Post by AVL in Italy

𝗘 𝘀𝗲 𝗶𝗹 𝘁𝘂𝗼 𝘀𝗶𝘀𝘁𝗲𝗺𝗮 𝗱𝗶 𝘁𝗲𝘀𝘁 𝗳𝗼𝘀𝘀𝗲 𝗶𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗱𝗼 𝗱𝗶 𝗮𝘃𝘃𝗶𝘀𝗮𝗿𝘁𝗶 𝗰𝗵𝗲 𝗾𝘂𝗮𝗹𝗰𝗼𝘀𝗮 𝗻𝗼𝗻 𝘃𝗮 𝗽𝗿𝗶𝗺𝗮 𝗮𝗻𝗰𝗼𝗿𝗮 𝗰𝗵𝗲 𝘀𝗶 𝘃𝗲𝗿𝗶𝗳𝗶𝗰𝗵𝗶 𝘂𝗻 𝗴𝘂𝗮𝘀𝘁𝗼? È esattamente ciò che le moderne soluzioni di anomaly detection stanno iniziando a rendere possibile. Nel nostro nuovo e-book mostriamo come approcci basati sul Machine Learning vengano già utilizzati per monitorare e supervisionare test complessi su batterie e celle a combustibile, anche su larga scala: ➡ 𝗧𝗲𝘀𝘁𝗮𝘁𝗼 𝘀𝘂 𝗼𝗹𝘁𝗿𝗲 𝟯𝟬𝟬 𝗰𝗲𝗹𝗹𝗲 𝗰𝗼𝗻 𝗽𝗶ù 𝗱𝗶 𝟭𝟬𝟬.𝟬𝟬𝟬 𝗰𝗶𝗰𝗹𝗶 ➡ 𝗔𝗰𝗰𝘂𝗿𝗮𝘁𝗲𝘇𝘇𝗮 𝗱𝗲𝗹 𝟵𝟴,𝟵% nell'identificazione di comportamenti operativi corretti ➡ 𝗥𝗶𝗹𝗲𝘃𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗼 𝗮𝗳𝗳𝗶𝗱𝗮𝗯𝗶𝗹𝗲 di errori di setup, problemi dei sensori e comportamenti anomali del sistema Invece di reagire ai problemi quando si manifestano, i team possono intervenire in modo proattivo, riducendo i rischi e mantenendo le attività di test nei tempi previsti. Se lavori con test di lunga durata e grandi quantità di dati, questo è un tema che vale sicuramente la pena approfondire. 👉 𝗦𝗰𝗮𝗿𝗶𝗰𝗮 𝗹'𝗲-𝗯𝗼𝗼𝗸 𝗰𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘁𝗼 𝗾𝘂𝗶: https://lnkd.in/dKujnjhX