Indexierung und Anonymisierung von Daten

Highlights
INDUSTRY : Automotive Manufacturer
MARKET : International
TURNOVER : 167 billion euros
NUMBER OF EMPLOYEES : 400,000

    Projekt

    Anfang 2019 entschied sich Stellantis nach einer internationalen Ausschreibung für Deepomatic, um seine Prozesse zur Indizierung und Anonymisierung von Daten zu optimieren. Die F&E-Abteilung verfügt damit heute über eine No-Code-Entwicklungsplattform, mit der Deep-Learning-basierte Bilderkennungsalgorithmen trainiert werden. Dank der Plattform von Deepomatic können Erkennungsmodelle interne Daten scannen, um spezielle Fahrsituationen (d. h. Tunnel, Schnee usw.) zu markieren und gegebenenfalls zu anonymisieren.

    Zielsetzung

    Entwicklung von Deep-Learning-Algorithmen, um Objekte zu erkennen und eine Datenbank mit Fahrsituationen zu füttern, die der Weiterentwicklung des autonomen Fahrens dienen.
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    Die Teams von Deepomatic und Stellantis haben bei der Integration der Lösung in zahlreiche technische Umgebungen umfassend und effektiv zusammengearbeitet.

    Fabien Figueres
    Entwicklungsingenieur für Big-Data & KI und Jean-Louis Sauvaget, Experte für funktionale Fahrzeugarchitektur / F&E Stellantis.
    Stellantis

    Nutzen der Zusammenarbeit

    Im Rahmen seines Forschungs- und Entwicklungsprogramms möchte Stellantis seine Technologien für selbstfahrende Fahrzeuge weiterentwickeln. Ganz konkret trägt dieses Projekt dazu bei, eine große Menge kontextbezogener Bilder verschiedenster Fahrbedingungen zu erfassen: wertvolle Informationen, die dem Fahrskript sowie den kontextbezogenen Umgebungen echte Daten hinzufügen.

    Beim Deep Learning besteht das Ziel zunächst darin, Fahrerassistenzsysteme (FAS) mit indizierten Daten zu versorgen. Gleichzeitig verwirklicht Stellantis auch sein zweites Ziel, nämlich die Anonymisierung von Daten, um der DSGVO zu entsprechen.

    ERGEBNISSE

    Automatisierung

    Sobald die von Deepomatic entwickelten Modelle in die Plattform integriert sind, werden sie umfassend genutzt, um manuelle Eingriffe überflüssig zu machen. Im Ergebnis senken die Automaten von Deepomatic damit die Kosten – und erhöhen gleichzeitig die Zuverlässigkeit.

    Vorschriften

    Die Plattform unterstützt zudem die Einhaltung der DSGVO (EU-Datenschutz-Grundverordnung).

    Autonomie der Mitarbeiter

    Deepomatic hat beim Implementieren von KI-gestützten Technologien Hand in Hand mit F&E-Experten gearbeitet. Ihr Input hinsichtlich der Konzept-Annotationen sowie bei der Implementierung der Modelle unter den gegebenen Eigenschaften ihrer jeweiligen Umgebung war sehr wertvoll.

    IT-Architektur

    Das Projekt läuft entweder in der privaten Cloud von Deepomatic oder auf lokalen Servern, sodass Deepomatic-Anwendungen in bestehende Datenanalyseprogramme integriert werden können.

    Das Unternehmen

    Stellantis ist als einer der weltweit führenden Automobilhersteller und Mobilitätsanbieter mit einer klaren Vision: dank unverwechselbarer, erschwinglicher und zuverlässiger Lösungen Mobilität zu bieten. Der Konzern wurde aus der Allianz zwischen der Groupe PSA und Fiat Chrysler Automobiles gegründet. Neben dem reichen Erbe und der breiten geografischen Präsenz liegen die größten Stärken des Unternehmens in seiner Performance in Sachen Nachhaltigkeit, seiner großen Erfahrung und den vielfältigen Talenten seiner Mitarbeiter, die rund um den Globus arbeiten. Stellantis schöpft aus seinem breit gefächerten ikonischen Portfolio – ganz im Geiste der Visionäre, die ihre Marken mit Leidenschaft und einem Wettbewerbsgeist erfüllten, der Mitarbeiter und Kunden gleichermaßen anspricht. Stellantis strebt danach, das Großartigste zu werden, nicht das Größte, während es Mehrwert schafft für alle Stakeholder und die Gesellschaften, in denen es tätig ist.

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    Deepomatic Paris, 53 rue de Turbigo, 75 003 Paris
    Deepomatic New York, 447 Broadway, 2nd FL, New York, NY, 10 013

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