- Регистрация
- 29.04.20
- Сообщения
- 231
- Онлайн
- 8д 16ч 49м
- Сделки
- 1
- Нарушения
- 0 / 0
Примеры искусственного интеллекта. Передвижение
Уменьшение пробок
Согласно отчету 2015 по Texas Transportation Institut в Texas A & M University, уменьшение пробок в США неуклонно снижается по сравнению с прошлым годом. Очевидно, что у ИИ есть огромная возможность оказать ощутимое, видимое влияние на жизнь каждого человека.
Сокращение времени в пути не является простой проблемой для решения. Одна поездка может включать несколько видов транспорта (например, поездка на железнодорожную станцию, поезд до оптимальной остановки, а затем прогулка или использование службы совместного проезда от этой остановки до конечного пункта назначения), не говоря уже об ожидаемой и неожиданной проблеме: строительство, несчастные случаи, обслуживание дорог или путей, и погодные условия могут ограничить движение транспорта практически без предварительного уведомления. Кроме того, долгосрочные тенденции могут не совпадать с историческими данными, в зависимости от изменений в численности населения и демографических данных, местной экономики и политики зонирования. Вот как ИИ уже помогает справляться со сложностями транспортировки.
Прогнозы Google на основе ИИ
Используя анонимные данные о местоположении со смартфонов, Google Maps могут анализировать скорость движения трафика в любой момент времени. Кроме того, благодаря приобретению краудсорсингового приложения для трафика Waze в 2013 году, карты могут более легко включать в себя сообщения о дорожно-транспортных происшествиях, о которых сообщают пользователи, такие как строительство и аварии. Доступ к огромным объемам данных, передаваемых по его запатентованным алгоритмам, означает, что гугл карты могут сократить поездки, предлагая самые быстрые маршруты на работу и с работы.
Каршеринговые приложения, такие как Uber и Lyft
Как они определяют цену вашей поездки? Как они минимизируют время ожидания, когда вы окликаете машину? Как эти услуги оптимально соответствуют вам с другими пассажирами, чтобы минимизировать пробки?
Ведущий инженер Uber ATC Джефф Шнайдер (Jeff Schneider) рассказал в интервью NPR, как компания использует ML для прогнозирования спроса на водителей, чтобы гарантировать, что «скачкообразное ценообразование» (короткие периоды резкого повышения цен для уменьшения спроса на водителей и увеличения предложения водителей) скоро больше не потребуется.
Руководитель отдела машинного обучения Uber Дэнни Ланге подтвердил, что Uber использует машинное обучение ETA для поездок, расчетное время доставки еды на UberEATS, вычисление оптимальных мест получения, а также для обнаружения мошенничества.
Коммерческие рейсы используют ИИ, автопилот
Автопилоты искусственного интеллекта в коммерческих авиалиниях - это удивительно раннее использование технологии искусственного интеллекта. New York Times сообщает, что средний полет самолета Boeing включает в себя только семь минут человека направленного на управление самолёта, который, как правило, используется только для взлета и посадки.
Взгляд в будущее
В будущем ИИ сократит ваши поездки еще больше благодаря автомобилям с самостоятельным вождением, что приведет к уменьшению количества аварий на 90%, более эффективному распределению поездок, что позволит сократить количество автомобилей на дороге до 75%, и интеллектуальным светофорам, которые сократить время ожидания на 40% и общее время в пути на 26%.
Сроки для некоторых из этих изменений неясны, так как прогнозы относительно того, когда автомобили с самостоятельным вождением станут реальностью. BI Intelligence прогнозирует, что полностью автономные автомобили появятся в 2021 году.
Генеральный директор Uber Трэвис Каланик (Travis Kalanick) говорит, что сроки для автомобилей с самостоятельным вождением нас ожидают в течении нескольких лет, а не десятилетий. Эндрю Н. главный научный сотрудник факультетов Baidu и Stanford, предсказал в начале 2016 года, что автомобили с автоматическим управлением будут массово произведены к 2021 году. С другой стороны, The Wall Street Journa l взял интервью у нескольких экспертов, которые утверждают, что полностью автономным транспортным средствам еще очень рано выходить на общественные дороги.
