlerine katkı sağlayabilir, üretim hattında kaliteyi kontrol edebilir, araç verisinden arızaları tespit edebilir ve filo operasyonlarını planlayabilir. Bunu farklı araç modellerinde ve yol koşullarında da güvenilir biçimde yapması gerekir.

İletişime geçin

Zorluklar

Önce güvenlik gereklilikleri
Aracın davranışını etkileyen sistemlerin sektörün fonksiyonel güvenlik ve onay gerekliliklerini karşılaması, bunlara göre test edilip belgelenmesi gerekir.
Modeller aracın donanımında çalışır
Birçok sistem, sınırlı işlem gücü ve enerjiyle aracın kendisinde çalışmak ve gerçek zamanlı yanıt vermek zorundadır.
Her model ve koşulda güvenilir olmalı
Araçların çok sayıda modeli ve sensör düzeni vardır, her türlü hava ve yol koşulunda kullanılırlar. Modellerin nadir durumlar da dahil bu koşulların hepsinde test edilmesi gerekir.

Sık karşılaşılan problemler

Sürücü destek sistemleri ve algılama
Kamera, radar ve lidar verisinden araçları, yayaları, şeritleri ve işaretleri algılayan, aracın kendi donanımında çalışan modeller.
Üretimde kalite kontrol
Araç ve yan sanayi üretiminde parçaları, boyayı ve montajı kameralarla kontrol etmek ve hataları incelenmek üzere işaretlemek.
Araç verisiyle arıza tespiti
Araç ve filo verilerinde arızaların erken belirtilerini fark etmek ve servis ekiplerinin olası nedeni bulmasına yardımcı olmak.
Araç içi asistanlar
Sürücünün sorularını yanıtlayan ve araç fonksiyonlarını yöneten, sürekli bağlantı olmadan da çalışan sesli asistanlar.
Filo ve rota planlama
Talebi tahmin etmek; filolar ve ulaşım hizmetleri için araçları, rotaları, bakımı ve şarjı planlamak.

Araştırma alanlarımız

Tüm araştırma alanlarını görün

Lightweight modeller
Algılama ve asistan modellerini araç içi donanıma sığacak kadar küçük ve hızlı hale getirmek.
Kısıtlı veriden öğrenme
Nadir yol durumlarını ve arızaları az sayıda gerçek örnekten, sentetik veri desteğiyle öğrenmek.
Multimodal anlama
Kamera, radar, lidar ve araç sinyallerini, birinin göremediğini diğeri tamamlayacak şekilde birleştirmek.
Yorumlanabilirlik ve değerlendirme
Modellerin farklı araç modellerinde ve koşullarda nasıl davrandığını ölçmek, nerede ve neden hata yaptığını bulmak.

Tüm araştırma alanlarını görün

İlgili hizmetler

Tüm hizmetler

Birlikte çalışalım

Çalışma genellikle tek bir fonksiyon, tek bir üretim hattı ya da tek bir filoyla başlar ve sistem sizin altyapınızda ve donanımınızda çalışır. Sonuçlar ölçüldükten sonra kapsam diğer modellere, hatlara ve hizmetlere genişletilebilir.

İletişime geçin

Ar-Ge projeleri
Henüz kanıtlanmış bir çözümü olmayan problemler için. Yaklaşımları verileriniz üzerinde deniyor ve kararlaştırdığımız ara hedeflerle bir prototipe ilerliyoruz. Her ara hedefte neyin yapılabilir göründüğünü, neyin görünmediğini açıkça söylüyoruz.
Yazılım geliştirme ve danışmanlık
Çözümü bilinen problemler için. Kanıtlanmış yöntemlerle canlı ortamda çalışacak yazılımlar geliştiriyor ya da ekibinize mimari, araç ve model seçimi üzerine danışmanlık veriyoruz.
Fon destekli araştırma
Ulusal ve uluslararası araştırma fonlarıyla desteklenen, sanayi ve akademi ortaklarıyla yürütülen Ar-Ge projeleri.
Kurumsal eğitim
Ekibinize göre hazırlanan eğitim programları. Konular arasında yapay zeka asistanlarıyla günlük çalışma, ürün geliştirme, entegrasyon ve strateji var.

Sık sorulan sorular

Yapay zeka modelleri araç içi donanımda çalışabilir mi?

Evet. Modeller, aracın işlem gücü ve enerji sınırlarına sığacak şekilde küçültülüp hızlandırılabilir.

Araç ve müşteri verileri nerede kalıyor?

Kendi altyapınızda. Modeller orada eğitilir ve çalışır, veriler şirket dışına çıkmaz.

Araçlardaki yapay zeka sistemlerinde güvenlik nasıl sağlanıyor?

Modeller farklı araç modellerinde, koşullarda ve nadir durumlarda test edilir, sonuçlar belgelenir. Bu belgeler aracın geçmesi gereken güvenlik ve onay süreçlerinde kullanılır.