Reference number : 172-2020-2021-Q1-952153, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : Ansik Inc., recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M5V 1S8, program name english : Industrial Research Assistance Program – Contributions to Firms, program name french : Programme d’aide à la recherche industrielle – Contributions aux entreprises, program purpose english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, program purpose french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, agreement title english : Prediction of automotive system health from time series data using neural network models, agreement title french : Prévision de la vigueur du système automobile à partir de données de séries chronologiques à l'aide de modèles de réseaux de neurones, agreement number : 952153, agreement value : 75000.0, agreement start date : 2020-07-06, agreement end date : 2021-01-08, description english : Pitstop’s mission is to obtain predictive maintenance insights from vehicle data and service data. Some drawbacks with machine learning approaches have been that data sets are not always complete. The simulation approach taken in this project will improve this situation and increase the benefit of a machine learning approach. In this project the plan is to train algorithms where there are common cases of service records that correlate to time-series sensor streams across different kinds of components (ex. engine and battery) and let the machine learning take care of small variations. This is an important step in our plan to apply neural network approaches to build proprietary predictions models on vehicle wear and failures., description french : La mission de Pitstop est d'obtenir des informations sur la maintenance prédictive à partir de données de véhicules et de données de service. Certains inconvénients des approches d'apprentissage machine sont que les ensembles de données ne sont pas toujours complets. L'approche de simulation adoptée dans ce projet permettra d'améliorer cette situation et d'accroître les avantages d'une approche basée sur l'apprentissage machine. Dans ce projet, il est prévu de former des algorithmes, dans lesquels il existe des cas courants d'enregistrements de services qui sont en corrélation avec des flux de capteurs de séries chronologiques sur différents types de composantes (par exemple, le moteur et la batterie), et de laisser l'apprentissage machine s'occuper des petites variations. C'est une étape importante de notre plan visant à appliquer des approches de réseaux de neurones pour construire des modèles de prévisions propriétaires sur l'usure et les pannes de véhicules., expected results english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, expected results french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada