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AIのポテンシャルを自動車業界に提供

次世代型車両の製造を進化させ、データのパワーを活用してコネクテッドカー向けのAIアプリケーションを構築する方法をご紹介します。

紫色の抽象的な図形

自動車業界向けAIソリューション

今日の自動車業界のリーダー企業は、データ主体のソフトウェア アプリケーションに多額の費用を投じ、自動運転、コネクテッドカー、モビリティ、製造の分野で最も重要なイノベーションを進めています。ネットアップは、分析とHPCから自律判断までのAI導入プロセスを支える、将来を見据えたプラットフォームを提供しています。つまりお客様は、ITへの投資を最適化し、必要な時に必要なものにだけコストをかけ、ハイブリッド マルチクラウド環境全体で一元的な統合されたエクスペリエンスを実現することができます。

自動運転の道を切り拓く

自動運転の開発を加速できます。

  • 車両のデータをシミュレーション環境やテスト環境に転送
  • マルチクラウド環境でコンピューティング機能を最適化
  • 自動運転の開発や運用から得られる膨大な量のデータを結集。将来の開発能力を強化し、継続的な改善を推進します。
Colorful poster

データ モビリティを向上

コネクテッド カーから収集した膨大な量のデータをパートナー エコシステムに提供できます。

  • いつ、どこで発生したデータでも最大限に活用
  • オンプレミスでもクラウドでも、データの格納場所にかかわらず分析を実行
  • JFrog Artifactoryを利用したバイナリ レポジトリで開発サイクルを短縮
Improve data mobility image
一般的な報告書のイメージ

自動車産業を一から見直す

自律走行車からモビリティ サービス、スマート マニュファクチャリングまで。AI成功のカギは、すべてデータにかかっています。

一般的な報告書のイメージ

自動車以上の速さで進化する自動車製造テクノロジ

自動車メーカーが競争力を維持するためには、業務効率とビジネス バリューを最大限に高めつつ、革新的な製品をすばやく提供しなければなりません。

abstract ai automotive image

自動車業界の人工知能(AI)

自動車メーカーに見る最新のデータ エンジニアリング テクノロジとデータ サイエンス テクノロジの応用方法が詳しくわかります。

一般的な報告書のイメージ

自動運転のワークロードを支えるAIを詳しく解説

ネットアップとNVIDIAは、共同開発のAIリファレンス アーキテクチャを通じて、AIとディープラーニング(DL)のワークロードをサポートするターンキー ソリューションを提供しています。その手法をご紹介します。

報告書のイメージ

AI/MLプロジェクトを高速化

データの重力、セキュリティ、規制上の要件から、オンプレミスでのモデル トレーニングが必要な環境の構築をFlexPodが簡易化します。

Abstract shapes

自動運転を実現するデータ パイプラインの構築方法

現在試験走行中の自動車は、1台につき1日2PB以上のデータを生成します。このブログでは、自動運転の課題をデータ エンジニアリングとデータ サイエンスのテクノロジで解決する方法を探ります。

一般的な報告書のイメージ

AIの成功に向けたロードマップを作成

シンプルな計画を立てることから始めませんか。必要なノウハウはすべてネットアップが提供します。

一般的な報告書のイメージ

スモール スタートから無限に拡張

NetApp ONTAP AIは、イノベーションと実験を推進できる環境をすばやく提供します。

車道の車のハイパーカラーのイメージ

自律走行車のプログラムを設計するための4つのアプローチとは

多数の企業が自律走行車のプログラム設計に乗り出していますが、アプローチがそれぞれ異なることには賛否両論があります。

一般的な報告書のイメージ

AIとディープ ラーニングで変革を推進する自動車業界の手法とは

自動車業界では今AIにより、製造の合理化、革新的なモビリティ サービスの推進、自律走行車の大幅な進歩といった大きな変化が起きています。

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世界を変えるイノベーションをAIで起こすCambridge Consultants

世界では多くのエキスパートが機械に自己学習を教えています。Cambridge Consultantsは、この取り組みの中心的存在として、世の中を変えるようなイノベーションをAIで実現しようとしています。

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自動車メーカーのデータにディープ ランニングがもたらす影響

業界をリードする多くの自動車メーカーが、自律走行車、製造プロセス、サプライ チェーンで発生する大量のデータ ストリーミングにディープ ラーニングを活用しています。

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