Ansik Inc.

Objet publié

La mission de Pitstop est d'obtenir des informations sur la maintenance prédictive à partir de données de véhicules et de données de service. Certains inconvénients des approches d'apprentissage machine sont que les ensembles de données ne sont pas toujours complets. L'approche de simulation adoptée dans ce projet permettra d'améliorer cette situation et d'accroître les avantages d'une approche basée sur l'apprentissage machine. Dans ce projet, il est prévu de former des algorithmes, dans lesquels il existe des cas courants d'enregistrements de services qui sont en corrélation avec des flux de capteurs de séries chronologiques sur différents types de composantes (par exemple, le moteur et la batterie), et de laisser l'apprentissage machine s'occuper des petites variations. C'est une étape importante de notre plan visant à appliquer des approches de réseaux de neurones pour construire des modèles de prévisions propriétaires sur l'usure et les pannes de véhicules.