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        Monolith開發(fā)人工智能賦能的異常檢測軟件

        —— 這一新軟件將原始測試數(shù)據(jù)的檢查流程自動化,可以檢測數(shù)百個測試通道中的潛在錯誤或異常
        作者:ATI News Team 時(shí)間:2024-04-19 來源:S&P Global Mobility[標(biāo)普全球汽車] 收藏


        本文引用地址:http://www.104case.com/article/202404/457858.htm

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        Source:Getty Images/gorodenkoff

        軟件提供商在4月4日發(fā)布的一篇新聞稿中表示,該公司已開發(fā)了一款。該軟件可以快速識別測試數(shù)據(jù)中的各種問題,包括測量錯誤或傳感器錯誤、用戶錯誤、系統(tǒng)故障以及測試期間系統(tǒng)的錯誤使用。

        這一新軟件將原始測試數(shù)據(jù)的檢查流程自動化,可以檢測數(shù)百個測試通道中的潛在錯誤或異常,將發(fā)現(xiàn)問題所需的時(shí)間從數(shù)月降低至幾乎實(shí)時(shí)。

        該公司與現(xiàn)有客戶合作,在真實(shí)應(yīng)用中開發(fā)和測試其新的異常檢測器,主要應(yīng)用領(lǐng)域包括汽車、賽車運(yùn)動和工業(yè)領(lǐng)域。該軟件使用了一種獨(dú)特的深度學(xué)習(xí)算法,可以基于復(fù)雜的系統(tǒng)行為在測試結(jié)果和數(shù)百個通道中發(fā)現(xiàn)多種異常類型。

        首席執(zhí)行官兼創(chuàng)始人Richard Ahlfeld表示:“錯誤的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致錯誤的決策,浪費(fèi)大量寶貴的工程資源。如果發(fā)現(xiàn)得太晚,這些錯誤可能導(dǎo)致進(jìn)度延遲,或者更糟糕的是導(dǎo)致產(chǎn)品發(fā)布時(shí)存在質(zhì)量問題,這可能會引發(fā)代價(jià)高昂且損害聲譽(yù)的召回。我們耗時(shí)兩年多與客戶直接合作,設(shè)計(jì)、測試和調(diào)整我們的新異常檢測器,以便工程師能夠快速發(fā)現(xiàn)工程數(shù)據(jù)中的錯誤。在此期間,我們不僅開發(fā)了一種獨(dú)特的深度學(xué)習(xí)算法,可以發(fā)現(xiàn)多種類型的異常,同時(shí)我們還將其打包成專門為工程領(lǐng)域?qū)<以O(shè)計(jì)的無代碼用戶體驗(yàn)。這是由工程師為工程師開發(fā)的、有用的。”

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