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Jul 29, 2023

스타트업, 차량 고장 패턴 감지 모델 구축

이익 마진을 보존하는 데 있어 자동차 및 부품 제조업체의 데이터 과학자가 운전석에 앉아 있습니다. 시계열 추론을 위한 모델을 개발하는 Viaduct가 도움을 주고 있습니다.

이익 마진을 보존하는 데 있어 자동차 및 부품 제조업체의 데이터 과학자가 운전석에 앉아 있습니다.

시계열 추론을 위한 모델을 개발하는 Viaduct는 기업이 오늘날의 연결된 자동차에서 캡처한 데이터에서 오류 통찰력을 수집하도록 돕고 있습니다. 이는 센서 데이터를 활용하고 상관 관계를 만들어 이를 수행합니다.

캘리포니아주 멘로파크에 본사를 둔 4년 된 스타트업인 이 스타트업은 비정상적인 패턴을 감지하고, 문제를 추적하고, 오류 예측을 배포하는 플랫폼을 제공합니다. 이를 통해 자동차 제조업체와 부품 공급업체는 실시간 데이터 문제를 미리 파악하여 보증 청구, 리콜 및 결함을 줄일 수 있다고 Viaduct의 설립자이자 CEO인 David Hallac은 말했습니다.

“Viaduct는 200만 대 이상의 차량에 배치되어 500,000시간의 가동 중지 시간을 방지하고 업계 전반에 걸쳐 수억 달러의 보증 비용을 절약했습니다.”라고 그는 말했습니다.

이 회사는 데이터 예측에 사용되는 시계열 모델을 훈련, 조정 및 배포하기 위해 NVIDIA A100 Tensor 코어 GPU와 NVIDIA TSPP(시계열 예측 플랫폼) 프레임워크를 사용합니다.

회사에 따르면 Viaduct는 승용차 및 상업용 트럭을 생산하는 5개 이상의 주요 제조업체와 협력하고 있습니다.

Hallac은 “고객들은 이를 엄청난 비용 절감으로 보고 있습니다. 우리가 영향을 미치는 것은 수익성 측면에서 매우 큽니다.”라고 말했습니다. "다운타임 영향, 보증 영향, 제품 개발 비효율성 등이 있습니다."

Viaduct는 기업에 기술 지원과 AI 플랫폼 지침을 제공하는 프로그램인 NVIDIA Inception의 회원입니다.

Hallac의 Viaduct로의 길은 스탠포드 대학에서 시작되었습니다. 그가 박사학위를 받는 동안. 그곳의 학생인 폭스바겐(Volkswagen)은 몇 달에 걸쳐 60명이 넘는 운전자로부터 수집한 센서 데이터와 용도를 탐색하기 위한 연구 보조금을 가지고 자신이 있던 연구실에 왔습니다.

연구자들이 탐구한 문제는 수개월에 걸쳐 수집된 대규모 차량 데이터의 패턴과 추세를 어떻게 이해하는가였습니다.

스탠포드 연구원들은 폭스바겐 전자 연구소(Volkswagen Electronics Research Laboratory)와 협력하여 센서 데이터를 내장하기 위한 딥 러닝 방법인 Drive2Vec을 강조하는 연구 논문을 발표했습니다.

“우리는 고차원 시계열 데이터로부터 구조적 추론에 초점을 맞춘 여러 알고리즘을 개발했습니다. 우리는 유용한 통찰력을 발견했으며 기업이 예측 알고리즘을 대규모로 교육하고 배포하도록 도울 수 있었습니다.”라고 그는 말했습니다.

Viaduct는 제조, 텔레매틱스 및 서비스 데이터를 집계하는 TSI 엔진을 사용하여 시계열 분석을 처리합니다. 해당 모델은 NVIDIA TSPP를 활용하는 A100 GPU로 훈련되었습니다.

Hallac은 "우리는 이를 지식 그래프라고 설명합니다. 모든 다양한 센서와 신호에 대한 지식 그래프와 이들이 서로 어떻게 연관되어 있는지를 구축하고 있습니다."라고 말했습니다.

센서 데이터를 내장하기 위해 Drive2Vec 자동 인코더를 사용하여 몇 가지 주요 기능이 생성됩니다. 상관관계는 Markov 무작위 필드 추론 프로세스를 통해 학습되며, 시계열 예측은 NVIDIA TSPP 프레임워크를 활용합니다.

이 플랫폼의 NVIDIA GPU를 사용하면 Viaduct는 물류 회귀 및 그래디언트 부스팅 알고리즘을 실행하는 CPU 시스템에 비해 30배 더 나은 추론 정확도를 달성할 수 있다고 Hallac은 말했습니다.

Viaduct의 플랫폼을 사용하는 한 차량 제조업체는 일부 문제를 사전에 처리하고 수정한 다음 해당 문제의 위험이 있는 차량을 식별하고 소유자에게 해당 차량을 서비스로 가져오도록 요청할 수 있었습니다. 이는 보증 청구뿐만 아니라 들어오는 차량 수리 유형에 대한 더 많은 가시성을 확보하는 서비스 데스크에도 영향을 미칩니다.

또한 차량 및 부품 제조업체가 보증에 관해 협력 관계를 맺고 있으므로 결과는 두 가지 모두에 중요합니다.

스타트업에 따르면 Viaduct는 5개 문제에 대해 한 고객의 보증 비용을 5천만 달러 이상 줄였습니다.

Hallac은 비용 절감 가능성에 대해 “모든 사람이 정보를 원하고 시스템이 최적화되면 모두가 고통을 느끼고 혜택을 받습니다.”라고 말했습니다.