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मोटर वाहन इलेक्ट्रॉनिक्स डेवलपर्स अब एआई अनुप्रयोगों का परीक्षण कर सकते हैं

मोटर वाहन इलेक्ट्रॉनिक्स डेवलपर्स अब एआई अनुप्रयोगों का परीक्षण कर सकते हैं


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मोटर वाहन उद्योग द्वारा उत्पन्न डेटा की विशाल मात्रा का उपयोग करने के अभिनव और लागत प्रभावी तरीकों से लाभ उठा सकते हैं वाहन में सेंसर और नियंत्रण इकाइयों। जब मूल्य को डेटा से निकाला जाता है, तो यह सुधार करने में मदद कर सकता है वाहन की सुरक्षा और कम परिचालन लागत पर स्वायत्तता।

"डेटा चालित अंतर्दृष्टि मोटर वाहन और मोटर वाहन बीमा क्षेत्रों में नवाचार के लिए महत्वपूर्ण होगी, परिणामस्वरूप, कारों से अत्यधिक सटीक जानकारी कैप्चर करना इन अंतर्दृष्टि को चलाने के लिए आवश्यक आधार है।" - केसलन जॉनसन, अमेरिकन फैमिली वेंचर्स के प्रिंसिपल

तेरीकी नई क्लाउड-आधारित के लिए विकास केंद्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंट (AI) एप्लीकेशन अब ऑटोमोटिव इलेक्ट्रॉनिक्स डेवलपर्स को अपने स्वयं के डेटा का उपयोग करके टेस्ट-ड्राइव करने में सक्षम बनाता है।

ऑटोमोटिव इलेक्ट्रॉनिक्स एप्लीकेशन डेवलपर्स जैसे ऑटोमोटिव ओरिजिनल इक्विपमेंट मैन्युफैक्चरर्स (ओईएम) और टियर 1 इलेक्ट्रॉनिक सप्लायर अब क्लाउड-आधारित का उपयोग कर सकते हैं डेटा प्रशिक्षण तथा प्रोटोटाइपिंग वातावरण जो उन्हें अपने डेटा पर टेराकी के एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है।

बर्लिन स्थित, निजी तौर पर आयोजित और वित्त पोषित,तेरकी है एक ऑटोमोटिव AI स्टार्टअप वह सफलता प्रदान करता है एज डेटा ऑटोमोटिव इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग की बढ़ती डेटा मांगों को पूरा करने के लिए सॉफ्टवेयर प्रसंस्करण।

कंपनी की ऐ आधारित इंटेलिजेंट सिग्नल प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर ऑटोमोटिव चिप, संचार और सीखने के प्रदर्शन में 10 गुना वृद्धि करता है। कंपनी के अनुसार, यह अत्यधिक सटीक है ऐ अनुप्रयोगों एम्बेडेड वातावरण में बड़े पैमाने पर संभव है।

एज कंप्यूटिंग: ऑटोमोटिव उद्योग के लिए एक बुनियादी स्तंभ

कनेक्टेड और ऑटोनोमस वाहनों से आने वाले डेटा की घातीय वृद्धि के उपयोग की आवश्यकता होती है एज कंप्यूटिंग। एज कंप्यूटिंग डेटा स्रोत के करीब स्थित कंप्यूटिंग को संदर्भित करता है।

जुड़े वाहनों में, इसका मतलब करीब है सेंसर। वाहनों द्वारा उत्पन्न डेटा तेजी से बढ़ रहा है और एक चुनौती बन रहा है। सेंसरों द्वारा एकत्र किए गए डेटा को हस्तांतरित भाग में है बादल.

सुरक्षा संबंधी कार्यों के लिए एज कंप्यूटिंग की भी आवश्यकता होती है। इन कार्यों को बिना किसी रुकावट के हर समय उपलब्ध होना है। अभी के लिए, ये फ़ंक्शन वायरलेस कनेक्टिविटी पर भरोसा नहीं कर सकते हैं 5 जी हर जगह उपलब्ध नहीं होने जा रहा है, कम से कम पहले वर्षों के लिए।

Teraki के अनुसार, कार में कई एप्लिकेशन हैं सुरक्षा से संबंधित या रियल टाइम और पूरी तरह से एक नेटवर्क पर भरोसा नहीं कर सकते। इसलिए, इन अनुप्रयोगों को स्वायत्त रूप से संचालित करने की आवश्यकता होगी वाहन के अंदर.

