Synthetic Data Generator für KI
Continental

Generierung synthetischer Daten für das KI-Training

Ein virtuelles System zur Erfassung und Auswertung des Fahrverhaltens generiert Daten zur Optimierung zukünftiger Fahrerassistenzsysteme und Innenraumlösungen und gibt einen Ausblick auf das autonome Fahren der Zukunft - created by NMY.

11.6 Mrd. einstellbare Avatar-Konfigurationen
1 automatisches Batch-Processing
4 Jahre kontinuierliche Optimierung

Synthetic Data Generation

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Daten für das KI-Training

Computersimulationen mit Virtual Twins bieten eine zeit- und kosteneffiziente Verbesserung von Tests und reduzieren die Kosten für Forschung und Entwicklung.
Custom UX

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Optimale Nutzerführung

Die PC-basierte Anwendung wird über eine intuitive Benutzeroberfläche und eine Vielzahl von Funktionen, Kontroll- und Menüoptionen bedient. Bei der Datengenerierung können so alle möglichen Szenarien einfach durchgespielt werden.
Machine Learning

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KI denkt mit

Werkzeuge werten die Daten aus und liefern wertvolle Empfehlungen für die Optimierung des Fahrsystems - und eventuell neue, bisher nicht vorhandene Steuerungselemente.

Ein Konfigurator ermöglicht die Erstellung individueller Fahrerpersönlichkeiten, die bis ins kleinste Detail gestaltet werden können.

Neben den physischen Eigenschaften des Fahrers können auch Lichtstimmung, Wetterbedingungen und vor allem die Fahrzeugkonfiguration berücksichtigt werden.

In einem aufwendigen 3D-Renderingprozess inklusive Videodokumentation wird das Szenario simuliert und so qualitative Erkenntnisse generiert.

Durch die wiederholte Generierung von Situationen werden synthetische Daten von hoher Qualität und Quantität gewonnen.

Die Anwendung ist ein Leuchtturmprojekt der digitalen Transformation - und die Antwort auf kosten- und ressourcenintensive analoge Prozesse der Vergangenheit.

“Durch die Generierung synthetischer Daten in einer realitätsnahen Simulation können wir eine hohe Datenqualität und -quantität gewährleisten. Beides bildet die Grundlage für nützliche KI-Modelle, die Zeit und Geld in der Produktentwicklung sparen.”

Dr. Wolfram Kresse, Senior Developer NMY