지난주 대형 전자 스쿠터 Lime은 보도를 타는 사용자의 위험한 행동을 감지하기 위해 새로운 맞춤형 컴퓨터 비전 플랫폼을 시험할 계획을 발표했습니다. 자전거 운전자에게 위반 사항을 알리고 심지어 속도를 늦출 수도 있는 이러한 안전 메커니즘은 대중적인 도시 교통 수단을 훼손한 일련의 위험한 사고를 고려할 때 절실히 필요합니다.
인공 지능은 전기 스쿠터뿐만 아니라 중요한 역할을 할 수 있습니다. 치명적인 철도 사고는 놀라운 빈도로 발생합니다. 그리고 도로 교통 관련 사고는 전 세계적으로, 특히 젊은이들 사이에서 조기 사망의 주요 원인으로 남아 있습니다. 다행스럽게도 보행자, 자전거 타는 사람, 운전자, 승객 모두를 위한 모든 교통 수단의 안전을 향상시키도록 설계된 인공 지능과 컴퓨터 비전에서 영감을 받은 솔루션이 등장하고 있습니다.
소유주가 업계 최초의 AI 지원 컴퓨터 비전 플랫폼이라고 주장하는 LimeVision은 다음 달 시카고와 샌프란시스코에서 약 400대의 전기 스쿠터에서 테스트될 예정이며, 올해 말까지 6개 도시에서 테스트 예정 회사 사장인 Joe Kraus에 따르면 LimeVision을 뒷받침하는 카메라 기반 기술은 스쿠터 안전을 향상시키는 다른 애플리케이션에서 경쟁 GPS 플랫폼보다 뛰어난 성능을 발휘할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
이러한 혁신은 매우 환영할 만하며, 최근 오토바이보다 사고를 일으킬 가능성이 더 높은 것으로 밝혀진 교통 수단에 있어서는 구식일 수도 있습니다. 캘리포니아 대학교 로스앤젤레스 캠퍼스가 실시한 연구에 따르면 전기 스쿠터 탑승자 100만 명당 부상자가 115명에 달하는 것으로 나타났습니다. 오토바이 운전자의 경우 이 수치는 백만 명당 104명으로 감소한 반면 자전거 이용자는 15명이었습니다. 스쿠터는 탑승자에게 안전 위험을 초래할 뿐만 아니라 보도에서 스쿠터가 확산되면 노인, 시각 장애인 및 기타 취약 계층에게 심각한 잠재적인 위험을 초래할 수 있습니다.
최신 교통수단 중 하나인 스쿠터를 비난하기는 쉽지만 전반적으로 교통수단은 AI 기반 안전의 이점을 누릴 수 있습니다. 업그레이드의 이점을 누리세요. 철도 여행의 위험은 지난 달 말 Amtrak 열차와 관련된 두 건의 치명적인 사고가 서로 며칠 내에 발생하면서 전면적으로 드러났습니다. 첫 번째 사건은 북부 캘리포니아에서 발생하여 3명이 사망했고, 두 번째 사건은 미주리에서 발생하여 4명이 사망하고 약 150명이 심각한 부상을 입었습니다. 두 사고 모두 가드레일이나 신호등이 없는 교차로에서 발생했지만 이러한 안전 조치를 구현하는 데는 막대한 비용이 소요될 수 있습니다.
도로 교통은 인간의 건강에 더 해롭습니다. 최근 유엔 보고서에 따르면 매년 130만 명 이상이 교통사고로 사망하며, 이는 5~29세 연령층의 조기 사망 원인 중 가장 큰 원인입니다. 최근 연구에 따르면, 지난 30년 동안 부유한 국가에서 교통사고 부상과 사망이 약간 감소한 반면, 이는 저소득 및 중간 소득 국가(LMIC)에서 사망률이 93%로 급증하여 상쇄되었습니다. 이러한 개선이 이루어지고 있습니다. 이에 따라 유엔은 2030년까지 이 숫자를 절반으로 줄이겠다고 약속했습니다.
가장 유망한 혁신의 선두에 인공 지능을 사용하여 기술은 도로 및 철도 사고 방지 목표를 달성하는 데 큰 역할을 할 것으로 보입니다. 예를 들어, 개인 소유의 Brightline Railroad는 미국에서 가장 치명적인 철도로 입증되었습니다. 부분적으로는 이 기관차가 고속 여객 철도에 익숙하지 않은 인구 밀집 지역에서 시속 79마일의 속도로 운행되기 때문입니다. 그 결과, 종종 일부 사람들이 철도에 무단 침입하여 많은 사람들이 사망했습니다.
Brightline이 올랜도와 그 외 지역으로 라인을 확장할 계획이고 선로를 따라 울타리를 설치하는 데 마일당 $200,000 이상이 소요될 수 있다는 점을 고려하면 다른 솔루션을 찾아야 합니다. 회사의 의사 결정자들은 스마트 보안 플랫폼이 침입자를 탐지하고 멀리서 궤도 이상을 식별할 수 있는 기술 및 인공 지능 회사인 Remark Holdings와 협력하여 성공했다고 믿습니다. 이 혁신은 사고율을 줄이는 데 도움이 될 것입니다.
도로 운송 부문도 유사한 AI 안전 개선을 누리고 있습니다. 대부분의 미디어 헤드라인은 인공지능이 어떻게 자율주행차를 가능하게 하는지에 초점을 맞추고 있지만, 기술 회사들은 이미 쉬운 목표를 많이 달성하고 있습니다. 예를 들어, 머신 비전은 차량 하드웨어의 상태와 성능을 모니터링하고 유지 관리를 최적화하며 기계적 고장으로 인한 사고를 최소화할 수 있습니다. 소위 '협동로봇'은 제조 공정 속도를 높일 수 있고, AI, 5G, 열화상 기술이 함께 작동해 잠재적인 위협을 감지하고 서로 다른 차량 간에 정보를 공유할 수 있다.
또한 교통 관리는 이미 교차로에 설치된 AI 기반 카메라를 통해 큰 이점을 얻었으며, 2025년까지 155,000개의 카메라가 설치될 것으로 예상됩니다. 한편, 호주 스타트업인 Acusensus는 2019년에 HeadsUp 도로변 카메라 네트워크를 출시했습니다. 이 프로젝트를 통해 운전자의 위험한 행동을 파악해 휴대전화 사용을 80% 줄이고, 이에 따른 교통사고를 22% 줄였으며, 그 과정에서 수상의 성과를 거두었습니다. 최근 1조 2천억 달러 규모의 인프라 투자 및 고용법(IIJA)이 통과됨에 따라 도로 안전을 점검할 시기가 무르익었습니다.
교통사고 없는 세상이 꿈처럼 보일 수도 있지만, 기술의 발전은 가까운 미래에 이를 실현 가능한 현실로 만들 수 있습니다. 실제로 MIT 연구에서는 AI가 과거 데이터를 사용하여 미래의 사건을 합리적인 정확도로 예측함으로써 사고가 발생하기 전에 예측하고 사용자가 이를 방지하기 위해 적절한 조치를 취할 수 있도록 할 수 있다고 추측합니다. 이처럼 놀라운 기회를 마음대로 사용할 수 있으므로 이제 인공 지능을 완전히 통합하고 교통 관련 부상과 사망을 과거의 일로 만들 때입니다.
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