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Electric Scooters on the Line" >Electric Scooters on the Line
Les routes et le rail sont tout aussi imprudents " >Les routes et le rail sont tout aussi imprudents
Garder les trains en sécurité et sur la bonne voie" >Garder les trains en sécurité et sur la bonne voie
La révolution du transport routier a commencé" >La révolution du transport routier a commencé
Grâce à l'intelligence artificielle, le transport sans risque pourrait devenir une réalité" >Grâce à l'intelligence artificielle, le transport sans risque pourrait devenir une réalité
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L'intelligence artificielle est la clé pour améliorer la sécurité dans l'industrie des transports !

Apr 12, 2023 am 10:43 AM
人工智能 智慧交通

L'intelligence artificielle est la clé pour améliorer la sécurité dans l'industrie des transports !

La semaine dernière, le géant des scooters électriques Lime a annoncé son intention de tester une nouvelle plate-forme de vision par ordinateur personnalisée pour détecter les comportements à risque des utilisateurs circulant sur les trottoirs. De tels mécanismes de sécurité, capables d'alerter les cyclistes en cas d'infraction ou même de ralentir, sont indispensables compte tenu de la série d'accidents dangereux qui ont dénigré le mode de transport urbain populaire.

L'intelligence artificielle peut jouer un rôle important non seulement dans les scooters électriques. Les accidents ferroviaires mortels se produisent à une fréquence alarmante. Et les accidents de la route restent la principale cause de décès prématurés dans le monde, en particulier chez les jeunes. Heureusement, des solutions inspirées de l’intelligence artificielle et de la vision par ordinateur émergent et sont conçues pour améliorer la sécurité dans tous les modes de transport, tant pour les piétons, les cyclistes, les conducteurs que les passagers.

Electric Scooters on the Line

LimeVision, présentée par son propriétaire comme la première plateforme de vision par ordinateur basée sur l'intelligence artificielle du secteur, devrait être testée sur près de 400 scooters électriques à Chicago et à San Francisco le mois prochain, et sera testé dans 6 villes avant la fin de cette année. Selon le président de l'entreprise, Joe Kraus, la technologie basée sur les caméras qui sous-tend LimeVision a le potentiel de surpasser les plates-formes GPS concurrentes dans d'autres applications améliorant la sécurité des scooters.

De telles innovations sont les bienvenues et peuvent même être dépassées pour un mode de transport qui s'est récemment révélé plus susceptible de provoquer des accidents que les motos. Selon une étude menée par l'Université de Californie à Los Angeles, il y a 115 blessures pour 1 million d'utilisateurs de scooters électriques. Parmi les motocyclistes, ce chiffre est tombé à 104 par million, contre 15 pour les cyclistes. Non seulement les scooters présentent un danger pour la sécurité des usagers, mais leur prolifération sur les trottoirs présente également des dangers potentiels graves pour les personnes âgées, les malvoyants et d'autres groupes vulnérables.

Les routes et le rail sont tout aussi imprudents

En tant qu'option de transport les plus récentes du quartier, il est facile de blâmer les scooters – mais dans l'ensemble, les transports pourraient bénéficier d'une sécurité basée sur l'IA. Bénéficiez de la mise à niveau. Les risques du voyage en train ont été pleinement mis en évidence à la fin du mois dernier lorsque deux accidents mortels impliquant des trains Amtrak se sont produits à quelques jours d'intervalle. Le premier s'est produit dans le nord de la Californie, tuant trois personnes ; le second s'est produit dans le Missouri, tuant quatre personnes et en blessant grièvement environ 150 autres. Les deux accidents se sont produits à des intersections sans garde-corps ni feux, mais la mise en œuvre de ces mesures de sécurité peut être extrêmement coûteuse.

