Un nouveau projet de la FHWA (Federal Highway Administration) vise à transformer les autoroutes grâce à l'intelligence artificielle. Les domaines dans lesquels la technologie devrait être utile à l'avenir comprennent l'amélioration de la sécurité, la cartographie environnementale, les informations sur la capacité des ponts et le stationnement intelligent.
Le projet Exploratory Advanced Research (EAR) sollicite actuellement des propositions, avec une date limite fixée au 5 décembre. Elle attribuera alors le marché ou conclura un accord de coopération. La proposition recherche des projets de recherche qui « entraîneront des avancées transformationnelles et véritablement révolutionnaires dans l’ingénierie routière et le transport intermodal aux États-Unis ».
De plus, l'appel à propositions indiquait que « le projet soutiendra l'investigation et la recherche scientifiques qui promeuvent les connaissances actuelles et les technologies de pointe en science et technologie utilisées dans la planification, la conception, la construction, l'exploitation, l'entretien et la gestion. des routes nationales. Stratégiquement "Cette recherche favorisera et accélérera le développement d'approches, de méthodes et de percées révolutionnaires nécessaires pour stimuler l'innovation et améliorer considérablement l'efficacité du transport routier"
Selon la FWHA, il est nécessaire . Recherche à un stade précoce pour soutenir les avancées émergentes en matière d’intelligence artificielle afin de contribuer à résoudre des problèmes complexes dans le transport routier. En conséquence, le projet FHWA EAR cherche désormais à démontrer le potentiel des avancées non testées de l’intelligence artificielle pour résoudre les problèmes nationaux critiques en matière de transport routier.
FHWA a constaté que des exemples d'applications d'IA susceptibles de résoudre les principaux problèmes et défis du transport routier comprennent :
Usagers vulnérables de la route - Tirer parti de l'IA pour analyser les données ou développer des solutions pour la sécurité des usagers de la route vulnérables programmes, ciblant spécifiquement des sujets peu étudiés tels que la sécurité en dehors des milieux urbains ou dans les communautés traditionnellement mal desservies.
Détection des piétons, des cyclistes et de la micro-mobilité : utilise la vision industrielle et d'autres technologies d'IA pour analyser le mouvement des piétons, des cyclistes et des dispositifs de micro-mobilité sur les routes et les intersections, fournissant ainsi une assistance à tous les voyageurs (y compris ceux utilisant un fauteuil roulant et d'autres (assistance)) pour améliorer les performances du signal de ces modes.
Orientation piétonne : utilise l'intelligence artificielle pour automatiser fortement la cartographie dynamique des environnements piétonniers, y compris les trottoirs, les passages pour piétons, les chemins, les centres de transport et autres espaces publics et privés.
Collisions de ponts – Utilisez l'intelligence artificielle, y compris l'analyse vidéo, pour développer une compréhension plus approfondie des causes profondes des collisions de véhicules (en particulier de plus grande taille) avec des ponts et d'autres structures routières.
Smart Truck Parking - Utilise l'intelligence artificielle, y compris l'analyse vidéo, pour prédire et prédire la disponibilité des places de stationnement pour camions sur les aires de repos avec une grande précision. Des prévisions très précises des places de stationnement pour camions permettront aux conducteurs de trouver plus facilement des places de stationnement, améliorant ainsi la sécurité.
Solutions d'IA guidées par la physique pour prédire les performances des actifs - En règle générale, les systèmes d'IA sont basés sur l'inférence statistique, ils peuvent donc fournir des résultats qui violent les contraintes physiques du monde réel. L’intégration de la physique dans l’intelligence artificielle peut contribuer à combler le fossé entre la collecte de données et leur utilisation efficace pour la prise de décision.
Interprétation des données des capteurs – Il est difficile pour les propriétaires d'actifs d'analyser toutes les données provenant des capteurs d'état des infrastructures. Ce projet pourrait explorer comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour améliorer la fiabilité et l'automatisation de la conversion des données brutes des capteurs en informations exploitables pour les propriétaires d'actifs.
Améliorez considérablement la capacité de traiter des données ou d'intégrer des données disparates en réduisant ou en éliminant le besoin de prétraitement manuel des données ou d'interprétation experte de données complexes pour le transport routier.
Combiner l'informatique de pointe avec le matériel routier pour améliorer la sécurité et la confidentialité des données, augmenter la vitesse d'analyse et réduire les ressources nécessaires pour déplacer, stocker et analyser les données dans le transport routier.
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