Libérez le potentiel des données de mesure, créez des fonctions ECU intelligentes
Découvrez le potentiel révolutionnaire de l'IA dans vos systèmes embarqués. Traditionnellement, le déploiement de modèles avancés d'apprentissage automatique sur des microcontrôleurs et des microprocesseurs exige des compétences approfondies en science des données, en algorithmes d'IA, en matériel informatique et en sécurité. Notre plateforme simplifie l'ensemble de ce processus, rendant l'intégration de l'IA intuitive et efficace.
Principaux défis liés à la mise en production des modèles d'apprentissage automatique
Trouver le meilleur modèle d'IA
Le développement de l'IA pour les calculateurs électroniques est complexe et nécessite une expertise dans les types de modèles, les cadres de codage, les pipelines, le réglage des hyperparamètres et le traitement des données. Les outils génériques sont souvent incompatibles avec les flux de travail automobiles, ce qui entraîne des courbes d'apprentissage abruptes et des inefficacités.
Déploiement sur un appareil intégré
Transformer les modèles d'IA en code ECU prêt à être utilisé en production est un défi qui nécessite une compatibilité ECU, des normes de sécurité strictes, des performances en temps réel et une intégration dans les chaînes d'outils automobiles. L'expertise en IA recoupe rarement les compétences en ingénierie embarquée, ce qui crée un écart important.
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