Netradynevuonna 2015 perustettu laivaston turvallisuusyritys, muuttaa liikenneturvallisuutta ainutlaatuisella yhdistelmällä AI-yhteensopivia viivakuvia ja painottaen voimakkaasti positiivista vahvistusta. San Diegossa sijaitsevan yrityksen lähestymistapa keskittyy hyvien ajokäyttäytymisten palkitsemiseen sen sijaan, että rangaistavat pelkästään virheitä, pyrkivät viljelemään palkitsemispohjaista turvallisuuskulttuuria laivastossa.
Netradynen liiketoiminnan kehitysjohtaja Adam Kahn ilmaisi tämän filosofian ja totesi: ”Miksi et kerro henkilölle, että he tekevät hyvää työtä joka päivä? Jos pystyn joka päivä, laittaa pienen tähden nimesi viereen ja sanot, että teit hyvää työtä sinä päivänä, siirrät turvallisuuskulttuuria palkkiopohjaiseen turvallisuuskulttuuriin verrattuna rankaisevaan turvallisuuskulttuuriin-ja sillä on monumentaalinen nousu laivastolle.” Tämä strategia käsittelee liikenteen kuolemantapausten kiireellistä kysymystä, mikä on merkittävä huolenaihe kuljetusteollisuudessa ja kuljetusalalla.
Netradynen ydintarjous on turvallisuusalusta, joka hyödyntää ”huippuluokan HD-videoturvallisuus- ja hallintatekniikkaa, jota edistynyt AI: n avulla.” Tämä alusta käyttää visiopohjaista objektin havaitsemista analysoidakseen ”ajoajan jokaista minuuttia jopa 99%: n tarkkuudella”. Tähän päivään mennessä yritys on analysoinut yli 20 miljardia ajo mailia luomalla vankan data -säätiön.
Avain osa Netradynen positiivista vahvistusstrategiaa on sen DriverStars -ohjelma. Heinäkuusta lähtien tämä ohjelma oli tunnustanut yli 100 miljoonaa positiivista ajotapahtumaa. DriverStars-ohjelma hyödyntää reaaliaikaista analyysiä ja reunalaskentaa turvallisen käyttäytymisen tunnistamiseksi ja palkitsemiseksi. Se sisältää ”Greenzone” -pistemäärän, joka pelaa turvallisuusparannuksia ja tarjoaa suorituskykypohjaisia palkintoja. Netradyne väittää, että tämän pistemäärän parannukset korreloivat suoraan kaatumisten vähentymisen kanssa.
Kahn korosti tämän lähestymistavan tehokkuutta: ”Olemme nähneet todella hienoja tuloksia, joissa kuljettajat ja laivastot, jotka omaksuvat tämän” korkean viiden, nyrkkin kolonnan, hyvän työn, ”verrattuna”, sain hetken? Minun täytyy puhua kanssasi ”. Kukaan ei pidä siitä. ” Järjestelmä seuraa riskialtista käyttäytymistä, kuten ylinopeutta, häiriötekijöitä, takaluukun ja liikennesignaalien huomiotta jättämistä, Netradyne muuttaa painopisteen. Sen sijaan, että raportoin vain häiriintyneen ajamisen minuutteja, Kahn selitti: ”Haluan todella tarkastella sitä aikaa, jonka ajasit ei-hajoamattomia. Jos voin luoda tietoisuutta vaatimustenmukaisuudestasi, seuraava asia, jonka voin tehdä, on yrittää kannustaa tämän vaatimustenmukaisuuden parantamista.”
Näyttäen eteenpäin Netradyne sai 90 miljoonaa dollaria sarjan D rahoituskierroksella tammikuussa. Tämä pääoman injektio tukee erilaisia strategisia aloitteita, mukaan lukien asiakaspalvelun parantaminen, uusien globaalien markkinoiden laajentaminen ja sijoittaminen tutkimukseen ja kehitykseen.
Yhtiö integroi myös ennustavat elementit alustaan. Kahn totesi, että ”sen sijaan, että odotan ajoneuvoa tai kuljettajaa tekemään jotain sen perusteella, missä he ovat, voin alkaa ennustaa ja auttaa kuljettajaa hetkissä, joissa ehkä on jäämyrsky. Mielestäni on olemassa mahdollisuus, että voimme päästä joidenkin näiden aiheiden edessä verrattuna niihin.”
Välittömien turvallisuusparannusten lisäksi Netradyne on kunnianhimoiset pitkäaikaiset tavoitteet. Toimitusjohtaja ja perustaja Avneesh Agrawal ilmoittivat aiemmin aikovansa hyödyntää yrityksen laajoja ajotietoja ajomallin kouluttamiseksi, mahdollisesti autonomisten ajoneuvoyritysten käyttöön. Lisäksi Netradyne lisää investointejaan generatiiviseen AI: hen parantaakseen kopilot -työkaluaan. Kahn korosti AI: n nopeaa kehitystä ja totesi: ”Kolme vuotta sitten, jos puhuisimme AI: stä tänään, huomattavasti erilaiseksi. Kolmen vuoden kuluttua, kun puhumme AI: stä verrattuna tänään, se on huomattavasti erilainen. Ja olemme erittäin sitoutuneita olemaan innovaatioiden etureuna.”
Source: Netradynen DriverStars -ohjelma palkitsee turvallisen laivaston ajamisen
