Stellantis y Deepomatic: Indexación y anonimización de datos
A principios de 2019, Stellantis seleccionó a Deepomatic a raíz de una RFP internacional. La empresa quería optimizar sus procesos de indexación y anonimización de datos. Su departamento de I+D se beneficia ahora de una plataforma de desarrollo sin código utilizada para entrenar algoritmos de reconocimiento de imágenes basados en Deep Learning Gracias a su plataforma, Deepomatic permite a los modelos de detección escanear datos internos para marcar condiciones de conducción únicas (es decir, túneles, nieve, etc.) y anonimizarlos si es necesario.
Algoritmos de Deep Learning para el reconocimiento de objetos
Como parte de su programa de I+D, Stellantis desea seguir desarrollando su tecnología para vehículos de conducción autónoma. En particular, este proyecto ayuda a recopilar una cantidad considerable de imágenes contextuales de diversas condiciones de conducción: una información preciosa que añade datos reales al guión básico de conducción y a los entornos contextuales.
Cuando se trata de Deep Learning, el primer objetivo es alimentar los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS) con datos indexados. Al hacerlo, Stellantis también cumple su segundo objetivo, que es anonimizar los datos para cumplir con el RGPD.
Benefits
#1 Automatización
Una vez que los modelos desarrollados por Deepomatic se incorporan a la plataforma, se utilizan ampliamente para hacer innecesaria la intervención manual. Como resultado, los autómatas de Deepomatic reducen gastos mientras aumentan su fiabilidad.
#2 Regulaciones
La plataforma respalda el cumplimiento del RGPD (Reglamento General de Protección de Datos de la UE) por parte de la empresa.
#3 Autonomía del personal
Deepomatic trabaja codo a codo con expertos en I+D a la hora de desplegar tecnologías basadas en IA. Su contribución en términos de anotaciones de conceptos y despliegue de modelos dentro de las características de su entorno ha sido muy valiosa.
“Los equipos de Deepomatic y Stellantis colaboraron plena y eficazmente para integrar la solución en diversos entornos técnicos.”
Fabien Figueres and Jean-Louis SauvagetIngeniero en metodologías Big Data-AI y Experto en Arquitectura Funcional de Vehículos / I+DStellantis