Le trafic routier est plus nocif pour la santé humaine. Un récent rapport des Nations Unies révèle que plus de 1,3 million de personnes meurent chaque année dans des accidents de la route, ce qui en fait la principale cause de décès prématuré chez les personnes âgées de 5 à 29 ans. Selon une étude récente, même si les blessures et les décès sur les routes ont légèrement diminué dans les pays riches au cours des 30 dernières années, cette baisse a été compensée par une augmentation ultérieure de l'incidence dans les pays à revenu faible et intermédiaire (PRFI) - avec 93 % des décès. ces améliorations. En conséquence, les Nations Unies se sont engagées à réduire de moitié ce chiffre d’ici 2030.

Garder les trains en sécurité et sur la bonne voie

La technologie semble appelée à jouer un rôle important dans la réalisation de l'objectif consistant à éviter les accidents routiers et ferroviaires, l'intelligence artificielle étant à l'avant-garde de certaines des innovations les plus prometteuses. Par exemple, la société privée Brightline Railroad s'est révélée être le chemin de fer le plus meurtrier des États-Unis, en partie parce que ses locomotives fonctionnent à des vitesses de 79 milles à l'heure dans des zones densément peuplées avec des populations peu habituées au transport ferroviaire de voyageurs à grande vitesse ; En conséquence, certaines personnes ont souvent pénétré sans autorisation sur la voie ferrée et de nombreuses personnes sont mortes.

Étant donné que Brightline a l'intention d'étendre sa ligne à Orlando et au-delà - et que l'installation d'une clôture le long des voies pourrait coûter plus de 200 000 $ par mile - une autre solution doit être trouvée. Les décideurs de l'entreprise estiment avoir réussi grâce à un partenariat avec Remark Holdings, une société de technologie et d'intelligence artificielle dont la plateforme de sécurité intelligente est capable de détecter les intrus et d'identifier à distance les anomalies orbitales. Cette innovation devrait contribuer à réduire les taux d'accidents.

La révolution du transport routier a commencé

Le secteur du transport routier bénéficie également d'améliorations similaires en matière de sécurité par l'IA. Alors que la plupart des gros titres des médias se concentrent sur la manière dont l’intelligence artificielle permettra de conduire des voitures autonomes, les entreprises technologiques ciblent déjà de nombreux fruits à portée de main. Par exemple, la vision industrielle peut surveiller l’état et les performances du matériel du véhicule, optimiser la maintenance et minimiser les accidents causés par une panne mécanique. Les « robots collaboratifs » peuvent accélérer le processus de fabrication, tandis que l'IA, la 5G et la technologie d'imagerie thermique peuvent travailler ensemble pour détecter les menaces potentielles et partager des informations entre différents véhicules.

De plus, la gestion du trafic a déjà grandement bénéficié des caméras basées sur l'IA installées aux intersections, avec 155 000 caméras qui devraient être installées d'ici 2025. Pendant ce temps, la startup australienne Acusensus a lancé le réseau de caméras routières HeadsUp en 2019. Le projet a pu identifier les comportements à risque des conducteurs, réduisant ainsi l'utilisation du téléphone portable de 80 % et les accidents de la route correspondants de 22 %, et remportant ainsi des prix. Compte tenu de l’adoption récente de la loi sur l’investissement dans les infrastructures et l’emploi (IIJA), d’un montant de 1 200 milliards de dollars américains, le moment est venu de procéder à une refonte de la sécurité routière.

Grâce à l'intelligence artificielle, le transport sans risque pourrait devenir une réalité

Bien qu'un monde sans accidents de la route puisse sembler une chimère, les progrès technologiques pourraient en faire une réalité viable dans un avenir proche. En fait, les recherches du MIT spéculent même que l’IA pourrait utiliser des données historiques pour prédire des événements futurs avec une précision raisonnable, prédisant ainsi les accidents avant qu’ils ne surviennent et permettant aux utilisateurs de prendre les mesures appropriées pour les éviter. Avec des opportunités aussi incroyables à notre disposition, il est temps d’intégrer pleinement l’intelligence artificielle et de faire des blessures et des décès liés aux accidents de la route une chose du passé.

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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

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