
課題:旧式の方法と高い運用コスト
ノルウェーの従来の通行料金および駐車システムは、非効率性と旧式の料金徴収方法による収益損失に悩まされていました。信頼ベースのモデルや物理的な障壁に依存するこれらのシステムでは、すべてのユーザーが料金を支払うことを保証できませんでした。これにより、道路や駐車場の必要なメンテナンスに資金を提供する能力が制限されていました。
スマートモビリティを専門とする主要テクノロジー企業であるFinter ASは、その運用においてこれらの課題を認識していました。しかし、複数のCPUとPCを使用し伝統的なコンピュータビジョン技術に依存していた既存のセットアップには、以下のような多くの運用上の困難がありました:
- 過剰な熱の発生
- 高いエネルギー消費
- 複雑なAIワークロードに不適切な大型技術キャビネットの必要性
AI技術の進化に伴い、Finterはシステムを進化させ、機械学習とコンピュータビジョン機能を活用することを目指しました。しかし、CPUベースのプラットフォームの制限により、高度なAIワークロードは実用的ではありませんでした。Finterは、システムの複雑さと運用コストを削減しながら、現代のAIアルゴリズムを効率的に処理できるソリューションを必要としていました。