उदाहरण के लिए, यदि एक स्वायत्त वाहन एक राजमार्ग पर है और आपातकालीन स्थिति के कारण टूटने की आवश्यकता है, तो आपातकालीन ब्रेकिंग कम्प्यूटेशनल और ट्रांसमिशन विलंबता के किसी भी देरी को बर्दाश्त नहीं कर सकता है। अगर ऐसा होता है, तो कार में सवार यात्रियों को खतरा हो सकता है।

Teraki के लिए, जो डेटा से आता है सुरक्षा महत्वपूर्ण अनुप्रयोग सही और विश्वसनीय होने के लिए कारों में चलने को सेंसर के पास संसाधित करना पड़ता है। यही कारण है कि एज कंप्यूटिंग एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है जब सटीक और तेज फैसले विशेष रूप से आपातकालीन स्थिति में फर्क कर सकते हैं।

विवश कंप्यूटिंग क्षमताओं के कारण अभी भी इसे जल्दी और सही तरीके से करने की चुनौतियाँ हैं। इसमें सुधार की गुंजाइश है। मुख्य चुनौती एज कंप्यूटिंग में क्लाउड से उपकरणों में मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लाना है।

या मशीन एज और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को बहुत किनारे पर वास्तविक सेंसर तक लाने के लिए। Teraki का कहना है कि विशिष्ट चुनौती यह है कि कम कंप्यूटिंग शक्ति और भंडारण क्षमता वाले वातावरण में डेटा को सही और कुशलता से कैसे संसाधित किया जाए।

शिक्षण AI मॉडल या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम

डेटा प्रशिक्षण एक बहुत ही आवश्यक कदम है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल या मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सिखाने के लिए इस्तेमाल किया जाता है कि कैसे इनपुट-डेटा से गणितीय मॉडल का निर्माण करके डेटा-संचालित भविष्यवाणियां करें या निर्णय लें।

तेरकी के अनुसार, उनका विकास केंद्र है उद्योग के लिए अद्वितीय। यह जटिल प्रक्रिया प्रदान करता है जिससे विकास टीम को अवसर मिलता है जल्दी से ट्रेन Teraki की मशीन लर्निंग एल्गोरिदम अपने स्वयं के डेटा के आधार पर।

यह डेवलपर्स को वास्तव में क्या मूल्यांकन करने देता है प्रदर्शन के फायदे टेराकी प्रौद्योगिकी प्रदान कर सकती है।

"DevCenter के साथ हमारे पास स्वचालित डेटा प्रशिक्षण कार्य हैं, जिससे विकास टीमों को अपने स्वयं के डेटा के साथ हमारे समाधान का अधिक तेज़ी से परीक्षण करने की अनुमति मिलती है," कहते हैं मार्कस कोपफ, तेरीकी के सह-संस्थापक, और सीटीओ। "इस पूरी प्रक्रिया को स्वचालित करना जटिल और कठिन है।"

कोपफ के अनुसार, उनके वर्तमान ग्राहकों को यह "अपने आप से अनुभव करना बहुत आसान लगता है कि टेराकी की तकनीक किनारे प्रसंस्करण और प्रदर्शन सुधार के मामले में क्या कर सकती है जो उनके हार्डवेयर और डेटा संचार लागत को कम कर सकती है, उनके अनुप्रयोगों और एल्गोरिदम में सुधार कर सकती है और नई संभावनाएं पैदा कर सकती है।" कल की मोटर वाहन प्रणाली। "

कंपनी ने प्रीमियम द्वारा कई पूर्व-उत्पादन सत्यापन पूरे किए हैं मोटर वाहन निर्माता, साथ ही साथ विभिन्न प्रकार के सफल एकीकरण माइक्रोकंट्रोलर्स। सब सब, मोटर वाहन उद्योग के लिए रोमांचक समय आगे।


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