Koncesijas atbilde, kura ir vadošais IoT risinājumu sniedzējs Turīnā, ir apvienojusies ar Intel, lai izstrādātu inovatīvu AI vadītu risinājumu, kas vērsts uz revolucionēšanu autonōmo transporta līdzekļu drošību un efektivitāti. Izmantojot mašīnmācīšanos un Intel Habana Gaudi procesorus, šis avanzētais risinājums nodrošina precīzu gaismas signālu atpazīšanu, ievērojami uzlabojot ceļu drošību pilsētas vides apstākļos.
Šīs inovatīvās risinājuma pamatā ir CARLA, sarežģīta platforma, kas ļauj veikt sarežģītus automobiļu sensoru funkciju simulācijas. Ar dažādu braukšanas scenāriju, piemēram, nakts braukšanas un dažādu laika apstākļu, simulēšanu, CARLA ir bijusi svarīga, lai precizētu algoritmus un uzlabotu risinājuma precizitāti.
Tradicionāli GPU ir bijušas iecienītākā izvēle mašīnmācīšanās apmācībai. Tomēr, ņemot vērā pašreizējo GPU trūkumu, Koncesijas Atbilde meklēja inovatīvus alternatīvus, atradot ideālu partneri Intel. Slavena ar savu ekspertīzi intelekta un AI ieguldi datoru ierīcēs, Intel nodrošināja ideālo aparatūru, programmatūru un servisu tehnoloģijas, lai optimizētu AI vadīto risinājumu.
Sadarbība starp Koncesijas Atbildi un Intel ir rezultējusies spēcīgā platformā, kas bez problēmām integrējas ar mākoņu gadījumiem, piedāvājot dinamisku skalējamību, kas efektīvi pielāgojas mainīgam transporta līdzekļu skaitam pie stundām ar lielāko satiksmi. Ilgtspējība bija arī svarīgs pārdomu objekts, risinājums ir izstrādāts taupīt resursus klusākos laikos, nodrošinot efektīvu un vides draudzīgu darbību.
Lai gan šis AI vadītais risinājums paredzēts revolucionēt autonōmo transporta līdzekļu drošību, tā priekšrocības neaprobežojas tikai ar pašvadāmām automašīnām. Precizā gaismas signālu atpazīšanas tehnoloģija var uzlabot arī ceļu drošību cilvēkiem ar krāsu aklumu vai redzes deficītiem, tādējādi veicinot drošākus ceļus visiem.
Koncesijas Atbilde un Intel ir nolēmuši izvirzīt jaunus standartus autonōmo transporta līdzekļu drošībā ar šo sadarbības centienu. Izmantojot AI un mašīnmācīšanās spēku, tie ceļ uz ceļiem drošāku un efektīvāku nākotni.
Lai uzzinātu vairāk par šo inovatīvo risinājumu, apmeklējiet Koncesijas Atbalss mājas lapu.
Bieži uzdotie jautājumi:
1. Kāds ir inovatīvs AI vadīts risinājums, ko izstrādāja Koncesijas Atbilde un Intel?
– Inovatīvais AI vadītais risinājums ir vērst uz autonōmo transporta līdzekļu drošības un efektivitātes revolucionēšanu, izmantojot mašīnmācīšanos un Intel Habana Gaudi procesorus.
2. Kā šis risinājums uzlabo ceļu drošību pilsētas vides apstākļos?
– Risinājums nodrošina precīzu gaismas signālu atpazīšanu, ievērojami uzlabojot ceļu drošību pilsētas vides apstākļos.
3. Kas ir CARLA?
– CARLA ir sarežģīta platforma, kas ļauj veikt sarežģītas automobiļu sensoru funkciju simulācijas. Tā ir bijusi svarīga, lai precizētu algoritmus un uzlabotu risinājuma precizitāti.
4. Kāpēc Koncesijas Atbilde izvēlējās sadarboties ar Intel?
– Koncesijas Atbilde meklēja alternatīvas mašīnmācīšanās apmācībai, ņemot vērā pašreizējo GPU trūkumus. Intel, slavena ar savu ekspertīzi intelekta un AI ieguldē, nodrošināja ideālo aparatūru, programmatūru un servisa tehnoloģijas, lai optimizētu AI vadīto risinājumu.
5. Kā platforma integrējas ar mākoņu gadījumiem?
– Platforma bez problēmām integrējas ar mākoņu gadījumiem, piedāvājot dinamisku skalējamību, lai efektīvi pielāgotu transporta līdzekļu dažādo skaitu pie stundām ar lielāko satiksmi.
6. Vai ilgtspēja tiek ņemta vērā risinājumā?
– Jā, ilgtspēja bija svarīgs pārdomu objekts risinājuma dizainā. Tas ir optimizēts, lai taupītu resursus klusākos laikos, nodrošinot efektīvu un vides draudzīgu darbību.
7. Kam var noderēt precīzā gaismas signālu atpazīšanas tehnoloģija?
– Precīzā gaismas signālu atpazīšanas tehnoloģija var būt noderīga ne tikai pašvadāmām automašīnām, bet arī tiem, kas cieš no krāsu akluma vai redzes deficītiem, tādējādi veicinot drošākus ceļus visiem.
Definīcijas:
1. IoT: Internet of Things – ķēdes sistēma, kurā savienoti fiziskie ierīces, lai tie varētu savākt un apmainīties ar datiem.
2. AI: Mākslīgā intelekts – cilvēka intelekta procesu simulācija ar mašīnām, iekļaujot mācīšanos, izdomu un paškorekciju.
3. GPU: Grafikas procesoru vienības – specializēti elektroniskie ķēde, kas izstrādāti, lai ātri manipulētu un mainītu atmiņu, paātrinot attēlu veidošanu kadroskrānē.
4. Mašīnmācīšanās: Mākslīgā intelekta apakškopums, kas mašīnām ļauj mācīties un pieņemt lēmumus bez explicitas programmēšanas.
5. Mākoņu gadījumi: Virtuālās mašīnas, kas darbojas uz mākoņu infrastruktūras, un kas var tikt nodrošinātas un skalētas pēc nepieciešamības.
Ieteicamie saistītie saites:
– Koncesijas Atbalss mājas lapas
–
The source of the article is from the blog maestropasta.cz