NIO 333 Racing Выбирает Acronis Для Поставки Программного Обеспечения Машинного Интеллекта
В течение последних 3 с лишним лет Acronis поддерживает успешные партнерские отношения с более чем 50 спортивными учреждениями, и портфель заказов только растет. @NIO333Racing-это всего лишь одна из тех команд, которые полагаются на Acronis в предоставлении интегрированных продуктов и услуг кибербезопасности. Эти сервисы помогают NIO 333 Racing сохранять свои данные в безопасности, а также находить тенденции, которые могут укрепить их команду. Acronis также обеспечивает защиту критически важных данных, что является фундаментальным условием успеха в элитной спортивной среде.
Команда Formula E NIO 333 использует службы искусственного интеллекта и машинного обучения от Acronis. Acronis разрабатывает новые возможности искусственного интеллекта и машинного обучения (AI / ML) для решения уникальных задач до, во время и после гонок Формулы E для команды NIO 333 FE из Оксфорда («NIO 333»).
В частности, рассматриваются три варианта использования:
Вариант использования № 1 - Обнаружение отказа датчика
Пример использования № 2 - Видеоаналитика
Пример использования № 3 - Инструмент живой стратегии
Acronis Professional Services разрабатывает программное обеспечение AI / ML для расширенного обнаружения отказов датчиков, видеоаналитики и инструментов стратегии в реальном времени.
Acronis разрабатывает новые возможности искусственного интеллекта и машинного обучения (AI / ML) для решения уникальных задач до, во время и после гонок Формулы E для команды NIO 333 FE из Оксфорда («NIO 333»). В частности, рассматриваются три варианта использования.
СЛУЧАЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ №1 - ОБНАРУЖЕНИЕ НЕИСПРАВНОСТИ ДАТЧИКА
СЦЕНАРИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
На типичном гоночном автомобиле Формулы E 50 или более различных датчиков используются для регистрации характеристик автомобиля. Эти данные используются для анализа и стратегии после гонки, а также для внесения потенциально важных корректировок во время гонки. К сожалению, из-за ограничений, установленных NIO 333 для перекрестной проверки данных датчиков на соответствие установленным предопределенным пределам и типам выполняемого корреляционного анализа, отдельные датчики часто выходили из строя, не замеченными способами. ЗАДАЧИ
NIO 333 нуждался в улучшенном обнаружении отказов датчика, который мог бы обнаруживать и строго коррелировать мельчайшие подсказки, такие как медленно дрейфующие сигналы, небольшие выпадения, которые путали с обычным шумом, и осциллирующие сигналы, указывающие на механический отказ данного датчика.
Кроме того, требовался больший интеллект, чтобы различать всплески шума, вызывающие ложные срабатывания, а также возможность вносить коррективы в частоту дискретизации датчиков без создания новых проблем целостности данных (например, высокие частоты дискретизации часто делают сигнал шумным). РЕШЕНИЕ ACRONIS
Компания Acronis использовала свои возможности искусственного интеллекта и машинного обучения (см. Изображение ниже) для разработки надежного решения для мониторинга датчиков, которое обнаруживает малейшие аномалии и ошибочные данные датчиков, позволяя NIO 333 вовремя обнаруживать сбои. Используя свою платформу AI / ML, Acronis написал настраиваемые алгоритмы глубокого обучения, которые могли идентифицировать, маркировать и анализировать все соответствующие данные о транспортных средствах и телеметрии. Эти модели были предоставлены NIO 333, и они, в свою очередь, интегрируют их со скриптами в свое гоночное программное обеспечение.
ИСПОЛЬЗУЙТЕ СЛУЧАЙ № 2 - ВИДЕО АНАЛИТИКА
СЦЕНАРИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
Во время гонки телетрансляция предоставляет огромное количество информации, особенно для конкурентов NIO. Эта информация включает такие данные, как положение, заряд, скорость и мощность всех автомобилей на трассе. Благодаря оптическому распознаванию символов (OCR) и распознаванию изображений (например, цвета и формы автомобилей конкурентов) данные могут быть извлечены из телетрансляции, проиндексированы и проанализированы для внесения критических корректировок в соответствие и стратегических обзоров после гонки. ЗАДАЧИ
Хотя существующего подхода, использованного NIO 333, было достаточно для определения основных букв и цифр на видеоизображениях, он был основан на «первых принципах» машинного обучения и не особо продвинут. Современные алгоритмы распознавания текста имеют известные недостатки, такие как различение надписей «PRO» и «FRO» и «9» и «4» на телевизионных изображениях. Кроме того, через распознавание изображений доступно значительно больше данных, чем при распознавании одних только символов. РЕШЕНИЕ ACRONIS
Acronis объединил оптическое распознавание текста с индексированием видео на основе модели YOLO (вы посмотрите только один раз) для NIO 333. Решение Acronis для оптического распознавания текста работает в режиме реального времени (макс. Задержка 100 мс) и очищает данные, передаваемые во время телетрансляции, с акцентом на заряд аккумулятора конкурентов. Это понимание особенно важно для того, какие водители находятся в «режиме атаки» - четыре минуты во время гонки, когда гонщик может использовать больше мощности - и сколько времени осталось из этого четырехминутного периода. Такой подход к индексации видео включает в себя расширенную модель для обнаружения как объекта (автомобиля), так и команды (цвет автомобиля), а также шлема пилота на протяжении всей гонки. Результатом является поисковый индекс, который может идентифицировать все автомобили на гоночной трассе в любое время.
ИСПОЛЬЗУЙТЕ СЛУЧАЙ № 3 - ИНСТРУМЕНТ ЖИВОЙ СТРАТЕГИИ
СЦЕНАРИЙ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
Возможность моделирования сценариев гонок перед соревнованиями с использованием обычных методов моделирования является удовлетворительной, но ИИ / машинное обучение могут сыграть определенную роль, моделируя потенциальные результаты гонки на основе событий, которые нарушают нормальный ход гонки. ЗАДАЧИ
Достаточно сложно предсказать и рекомендовать правильный ответ на стандартные гоночные события (например, использование повышения мощности в гонке за счет соревнований или штрафов). Еще сложнее спрогнозировать и рекомендовать правильный ответ на более случайные, разрушительные гоночные события, такие как Full Course Yellow и Safety Car (FCY / SC). Принятие стратегического решения в реальном времени (например, как NIO 333 управлять своей мощью для остальной расы в любой момент времени) было бы Святым Граалем. РЕШЕНИЕ ACRONIS
Хотя первый результат был представлен NIO 333 в июне 2019 года, важно отметить, что эта работа еще не завершена, особенно учитывая, что все системы AI / ML становятся умнее и сильнее по мере анализа большего количества данных. Acronis разрабатывает модель трафика с использованием новых алгоритмов для
принимать решения во время гонки, комбинируя ее с моделями, основанными на данных GPS и тысячами симуляций одновременно. Acronis также интегрирует данные видеоаналитики и OCR в модель, которая учитывает скорость автомобиля, энергопотребление, шины, погоду и уровень заряда батареи конкурентов,
среди прочего. В конечном итоге Acronis разрабатывает решение, которое сможет делать прогнозы и рекомендации в середине гонки для NIO 333.
Ваши контактные данные не публикуются на сайте.