Sunʼiy intellekt yordamida yoʻllardagi chuqurlarni aniqlash texnologiyasi

Yoʻllardagi chuqurlar nafaqat haydovchilar, balki shahar infratuzilmasi uchun ham jiddiy muammo hisoblanadi. Hozirgi kunda avtomobillar murakkab sensorlar bilan jihozlanayotgani sababli, ular yoʻl qoplamasidagi nuqsonlarni tezkorlik bilan aniqlash va shahar maʼmuriyatiga xabar berish imkonini beruvchi vositaga aylanmoqda. Waymo va Waze kompaniyalari bu borada tajriba loyihalarini boshlagan boʻlsa, Samsara kompaniyasi oʻzining "Ground Intelligence" sunʼiy intellekt tizimi bilan bu jarayonni yangi bosqichga olib chiqmoqda. Bu haqda Techcrunch.com xabar beradi.
Samsara oʻn yil davomida yuk mashinalariga oʻrnatilgan kameralar orqali toʻplangan maʼlumotlardan foydalanib, yoʻl chuqurlarini aniqlash va ularning holati qanchalik tez yomonlashayotganini tahlil qiluvchi modelni ishlab chiqdi. Kompaniyaning taʼkidlashicha, ularning tizimi Waymo robotaksilariga qaraganda ancha kengroq qamrovga ega, chunki millionlab yuk mashinalari bir xil yoʻnalishlarda muntazam harakatlanadi. Bu esa chuqurlarning vaqt oʻtishi bilan qanday oʻzgarayotganini kuzatish imkonini beradi.
Shikago shahri kabi yirik mijozlar bilan shartnoma imzolagan Samsara, ushbu texnologiya orqali shaharlarga infratuzilma muammolarini tezroq bartaraf etishda yordam bermoqchi. "Ground Intelligence" tizimi nafaqat chuqurlarni, balki graffiti, singan toʻsiqlar yoki osilib qolgan elektr simlari kabi shahar uchun ahamiyatli boʻlgan boshqa muammolarni ham aniqlay oladi. Bu jarayon shahar xizmatlarining reaktiv yondashuvdan proaktiv yondashuvga oʻtishiga xizmat qiladi.
Kompaniya ushbu kuzatuv tarmogʻidan boshqa sohalarda ham foydalanishni rejalashtirmoqda. Masalan, "Waste Intelligence" mahsuloti chiqindilarni yigʻish xizmatlarini nazorat qilishga yordam bersa, "ridership management" tizimi maktab avtobuslari va jamoat transporti xavfsizligini taʼminlash uchun moʻljallangan. Samsara oʻzining bu yechimlari bilan shahar boshqaruvini yanada samarali va raqamli qilishni maqsad qilgan.
“Zamin”ni Telegramʻda oʻqing!