ექსპერტული სისტემები - კომპიუტერები, რომლებიც ამოცნობენ ტრანსპორტის მოვლენებს

გამოთვლითი გეომეტრიის ტექნიკები, რომლებიც კარგად არის დამკვიდრებული კომპიუტერულ გრაფიკაში, შეიძლება გამოყენებულ იქნას დამატებითი კონტექსტის გამოსავლენად, როცა ობიექტები იდენტიფიცირებულია. მაგალითად, ორი მანქანის შეჯახება შეიძლება ეფექტურად გამოვლენილი იქნას გამოთვლითი შეჯახების გამოვლენის ალგორითმებით, მათ შორის ორი შემოსაზღვრავი ბოქსის გადაკვეთით, რომლებიც თითოეულ შესაბამის მანქანას აკრავენ.

აუცილებელია ექსპერტულ სისტემებში კლასიკური ალგორითმული ტექნიკის გამოყენება, რადგან ისინი უფრო საიმედო და ეფექტურია, რადგან მათი პროგრამირება ზუსტია. ხელოვნური ინტელექტის სისტემები უნდა შეიზღუდოს ისეთ ფორმატში, რომ ადამიანმა მიიღოს საბოლოო გადაწყვეტილება მოქმედებასთან დაკავშირებით. ეს იმიტომ, რომ მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტის სისტემები მაღალი საიმედოობით ხასიათდება, არსებობს შეცდომის მარჟა, რომლის შემცირებაც აუცილებელია. ამიტომ, გვირჩევნია ექსპერტული სისტემების ჰიბრიდულად განხორციელება, ხელოვნური ინტელექტისა და კლასიკური ალგორითმული პროგრამირების ტექნიკის საუკეთესო მხარეების გამოყენებით.

ორგანიზაციული გამოწვევის მიმოხილვა

ექსპერტული სისტემების განხორციელება რთულია ისეთ გარემოში, როგორიცაა კონტროლის ოთახი. ტექნოლოგიური გამოწვევების გარდა, არსებობს მრავალი ადმინისტრაციული ბარიერი, შესაბამისობის მოთხოვნები და შიდა პროცესები, რომელთა დაცვაც აუცილებელია ადეკვატური განხორციელების უზრუნველსაყოფად. მიუხედავად იმისა, რომ ტექნოლოგიის პროექტის მართვა და განხორციელება რთულია მრავალ დიდ ორგანიზაციაში, სარგებელი ჩვეულებრივ აღემატება მათი არ განხორციელების ღირებულებას ტექნიკური ვალის გამო.

ეკრანების მუდმივად რამდენიმე საათის განმავლობაში ყურება, როდესაც დიდი ხნის განმავლობაში არაფერი განსაკუთრებული არ ხდება, რთული ამოცანაა უმეტესობისთვის და დამღლელი იქნებოდა. ბუნებრივია ვივარაუდოთ, რომ კონცენტრაციის შენარჩუნება დროის გასვლასთან ერთად რთული იქნებოდა. ზემოთ ნახსენები არის სფერო, სადაც ექსპერტ AI სისტემები ბრწყინავენ. სისტემას შეუძლია მუდმივად აკონტროლოს კამერის ფიდები ისეთი მოვლენებისთვის, რომლებიც მოითხოვენ რეაგირებას და გაუწიოს რეკომენდაციები საკონტროლო ოთახის ოპერატორს იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება ისინი მოიქცნენ.

ქვემოთ მოცემულია რამდენიმე მაგალითი, რომელიც აღწერს, თუ როგორ შეიძლება AI მუშაობდეს მართვის ოთახის ოპერატორთან:

• თუ ორ ან მეტ მანქანა დაეჯახება ერთმანეთს, AI გამოავლენს ამას, ჩაწერს ინციდენტს და გააფრთხილებს კონტროლის ოთახის ოპერატორს.
• თუ მანქანა არასათანადო სიჩქარით მოძრაობს, AI-მ შეიძლება გაითვალისწინოს მძღოლის გაფრთხილება ციფრული ნიშნის საშუალებით.
• იმის გათვალისწინებით, რომ გზაზე გამოვლენილია საფრთხე, AI-ს შეუძლია შეატყობინოს მართვის ოთახის ოპერატორს და შესთავაზოს ზოლის დახურვა მანამდე, სანამ ბრიგადა არ მოაცილებს საფრთხეს.

ორგანიზაციული მონაცემები AI შეყვანის სახით

ქვემოთ ჩამოთვლილია ავტომატური ტრანსპორტის მონიტორინგის სისტემების მიერ გამოყენებული მონაცემთა წყაროები:

• CCTV კამერები, განთავსებული სხვადასხვა საგზაო ქსელებზე.
• საგზაო კამერის სიგნალის ინფორმაცია, რომელიც მიუთითებს გზათა ქსელის მდგომარეობაზე.
• ინდუქციური მარყუჟის სატრანსპორტო საშუალებების დეტექტორები იძლევიან ისეთ მონაცემებს, როგორიცაა სატრანსპორტო საშუალების წონა.
• LiDAR სენსორის მონაცემები CCTV ნაკადების დასამატებლად, რომელიც ზოგიერთი გამოყენების შემთხვევისთვის უფრო საიმედოა კომპიუტერული ამოცნობის დასამუშავებლად.

