Skip to main content
Vai all'homepage della Commissione europea (si apre in una nuova finestra)
italiano italiano
CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
CORDIS

An AI assistant using proprietary unsupervised algorithm(s) to automatically analyse large volumes of complex data to detect anomalies and recognize patterns in real time

Descrizione del progetto

Innovativo strumento di analisi dei dati aiuta le aziende a rilevare anomalie in tempo reale

Il progetto Streem.ai finanziato dall’UE, potrebbe trasformare il modo in cui le imprese gestiscono grossi volumi di dati di serie temporali in tempo reale. Il nuovo strumento utilizza un algoritmo di apprendimento automatico senza supervisione che aiuta gli utenti a rilevare schemi e anomalie ricorrenti in tutti i nuovi dati associati a un prodotto. In particolare riduce il tempo trascorso sull’analisi dei dati dell’85 %, analizza tutti i dati disponibili e migliora il tasso di rilevamento di anomalie prima sconosciute. Ad esempio, nell’industria automobilistica Streem.ai potrebbe rilevare componenti difettosi a beneficio dei produttori di automobili prima dell’immissione sul mercato. Con la pandemia da Covid-19, lo strumento potrebbe effettuare test sul virus in modo più efficiente rilevando misurazioni irregolari dei dispositivi diagnostici.

Obiettivo

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%.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

SME-2 - SME instrument phase 2

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

STREEM AI GMBH
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 813 875,00
Indirizzo
PAUL LINCKE UFER 8B
10999 Berlin
Germania

Mostra sulla mappa

PMI

L’organizzazione si è definita una PMI (piccola e media impresa) al momento della firma dell’accordo di sovvenzione.

Regione
Berlin Berlin Berlin
Tipo di attività
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 2 591 250,00
Il mio fascicolo 0 0