Уменьшение пробок
Согласно отчету 2015 по Texas Transportation Institut в Texas A & M University, уменьшение пробок в США неуклонно снижается по сравнению с прошлым годом. Очевидно, что у ИИ есть огромная возможность оказать ощутимое, видимое влияние на жизнь каждого человека.
Сокращение времени в пути не является простой проблемой для решения. Одна поездка может включать несколько видов транспорта (например, поездка на железнодорожную станцию, поезд до оптимальной остановки, а затем прогулка или использование службы совместного проезда от этой остановки до конечного пункта назначения), не говоря уже об ожидаемой и неожиданной проблеме: строительство, несчастные случаи, обслуживание дорог или путей, и погодные условия могут ограничить движение транспорта практически без предварительного уведомления. Кроме того, долгосрочные тенденции могут не совпадать с историческими данными, в зависимости от изменений в численности населения и демографических данных, местной экономики и политики зонирования. Вот как ИИ уже помогает справляться со сложностями транспортировки.
Прогнозы Google на основе ИИ
Используя анонимные данные о местоположении со смартфонов, Google Maps могут анализировать скорость движения трафика в любой момент времени. Кроме того, благодаря приобретению краудсорсингового приложения для трафика Waze в 2013 году, карты могут более легко включать в себя сообщения о дорожно-транспортных происшествиях, о которых сообщают пользователи, такие как строительство и аварии. Доступ к огромным объемам данных, передаваемых по его запатентованным алгоритмам, означает, что гугл карты могут сократить поездки, предлагая самые быстрые маршруты на работу и с работы.
Каршеринговые приложения, такие как Uber и Lyft
Как они определяют цену вашей поездки? Как они минимизируют время ожидания, когда вы окликаете машину? Как эти услуги оптимально соответствуют вам с другими пассажирами, чтобы минимизировать пробки?
Ведущий инженер Uber ATC Джефф Шнайдер (Jeff Schneider) рассказал в интервью NPR, как компания использует ML для прогнозирования спроса на водителей, чтобы гарантировать, что «скачкообразное ценообразование» (короткие периоды резкого повышения цен для уменьшения спроса на водителей и увеличения предложения водителей) скоро больше не потребуется.
Руководитель отдела машинного обучения Uber Дэнни Ланге подтвердил, что Uber использует машинное обучение ETA для поездок, расчетное время доставки еды на UberEATS, вычисление оптимальных мест получения, а также для обнаружения мошенничества.
Коммерческие рейсы используют ИИ, автопилот
Автопилоты искусственного интеллекта в коммерческих авиалиниях - это удивительно раннее использование технологии искусственного интеллекта. New York Times сообщает, что средний полет самолета Boeing включает в себя только семь минут человека направленного на управление самолёта, который, как правило, используется только для взлета и посадки.
Взгляд в будущее
В будущем ИИ сократит ваши поездки еще больше благодаря автомобилям с самостоятельным вождением, что приведет к уменьшению количества аварий на 90%, более эффективному распределению поездок, что позволит сократить количество автомобилей на дороге до 75%, и интеллектуальным светофорам, которые сократить время ожидания на 40% и общее время в пути на 26%.
Сроки для некоторых из этих изменений неясны, так как прогнозы относительно того, когда автомобили с самостоятельным вождением станут реальностью. BI Intelligence прогнозирует, что полностью автономные автомобили появятся в 2021 году.
Генеральный директор Uber Трэвис Каланик (Travis Kalanick) говорит, что сроки для автомобилей с самостоятельным вождением нас ожидают в течении нескольких лет, а не десятилетий. Эндрю Н. главный научный сотрудник факультетов Baidu и Stanford, предсказал в начале 2016 года, что автомобили с автоматическим управлением будут массово произведены к 2021 году. С другой стороны, The Wall Street Journa l взял интервью у нескольких экспертов, которые утверждают, что полностью автономным транспортным средствам еще очень рано выходить на общественные дороги.
