高架橋、 相手先ブランド供給（OEM）が接続された車両データから洞察を収集できるようにする機械学習の新興企業は、イノベーションエンデバーズが主導し、Exor SeedsとBox Groupが参加して、シリーズAの資金を11万ドル調達したと発表しました。

カリフォルニア州メンロパークを拠点とするViaductは、自動車をより安全で信頼性の高い、パーソナライズされたCEOで共同創設者のDavid HallacがFreightWavesに語ったデータ駆動型の方法をOEMに提供します。 チームの機械学習ソフトウェアは、数百万台の車両によって生成されたデータを集約して、予測メンテナンス、パーソナライズされた車載体験、使用量ベースの保険などを提供するのに役立ちます。

「私たちの焦点は、生成されたデータの流入と、大規模な数値計算が可能にする短期的なユースケースと適用性にあります」とHallac氏は述べています。

同社の機械学習ソフトウェアは乗用車、トラック、船舶、農業機械に適用でき、すでに世界中の500,000万台の乗用車および商用トラックのメーカーと協力して、北米のXNUMX万台を超える商用トラックにソフトウェアを展開しています。そしてヨーロッパ、ハラックによると。

トラックは乗用車よりも優れた豊富なデータを収集し、眠気のあるドライバーの検出を解決するなど、活用する準備が整ったより多くのユースケースを生み出します。

予知保全ソリューションについて詳しく説明したハラック氏は、データを活用して、特定のトラックで故障する可能性が高い特定のコンポーネントを特定し、フリートの所有者を支援し、製造業者が「次世代の車両を設計する」のを支援すると述べた。

コネクテッドビークルスペースで数多くの新興企業が活躍していることを認め、既存のソリューションを「焼き払う」ことで、どの車両が故障する可能性が高いかを予測するViaductのソフトウェアは、「最先端のものよりXNUMX桁優れている」と語った。 」

その成功率について、彼は、メンバーがスタンフォードでコネクテッドカーの研究を行っている間に結成された、チームの「ロックスター」機械学習チームを称賛しました。

研究は最終的に2018年に設立されたViaductに変わりました。会社のリーダーには、スタンフォード大学およびジョージア工科大学の元および現在の教授、ならびにテスラ、Facebook、Google Brain、メダルおよびボーイングで働いた機械学習の専門家が含まれます。

Hallc氏は、Viaductは新しい資金を使用して、大規模な機械学習の問題に対する統合ソリューションに取り組むと述べました。 「私たちはそれらを大規模に構築する必要があります。そして、それらをアドホックなユースケースごとのアプリケーションではなく、ターンキーソリューションに集約する必要があります。」と彼は言いました。

出典：https://www.freightwaves.com/news/viaduct-uses-connected-vehicle-data-to-help-oems