Teraki開(kāi)發(fā)了可以調整大小和過(guò)濾數據的軟件技術(shù)，以實(shí)現更精確的對象檢測和機器學(xué)習。

拉斯維加斯–大數據是連接設備中的基本要素。盡管如此，大多數供應商都在努力應對數據量的指數增長(cháng)，特別是要在系統功能強大的系統中為CPU付費，以處理數據并將大數據發(fā)送到云中進(jìn)行AI培訓。

一個(gè)答案來(lái)自總部位于德國柏林的初創(chuàng )公司Teraki。它的人生使命是應對邊緣數據處理中的挑戰。Teraki應用信號處理技術(shù)，通過(guò)最小化等待時(shí)間和最大化算法準確性，使嵌入式系統能夠更有效地利用輸入數據。

當電子工程專(zhuān)輯第一次見(jiàn)到Teraki上周在CES上，我們通過(guò)“大數據”，“人工智能”和“量子計算”，似乎是Teraki的技術(shù)基礎的三連勝壓倒了一點(diǎn)。

但是，好消息是Teraki并沒(méi)有試圖將這種令人困惑的組合轉變?yōu)闋I(yíng)銷(xiāo)手段。相反，Teraki由丹尼爾·里查特(Daniel Richart)創(chuàng )立，后者是馬克斯·普朗克研究所(Max Planck Institute)的量子光學(xué)研究員。

有鑒于此，Richart解釋說(shuō)，量子信息論的思想實(shí)際上與當今的邊緣計算所要求的并不遙遠。

就像量子計算需要從大量困擾原子的原子中找到質(zhì)量穩定的“量子位態(tài)”一樣，物聯(lián)網(wǎng)和電子制造商必須能夠“以足夠快的速度，以他們所需的質(zhì)量提取信息”，Richart說(shuō)，“用于數據處理。”

Richart和他的團隊從2014年開(kāi)始涉足Teraki的基本概念，并于2015年正式成立了一家公司。

Teraki當然不是第一家談?wù)撨吘売嬎愕墓?。Richart說(shuō)，但是每個(gè)人都在努力處理大數據。

考慮高度自動(dòng)化的車(chē)輛。例如，如果在傳感器級別進(jìn)行很少的預處理，那么汽車(chē)制造商可能會(huì )為車(chē)輛中的重型傳感器融合支付高昂的費用，因為這將需要功能更強大，成本更高的中央計算單元。

將大量數據發(fā)送和存儲到云中進(jìn)行AI培訓也可能使OEM花費大量資金。此外，延遲問(wèn)題可能會(huì )導致延遲和對象檢測的不準確性。

軟件Teraki專(zhuān)注于嵌入式邊緣處理，開(kāi)發(fā)了可以減少來(lái)自三種不同類(lèi)型傳感器的信號數據的軟件技術(shù)：遠程信息處理，相機和激光雷達/雷達。

Teraki表示，其軟件可以在標準的汽車(chē)芯片組上運行，例如恩智浦半導體的Bluebox和英飛凌的Aurix微控制器。Teraki表示，更好的是，“第一個(gè)OEM設計大獎?wù)谶M(jìn)行中”。

該公司稱(chēng)，Teraki的軟件可以將遠程信息處理信號降低90-97%。一旦減少，數據將用于什么?該公司表示，這對于“預測性維護，監視驅動(dòng)程序行為或崩潰檢測”很有用。

Teraki還開(kāi)發(fā)了可對來(lái)自相機的2D圖像信號進(jìn)行預處理的軟件。Teraki聲稱(chēng)，通過(guò)“在現有編解碼器(例如H.264)之前”處理視頻幀，可以將數據減少多達75%。據稱(chēng)，這將導致增強基于視頻的感知。該軟件開(kāi)發(fā)已經(jīng)完成。OEM客戶(hù)現在正在對其進(jìn)行測試。

Teraki軟件創(chuàng )新中最有前途的可能是它對3D點(diǎn)云數據的解決方案，該數據是由激光雷達，飛行時(shí)間傳感器和雷達生成的。Richart說(shuō)：“我們現在與許多激光雷達公司有合作關(guān)系。” 據Teraki稱(chēng)，該軟件目前正在演示中，將于今年第一季度投入商業(yè)使用。

Teraki的數據縮減技術(shù)的秘密是什么?該公司不僅僅是通過(guò)壓縮盲目地減少比特。不允許對感官信號進(jìn)行預處理，從而降低訓練和運行機器學(xué)習模型所需的數據質(zhì)量和準確性。

Richart說(shuō)：“關(guān)鍵在于可以自適應地調整大小和過(guò)濾數據的技術(shù)，以實(shí)現更精確的對象檢測和機器學(xué)習。”他補充說(shuō)，“這是要知道要提取什么質(zhì)量的東西。”

在嵌入式系統中處理感官數據時(shí)盡早減少數據量可以縮短推理時(shí)間，并減少對RAM / ROM的需求。此外，它大大減少了培訓時(shí)間。

基于幀的攝像機與基于事件的攝像機

但是，如果減少延遲對于高度自動(dòng)化的車(chē)輛的安全至關(guān)重要，那么為什么要花時(shí)間對傳統基于幀的攝像機進(jìn)行幀預處理呢?我們問(wèn)：“如何使用像Prophesee設計的基于事件的攝像機?”

Richart充分意識到神經(jīng)形態(tài)工程學(xué)的進(jìn)步，他說(shuō)：“我們認為我們是相輔相成的。事件驅動(dòng)的圖像傳感器在延遲方面表現出色，因此可以用作預警信號。同時(shí)，我們的軟件可以更靈活地從任何傳感器中提取信息-時(shí)延不到10毫秒。”

就在上個(gè)月，Teraki完成了1100萬(wàn)美元的A輪融資。本輪融資由Horizo??ns Ventures牽頭，戰略投資者加入。其中包括日本領(lǐng)先的技術(shù)公司，由Rev1 Ventures，Bright Success Capital和Castor Ventures管理的美國State Auto Labs Fund。先前的投資者Paladin Capital Group和innogy Ventures也參加了。這使對Teraki的總投資達到1630萬(wàn)美元。