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Comment l'intelligence artificielle ouvre la voie aux futures solutions intelligentes de mobilité de masse
Comment l'intelligence artificielle ouvre la voie aux futures solutions intelligentes de mobilité de masse
On s’attend à ce que d’ici 2030, 60 % de la population vivra en zone urbaine. Pour progresser dans l’urbanisation, une mobilité efficace des personnes est cruciale. Parmi les différents modes de transport public, le rail est considéré comme l'option la plus efficace en termes de consommation d'énergie par passager-kilomètre. En effet, le système ferroviaire peut non seulement atténuer considérablement les problèmes de congestion urbaine, mais également réduire la pollution de l'environnement et l'incidence des accidents de la route. L'amélioration de la qualité et de la couverture du réseau ferroviaire contribuera à promouvoir le développement urbain et à améliorer la qualité de vie des habitants. Par conséquent, la planification urbaine future doit se concentrer sur le développement d'un système de transport ferroviaire solide pour garantir que les gens puissent entrer et sortir des centres-villes de manière pratique et efficace, favorisant ainsi l'urbanisation.
Cependant, pour que le rail soit le premier choix, il doit être sûr. , fiable et disponible . Actuellement, la numérisation devient le moyen le plus rentable d’atteindre cet objectif. En confiant le contrôle des trains aux systèmes de signalisation numérique, la vitesse et le freinage sont parfaitement optimisés, ce qui nous permet de faire circuler en toute sécurité davantage de trains, à des vitesses plus rapides et à des intervalles plus courts. Cette intervention numérique peut augmenter la capacité sans augmenter les dépenses en capital, tandis que les passagers bénéficieront de trajets plus courts et plus fiables. De cette manière, les avantages de la numérisation ferroviaire se transforment en efficacité mondiale.
L'intelligence artificielle améliore la sécurité ferroviaire en minimisant le risque d'erreur humaine
L'intelligence artificielle joue un rôle clé dans l'amélioration de la sécurité des trains. À mesure que les systèmes ferroviaires se modernisent, des technologies telles que les systèmes de signalisation automatisés et l’exploitation des trains sans conducteur appliquent de plus en plus l’intelligence artificielle (IA) intégrée. Ces systèmes intègrent des caméras alimentées par l'IA qui capturent des images et des données en temps réel, identifiant les obstacles et permettant aux opérateurs de prendre des mesures de maintenance et de correction en temps opportun. De plus, ils peuvent vérifier l’état de la voie et informer les opérateurs des anomalies en temps opportun afin d’éviter les risques potentiels de déraillement. L'application de ce système intelligent améliore la sécurité et l'efficacité de l'exploitation ferroviaire et apporte d'importants progrès technologiques au transport ferroviaire.
L'IA améliore l'expérience des passagers et des opérateurs
L'IA joue un rôle dans la sécurité, la répartition et la gestion de la vitesse des trains. En analysant les données en temps réel, les algorithmes d'IA peuvent ajuster les horaires des trains pour s'adapter aux perturbations imprévues ou aux changements de demande des passagers. Cela réduit les temps d’attente et améliore la ponctualité. Il peut prédire l'occupation des passagers, guider les passagers pour éviter les heures de pointe, donner aux opérateurs une meilleure compréhension de la répartition et du flux des passagers dans les trains et les gares, et également aider à prévoir et à contrôler la densité des passagers en temps réel. Cette adéquation entre l'offre et la demande de trains optimise les conditions d'exploitation, y compris les coûts.
L'intelligence artificielle aide les opérateurs à optimiser la façon dont ils génèrent des revenus
Pour garantir la sécurité, l'efficacité et la longévité des trains, un entretien régulier est nécessaire. Cependant, les temps d’arrêt pour maintenance doivent être réduits au minimum pour maximiser les avantages, et c’est là que la technologie numérique permet une maintenance prédictive et en temps réel. L'intelligence artificielle dans la signalisation ferroviaire comprend la maintenance prédictive, où l'intelligence artificielle analyse les données pour prédire les pannes potentielles de l'infrastructure ferroviaire ou des trains. Cela permet une maintenance planifiée de manière proactive, réduisant les temps d'arrêt et augmentant la fiabilité du système. Cependant, cela entraîne également des défis. Il s’agit notamment de la nécessité de disposer de données à jour et de haute qualité et de garantir la confidentialité des données.
Résumé
L'intelligence artificielle joue un rôle clé dans le domaine de l'automatisation. Les trains autonomes apportent plusieurs avantages, tels qu'une sécurité améliorée, des coûts d'exploitation réduits et une capacité accrue. En intégrant des systèmes automatisés de contrôle, de protection et de supervision des trains, les opérateurs peuvent gérer plus efficacement les ressources de leur flotte, en les transformant en un réseau finement optimisé qui permet des performances opérationnelles plus efficaces et réduit le gaspillage et les risques.
La technologie d'automatisation peut augmenter la capacité de passagers en augmentant la capacité des trains de la ligne, de sorte que les horaires entre les trains peuvent être raccourcis à moins d'une minute. L'automatisation des flottes de trains se traduit par des opérations plus fiables, offrant une plus grande flexibilité. Les coûts de maintenance et de service représentent une part importante des opérations de la flotte.
De toute évidence, l’intelligence artificielle joue un rôle clé pour moderniser les chemins de fer et les rendre plus intelligents, efficaces et durables. Le chemin de fer du futur est un réseau intelligent où chaque aspect des opérations est optimisé grâce à des informations basées sur l'IA. Les systèmes ferroviaires assurent un transport durable, sont économes en énergie, réduisent les embouteillages et jouent un rôle clé dans l'atténuation du changement climatique. La numérisation contribue au contrôle et à la sécurité des trains, réduit les retards, améliore l'expérience des passagers et augmente la capacité, contribuant ainsi à l'atténuation du changement climatique. Avec le développement continu de l’intelligence artificielle, la technologie ferroviaire devrait permettre une plus grande innovation et offrir aux générations futures des méthodes de transport plus écologiques, plus sûres et plus efficaces.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
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
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.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Vers la « boucle fermée » | PlanAgent : nouveau SOTA pour la planification en boucle fermée de la conduite autonome basée sur MLLM !
Jun 08, 2024 pm 09:30 PM
L'équipe d'apprentissage par renforcement profond de l'Institut d'automatisation de l'Académie chinoise des sciences, en collaboration avec Li Auto et d'autres, a proposé un nouveau cadre de planification en boucle fermée pour la conduite autonome basé sur le modèle multimodal à grand langage MLLM - PlanAgent. Cette méthode prend une vue d'ensemble de la scène et des invites de texte basées sur des graphiques comme entrée, et utilise la compréhension multimodale et les capacités de raisonnement de bon sens du grand modèle de langage multimodal pour effectuer un raisonnement hiérarchique depuis la compréhension de la scène jusqu'à la génération. d'instructions de mouvement horizontal et vertical, et générer en outre les instructions requises par le planificateur. La méthode est testée sur le benchmark nuPlan à grande échelle et exigeant, et les expériences montrent que PlanAgent atteint des performances de pointe (SOTA) dans les scénarios réguliers et à longue traîne. Par rapport aux méthodes conventionnelles de grand modèle de langage (LLM), PlanAgent