ინტეგრაციის მეთოდოლოგია

ქვემოთ მოცემულია პროცესის მიმოხილვა, რომელსაც ჩვენ შევასრულებთ ხელოვნური ინტელექტზე დაფუძნებული ტრანსპორტის მონიტორინგის ექსპერტული სისტემის სამართავ ოთახში ინტეგრაციისთვის:

1. იდენტიფიცირება CCTV/LiDAR ნაკადებისა და კამერის სისტემის, რომელიც უზრუნველყოფს ამ ნაკადების მონიტორინგსა და ჩაწერას.
2. გადაეცეთ ფიდები სუპერკომპიუტერს ან ღრუბლოვანი გამოთვლების პროვაიდერს რეალურ დროში ანალიზისა და დამუშავებისთვის.
3. გაატარეთ ლენტები Telemus AI™-ის მეშვეობით და დააბრუნეთ გაფართოებული ვიდეო ლენტები კონტროლის ოთახის უსაფრთხოების მონიტორინგის სისტემებში.
4. დააყენეთ პერსონალიზებული გაფრთხილებები უსაფრთხოების პერსონალისთვის იმის მიხედვით, თუ რა არის აღმოჩენილი, იმ პარამეტრების საფუძველზე, რომლებშიც კონტროლის ოთახის ოპერატორები სურენ, რომ იმუშაოს.
5. მუდმივად შეაფასეთ ხელოვნური ინტელექტის სისტემის წარმადობა მის გასაუმჯობესებლად, რათა განაგრძოთ უფრო დიდი ეფექტურობის მიღწევა.

იმის გათვალისწინებით, რომ Telemus AI™ ზრუნავს ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკურ განხორციელებაზე, ორგანიზაციებს შეუძლიათ გაამახვილონ ყურადღება ბიზნეს ლოგიკასა და შიდა პროცესებსა და პროცედურებზე, ტექნოლოგიური შესაძლებლობების ჩართვით.

ორგანიზაციული აპლიკაციები

ქვემოთ ჩამოთვლილია თქვენი ორგანიზაციისთვის სხვა პოტენციური აპლიკაციები:

• ტრაფიკის კონტროლის ოთახების ეფექტურობის, შედეგიანობისა და წარმადობის გაუმჯობესება.
• ტრანსპორტის სიმჭიდროვის კერძოების განსაზღვრა ქალაქის დაგეგმარების ოპტიმიზაციისთვის, ტრანსპორტის სიმჭიდროვის შესამცირებლად.
• ავტოპარკის მანქანების თვალყურის დევნება, თუ ისინი ავტოსადგომშია და კომპანიის თანამშრომლებმა დააბრუნეს.
• ავტოსადგომებში მანქანების თვალყურის დევნება და ყოფნის ხანგრძლივობის გაზომვა, რათა უკეთ გავიგოთ მგზავრების ქცევა.

პოტენციური და რეალიზებული სარგებელი

ხელოვნურ ინტელექტზე დაფუძნებული ექსპერტული სისტემების პოტენციური სარგებელი უზარმაზარია. განხორციელებამ შეიძლება გამოიწვიოს კონტროლის ოთახის ოპერატორების პროდუქტიულობის გაუმჯობესება, მოვლენების აღმოჩენაში შეცდომების შემცირება, ქალაქებისა და გზების უკეთესი დაგეგმვა, ტრაფიკის შეყვანილობის შემცირება და გზათა ქსელის შესახებ ზოგადი ცოდნის გაუმჯობესება, რაც ყველაფერი ითვალისწინებს დროით განზომილებას, აუმჯობესებს ტიპიური სტატიკური მეთოდების გააზრებას.

ამჟამად, ამ სისტემებიდან ბევრი ჯერ კიდევ კვლევისა და განვითარების ეტაპზეა. თუმცა, ორგანიზაციული დაგეგმვა ახლავე უნდა დაიწყოს, რადგან განხორციელების გამოწვევები უზარმაზარი იქნება, მაშინაც კი, როცა ტექნოლოგიები გაუმჯობესდება. Telemus AI™-ს აქვს ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების საძლიერი განხორციელებები და შეუძლია სისტემების ჩაშენება, რომლებიც მასშტაბურად მუშაობენ.

Telemus AI™ არის ავსტრალიაში ბაზირებული ხელოვნური ინტელექტის კომპანია, რომელიც მთავრობსა და საწარმოებს აწვდის მოწინავე გადაწყვეტილებებს. დაგვიკავშირდით დღესვე უფასო კონსულტაციისთვის იმის შესახებ, თუ როგორ შეიძლება Telemus AI™ ჩაშენდეს თქვენს ორგანიზაციაში.