Projektbeschreibung
Deep-Learning zur Unterstützung technischer Fachleute
Da täglich neue Technologien entwickelt werden, benötigen Unternehmen neue Werkzeuge, um vorhandene Konstruktionen zu verbessern, ohne dass technische Fachleute mehr Zeit für gute und genaue Ergebnisse aufwenden müssen. Das Schweizer Unternehmen Neural Concept entwickelt nun NeuralShape, das erste Deep-Learning-System zur Verbesserung der Arbeit technischer Fachleute. Das System ermöglicht es diesen Fachleuten, Zeit, Energie und Geld einzusparen und gleichzeitig optimale Konstruktionsentscheidungen mit sehr präzisen Ergebnissen zu treffen. Das EU-finanzierte Projekt NeuralShape wird an der Optimierung der Software und der Erweiterung der Technologie arbeiten, um den technischen Anforderungen der verschiedenen europäischen Märkte gerecht zu werden. Zielgruppen sind dabei sowohl Maschinenbauunternehmen als auch Hersteller von Luft- und Raumfahrttechnik und Erzeuger grüner Energie.
Ziel
With the new technologies’ development and the large-scale adoption of autonomous and electric cars, drones, as well as humanity´s quest for green energy, new designs become much more sophisticated, with complex simulations, producing vast amounts of data. This, as a results force tools like CAD and CFD to be rethought. Companies need new tools to improve existing designs without engineers having to spend more time to make a good and accurate design. At Neural Concept (a Swiss company founded in 2017) we have develop a solution to overcome these needs: NeuralShape, the first deep learning system to improve the engineers´work. With NeuralShape Engineers will save time, energy and economical cost, while providing optimal design choices with very precise results. Based on the good performance of our prototypes being currently tested for different business cases (UAV, hydrofoil and speed bicycle), we aim to optimize the software and scale-up technology to fulfil the technical needs of different European markets. This CAD and CFD market is expected to be €6.5B by 2021 (CAGR 7%). Our customers will be engineering companies as well as Engine Automotive, Aeroespace and Green energy manufacturers. €6M sales projection has been estimated for the third year of commercialization.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- NaturwissenschaftenInformatik und InformationswissenschaftenSoftware
- Technik und TechnologieUmwelttechnikEnergie und Kraftstoffeerneuerbare Energie
- Technik und TechnologieMaschinenbauFahrzeugbauLuft- und RaumfahrttechnikFlugzeug
- Technik und TechnologieElektrotechnik, Elektronik, InformationstechnikElektrotechnikRobotertechnikautonome RoboterDrohne
- NaturwissenschaftenInformatik und Informationswissenschaftenkünstliche Intelligenzmaschinelles LernenDeep Learning
Sie müssen sich anmelden oder registrieren, um diese Funktion zu nutzen
Wir bitten um Entschuldigung ... während der Ausführung ist ein unerwarteter Fehler aufgetreten.
Sie müssen sich authentifizieren. Ihre Sitzung ist möglicherweise abgelaufen.
Vielen Dank für Ihr Feedback. Sie erhalten in Kürze eine E-Mail zur Übermittlungsbestätigung. Wenn Sie sich für eine Benachrichtigung über den Berichtsstatus entschieden haben, werden Sie auch im Falle einer Änderung des Berichtsstatus benachrichtigt.
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenUnterauftrag
H2020-SMEInst-2018-2020-1
Finanzierungsplan
SME-1 -Koordinator
1015 LAUSANNE
Schweiz
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).