Opstart bruger kunstig intelligens til at analysere førerens adfærd

Den brasilianske opstart Cobli har specialiseret sig i teknologiske løsninger til overvågning og styring af vognparker. Det fokuserer i øjeblikket på sikkerhed og forfiner et værktøj til at identificere førerens adfærdsmønstre ved at analysere data indsamlet af en soldrevet tracker.

Projektet er baseret på maskinlæring, en anvendelse af kunstig intelligens, og havde støtte fra São Paulo Research Foundation - FAPESP gennem sit Innovative Research in Small Business Program (PIPE). "Algoritmen bruger de indsamlede data til at etablere en køreprofil med mere end 90% nøjagtighed, "siger ingeniør Rodrigo Mourad, en partner og medstifter af Cobli.

Ifølge Mourad, i en eller to ugers brug, systemet kan indsamle en tilstrækkelig mængde data - om hastighed, acceleration, bremse- og kurvevinkler - for at frembringe en profil af førerens bilhåndteringsvaner. Direkte knyttet til spørgsmålet om trafiksikkerhed, disse data har også en økonomisk og finansiel indvirkning på flådeejerens virksomhed, da aggressiv kørsel øger brændstofforbruget og omkostningerne ved vedligeholdelse af køretøjer.

Systemet indsamler også data om placering (via GPS) og køretøjets ydeevne, generere oplysninger, der kan tilgås af en smartphone eller tablet. I tilfælde af en ulykke, enheden sender automatisk en nødsmeddelelse med køretøjets placering til registrerede kontakter, som typisk er enkeltpersoner i chaufførfirmaet og familiemedlemmer.

Coblis system erstatter den konventionelle personlige identifikator, eller pinkode, kablet i en nøglefob eller et kort og læst af en sensor installeret i køretøjet, en ressource, der i vid udstrækning bruges af logistikindustrien. Mourad siger, at dette system let kan omgås, hvis en chauffør låner sit id -kort ud til en anden person, for eksempel. "Hardware er en statisk løsning, der henviser til, at logistik er dynamisk, "argumenterer han.

Solenergi

Coblis strategi har været at investere i materielle og menneskelige ressourcer, datalogi, og tingenes internet (IoT) anvendt til logistik. I denne sammenhæng, et PIPE -projekt, der startede i marts 2017 og efter planen afsluttes i februar 2019, har til formål at forfine de metoder, som Cobli anvender til dataindsamling og dataanalyse.

Lucas Brunialti, en informationssystemspecialist og Coblis teknologichef, forklarer, at det nuværende dataindsamlingssystem kræver en elektronisk enhed, som importeres og bruges af andre logistikfirmaer. Enheden er forbundet til køretøjets indbyggede diagnostiske (OBD) tracker. "Det, der gør os forskellige, er, hvordan vi behandler de indsamlede data, "siger han." Vi tilbyder rapporter til brug for ruteplanlæggere og flådeledere. "

Med støtte fra PIPE-FAPESP, trin to af Coblis projekt indebærer udvikling af en ny enhed, der ikke er afhængig af OBD -porten eller elektrisk strøm. Den er udstyret med et 30 cm x 15 cm solpanel og kan fastgøres til enhver del af køretøjet, der modtager sollys. Ifølge Brunialti, solenergi vil udvide rækkevidden af ​​mulige applikationer. "Det vil være muligt at installere det på chassiset af en lastbil for at spore lasten, "siger han. Enheden har et internt batteri, der lagrer solenergi, så den kan bruges om natten såvel som i løbet af dagen.

Firmaet har allerede en prototype af den nye enhed og forventer at færdiggøre den inden udgangen af ​​2018. "Flere kunder hos Cobli har udtrykt interesse for at teste produktet, "Siger Mourad.

Adfærdsmæssige afvigelser

Et andet aspekt af projektet understøttet af FAPESP er udviklingen af ​​softwaren. I øjeblikket, systemet er i stand til at analysere forskellige kendetegn ved kørselsadfærd, gør det muligt for Coblis kunder at identificere deres chauffører og give personlig vejledning til dem, der kører farligt. Takket være dette system, firmaet opdagede, for eksempel, at når chauffører er i São Paulo City, de har en vane med at bremse med cirka 25%, når de nærmer sig en hastighedsfælde og genoptager deres tidligere hastighed, efter at de har passeret den. Ud over risikoen ved skarp bremsning, denne adfærd resulterer også i et højere brændstofforbrug og slider hurtigere dæk og bremsekomponenter.

Udfordringen er nu at udvikle en algoritme, der identificerer afvigelser i førerens standardadfærd. Når systemet genkender driveren, det skal hurtigt opdage anomalier, der kan være forbundet med medicinoptagelse, døsighed, eller brug af en mobiltelefon under kørsel. Ifølge Mourad, partnerskaber med flådeejere vil være grundlæggende for at opnå effektive resultater ved analyse af data i systemet. "Når der registreres en ændring i et køremønster, vi kontakter kunden, så de kan finde ud af, hvad der sker, " han siger.

Prisvindende opstart

Cobli har i øjeblikket 50 ansatte, 20 af dem er specialister i produktudvikling. "Vi har ingeniører, dataforskere, finansanalytikere, designere, og endda antropologer, da vi skal kende vores kunde godt for at gøre systemet mere nyttigt og let at bruge, "Siger Mourad.

Firmaets hele struktur blev oprettet på kun tre år. Det blev grundlagt i 2015, efter at den amerikanske iværksætter Charles Parker Treacy identificerede Brasilien som en forretningsmulighed. Treacy havde eksamen i matematik fra Duke University og blev derefter indskrevet i et MBA -program på Harvard. Han besluttede at investere i logistikindustrien i Brasilien. Firmaet blev født uden støtte fra en inkubator eller forskningsinstitution. Hovedsæde i São Paulo City, det begyndte med partnernes kapital og eget kontor.