Descripción del proyecto
Detectar anomalías en tiempo real mediante una herramienta de análisis de datos novedosa
El proyecto Streem.ai financiado con fondos europeos, podría transformar la forma en que las empresas gestionan grandes volúmenes de datos de series temporales en tiempo real. La nueva herramienta utiliza un algoritmo de aprendizaje automático no supervisado que ayuda a los usuarios a detectar patrones y anomalías en todos los datos nuevos asociados con un producto. Ayuda sobre todo a reducir el tiempo dedicado al análisis de datos en un 85 %, analiza todos los datos disponibles y mejora la tasa de detección de anomalías previamente desconocidas. En la industria automotriz, por ejemplo, Streem.ai podría detectar componentes defectuosos antes de que los fabricantes de automóviles los comercialicen. Dada la pandemia de COVID-19, la herramienta podría hacer que las pruebas víricas sean más eficaces al detectar mediciones de dispositivos de diagnóstico irregulares.
Objetivo
Streem.ai is an AI anomaly detection tool for large volumes of time series data in real time. Its unsupervised machine learning enables identification of “new anomalies” without the need for annotated data.
Our unique selling point is that Streem.ai identifies outliers and unusual behaviour using algorithms that are selected through our proprietary benchmarking algorithm. As a result, our users can benefit from an up to 85% reduction in time spent on data analysis, analysis of 100% of the available data and improved detection rate of previously unknown anomalies.
The gap between the rate at which data is being collected and how fast it can be analysed is increasing exponentially, contributing to business insight latency amongst analysts and engineers in sectors as varied as manufacturing to healthcare. E.g. in the automotive industry, anomalies that go undetected can result in defective components going unnoticed until after market launch. In 2016 alone, defective components cost the car industry a record $22 billion through car recalls. The market size for testing in the automotive sector is now expected to grow at a CAGR of 5.02% from €15.9B in 2017 to €24.3B in 2023.
Given the COVID-19 pandemic that the world is facing, Streem.ai’s core technology can aid with more quality and efficient virus testing by monitoring diagnostic machines and analysing test results to identify patterns for research. One of our successfully completed pilot projects was with Roche diagnostics, the project involved monitoring the Analyzer machine data.
This project is being undertaken by Streem.ai GmbH based in Berlin. The CEO & one of the co-founders previously founded Plastelina which peaked 1.5m unique monthly visitors in 2000 representing 0.6% of all internet users then. The team has 12 employees of which 4 have PhDs. Through the Streem.ai project the company expects to create 18 new jobs and generate cumulative first 5 year profits of €18.84 million with a ROI of 493%.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
- ciencias naturales informática y ciencias de la información ciencia de datos
- ciencias médicas y de la salud ciencias de la salud salud pública y medio ambiental epidemiología pandemia
- ingeniería y tecnología ingeniería mecánica ingeniería de vehículos ingeniería automotriz
- ciencias médicas y de la salud ciencias de la salud enfermedad infecciosa virus de ARN coronavirus
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
Palabras clave
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).
Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
PROGRAMA PRINCIPAL
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H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
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H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
SME-2 - SME instrument phase 2
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
10999 Berlin
Alemania
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.