Opis projektu
Nowe narzędzie do analizy danych pomaga przedsiębiorstwom w wykrywaniu anomalii w czasie rzeczywistym
Finansowany ze środków UE projekt Streem.ai mógłby zmienić sposób przetwarzania przez przedsiębiorstwa dużych ilości danych szeregów czasowych w czasie rzeczywistym. Nowe narzędzie wykorzystuje algorytm nienadzorowanego uczenia maszynowego, który pomaga użytkownikom wykrywać wzorce i nieprawidłowości we wszystkich nowych danych związanych z produktem. Pomaga on skrócić o 85 % czas poświęcany na analizę danych, analizuje wszystkie dostępne dane i zwiększa wykrywalność nieznanych wcześniej anomalii. W przemyśle motoryzacyjnym, na przykład, Streem.ai może posłużyć producentom samochodów do wykrywania wadliwych części, zanim trafią one na rynek. W kontekście pandemii COVID-19 narzędzie to mogłoby zwiększyć skuteczność badania pod kątem wirusów poprzez wykrywanie nieprawidłowych pomiarów urządzeń diagnostycznych.
Cel
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%.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
- nauki przyrodnicze informatyka nauka o danych
- medycyna i nauki o zdrowiu nauki o zdrowiu zdrowie publiczne i środowiskowe epidemiologia pandemie
- inżynieria i technologia przemysł maszynowy inżynieria pojazdów inżynieria motoryzacyjna
- medycyna i nauki o zdrowiu nauki o zdrowiu choroby zakaźne wirus RNA koronawirusy
- nauki przyrodnicze informatyka sztuczna inteligencja uczenie maszynowe
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu -
H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
SME-2 - SME instrument phase 2
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) H2020-EIC-SMEInst-2018-2020
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaKoordynator
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
10999 Berlin
Niemcy
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.