BMW i Ventures invierte para el desarrollo de vehículos autónomos en Recogni Inc. que tiene como objetivo ofrecer un procesamiento de inteligencia artificial de bajo rendimiento y alto rendimiento y visión para vehículos autónomos.
Recogni Inc., son los diseñadores de una plataforma de inteligencia artificial orientada a la visión para vehículos autónomos.
"La capacidad de procesar datos de sensores en el borde de manera eficiente y en tiempo real es esencial en el desarrollo de vehículos autónomos", señaló el socio de BMW i Ventures, Marcus Behrendt
Fundada en 2018 y con sede en San José, California, la compañía tiene operaciones en Munich, Alemania, y se está posicionando para revolucionar el procesamiento de percepción para vehículos autónomos de nivel 2+.
Recogni Inc., son los diseñadores de una plataforma de inteligencia artificial orientada a la visión para vehículos autónomos.
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| BMW i Ventures invierte para el desarrollo de vehículos autónomos en Recogni |
Usando un procesador de cognición de visión, Recogni resolverá el problema de inferencia de punto final con vehículos autónomos de manera eficiente y cambiará la trayectoria de autonomía completa de nivel 3, 4 y 5.
Los fundadores de la compañía poseen una profunda experiencia en la industria en diseño de sistemas, IA, visión y diseño de silicio personalizado.
“Los problemas dentro del ecosistema de autonomía de Nivel 2+, 3, 4 y 5 van desde capturar / generar datos de capacitación hasta inferir en tiempo real. Estos vehículos necesitan un rendimiento de clase de centro de datos mientras consumen cantidades minúsculas de energía ", añadió el CEO de Recogni.RK Anand
La solución desarrollada por Recogni no solo es muy rápida (puede realizar operaciones de hasta 1 peta por segundo) sino que también es muy eficiente, consume aproximadamente 8 vatios de potencia gracias a un enfoque que descarga el procesamiento central en múltiples puntos de un vehículo. Su módulo integrado consta de tres sensores de imagen enfriados pasivamente, un sensor de profundidad externo y un chip de inferencia personalizado. Es capaz de capturar y analizar hasta tres transmisiones de 8-12 MP sin comprimir a 60 cuadros por segundo, logrando una eficiencia de cómputo del 70% en aplicaciones de visión típicas (o hasta 500 veces mejor que varias plataformas líderes).
Recogni planea usar los fondos para entregar el sistema de inferencia más capaz para permitir la fusión de sensores de vanguardia de datos de sensores visuales y de profundidad mientras continúa creciendo su equipo de ingeniería de primer nivel.
“Los problemas dentro del ecosistema de autonomía de Nivel 2+, 3, 4 y 5 van desde capturar / generar datos de capacitación hasta inferir en tiempo real. Estos vehículos necesitan un rendimiento de clase de centro de datos mientras consumen cantidades minúsculas de energía ", añadió el CEO de Recogni.RK Anand
La solución desarrollada por Recogni no solo es muy rápida (puede realizar operaciones de hasta 1 peta por segundo) sino que también es muy eficiente, consume aproximadamente 8 vatios de potencia gracias a un enfoque que descarga el procesamiento central en múltiples puntos de un vehículo. Su módulo integrado consta de tres sensores de imagen enfriados pasivamente, un sensor de profundidad externo y un chip de inferencia personalizado. Es capaz de capturar y analizar hasta tres transmisiones de 8-12 MP sin comprimir a 60 cuadros por segundo, logrando una eficiencia de cómputo del 70% en aplicaciones de visión típicas (o hasta 500 veces mejor que varias plataformas líderes).
Recogni planea usar los fondos para entregar el sistema de inferencia más capaz para permitir la fusión de sensores de vanguardia de datos de sensores visuales y de profundidad mientras continúa creciendo su equipo de ingeniería de primer nivel.
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