Sicherer auf den Straßen dank intelligenter Fahrassistenz.
Wir haben aktiv an der Forschung zur frühzeitigen Erkennung der Reisekrankheit durch Sensor-Messungen und deren Änderungsraten beigetragen und konnten dieses Vorhersage-Problem optimieren. Die Genauigkeit des Verfahrens konnte signifikant verbessert werden und das Produkt schließlich marktfähig.
Unser Know-How kommt insbesondere bei diesem weniger konventionellen Klassifizierungsproblem mit mehr als zwei Kategorien zum Tragen. Wir haben maßgeblich dabei mitgewirkt, dass der Bordcomputer des Fahrzeugs dem Fahrenden zuverlässige Auskunft darüber gibt, ob alles in Ordnung ist, er sich in einem Transition-Zustand zur Reisekrankheit befindet oder ob eine Pause notwendig ist.
Hier wurden Machine Learning Pipelines mit verschachtelten binären Klassifizierungsmodellen kombiniert, um diesem Problem gerecht zu werden. Unser Ansatz beruht auf Best Practices und neuesten Forschungsergebnissen in diesem Bereich, so dass die Daten schnell und effektiv analysiert werden konnten, um das bestmögliche Vorhersagemodell zu trainieren.
Dank unserer umfassenden Erfahrung und unserem Know-How konnten wir die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Vorhersage signifikant verbessern und somit einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit im Straßenverkehr leisten. Wir sind stark aufgestellt, um diese Expertise auch anderen Industrien zur Verfügung zu stellen, um ähnliche Herausforderungen zu lösen und innovative Lösungen zu entwickeln.