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      Monolith開發(fā)人工智能賦能的異常檢測(cè)軟件

      —— 這一新軟件將原始測(cè)試數(shù)據(jù)的檢查流程自動(dòng)化,可以檢測(cè)數(shù)百個(gè)測(cè)試通道中的潛在錯(cuò)誤或異常
      作者:ATI News Team 時(shí)間:2024-04-19 來(lái)源:S&P Global Mobility[標(biāo)普全球汽車] 收藏


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

      微信圖片_20240419201534.jpg

      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(shí)別測(cè)試數(shù)據(jù)中的各種問(wèn)題,包括測(cè)量錯(cuò)誤或傳感器錯(cuò)誤、用戶錯(cuò)誤、系統(tǒng)故障以及測(cè)試期間系統(tǒng)的錯(cuò)誤使用。

      這一新軟件將原始測(cè)試數(shù)據(jù)的檢查流程自動(dòng)化,可以檢測(cè)數(shù)百個(gè)測(cè)試通道中的潛在錯(cuò)誤或異常,將發(fā)現(xiàn)問(wèn)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(cè)試其新的異常檢測(cè)器,主要應(yīng)用領(lǐng)域包括汽車、賽車運(yùn)動(dòng)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(cè)試結(jié)果和數(shù)百個(gè)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(cuò)誤的數(shù)據(jù)會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)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(cuò)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(wèn)題,這可能會(huì)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(cè)試和調(diào)整我們的新異常檢測(cè)器,以便工程師能夠快速發(fā)現(xiàn)工程數(shù)據(jù)中的錯(cuò)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(wú)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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