解放人工智能的权力应该是基础设施管理者的首要任务

更新时间:2019-05-12 | 来源:杏彩平台 | 作者:杏彩 | 

虽然相当数量的城市都意识到数据的重要性,但只有少数城市优先考虑数据收集,而极少数城市试图将这些数据提供给可以改善决策的高级算法。当然,这一切都是可以理解的。毕竟,负责基础设施的公共和私营部门经理通常没有太多时间考虑未来。他们的首要任务是不懈地努力确保人们能够顺利旅行并获得所有必要的生活。资源。

2011年1月21日星期五,一辆公共汽车驶过加利福尼亚州洛杉矶西街的一条破路。

然而,随着数据分析、人工智能和机器学习的出现,基础设施决策者的改进潜力非常可观,而忽视的持续选择只会被时代所取消。从预测需要修复或更新的基础设施的位置,到公共交通自动化、改进项目管理和承包商协调、优化汽车流向货物的方式等,数字智能将有助于削减成本、提高效率和增强结果。

例如,密苏里州堪萨斯城与Xaqt合作,使用机器学习算法处理道路传感器、相机、天气数据和其他报告的信息来源,以预测和跟踪道路坑问题的变化。许多城市目前依赖驾驶员报告或手动检查相机图像以找到坑洼。——这是一种被动的而不是主动的方法,这不可避免地导致大量的维护工作积压。然而,堪萨斯城现在能够以85%的准确率预测坑洼,将成本降低30%。

匹兹堡正在与RapidFlow Technologies合作安装人工智能交通信号灯,这些交通信号灯使用机器视觉和传感器数据实时匹配道路状况,而无需设定固定的时间间隔。该系统使用预测算法动态管理交通灯并将数据发送到可信交叉点以优化整个信号网络。这与手动设置指标持续时间的大多数城市形成鲜明对比。——后者通常需要大量时间来研究交通流模式。另一方面,匹兹堡的智能交通信号灯将旅行等候时间减少了40%以上,这意味着整个旅行时间将缩短约四分之一。

解放人工智能的权力应该是基础设施管理者的首要任务

除了道路之外,更加私有化的与航运和能源等基础设施相关的部门正在以更快的速度使用人工智能技术。在过去的几年里,洛杉矶的TraPac终端在人工智能和机器人技术方面投入了大量资金,因此建立了美国最自动化的海港之一。航运巨头DHL开发了一种基于人工智能的应用程序,可以提前一周预测运输延误。在能源方面,佛罗里达电力通信公司和杜克能源公司等公司正在使用机器学习和模式识别算法来检测可能导致服务中断的潜在工厂问题。还有许多公用事业公司正在使用机器学习来提高风力涡轮机的效率并降低维护成本。TraPac LLC航运终端部署在加利福尼亚州洛杉矶港,2016年3月9日星期三

在水等其他领域,人工智能的发展速度相对较慢,但也开始动摇。想象一下H20,一家位于旧金山的非营利性水技术创业加速机构,在其2018年加速列表中选出了12家公司,其中两家是人工智能初创公司——PlutoAI,使用人工智能预测工厂条件和水处理厂建议最好的操作参数。该公司已在全国各地的工厂测试其解决方案,并成功协助田纳西州Hallsdale-Powell公用事业管辖的污水处理厂。

当然,使用人工智能和机器学习来提高效率和效率的道路有相当大的机会,但它也存在一系列问题。

随着基础设施世界欢迎日益复杂的数字技术,公共和私营部门的基础设施管理人员将不得不采用新的知识库和技能集。虽然这些决策者中有许多成熟的工程师,但他们的教育背景往往集中在机械、土木工程、结构或电场。他们的专业知识和经验仍然具有重要价值,但他们现在需要接受计算机科学和软件工程方面的祝福,以满足当今人民和消费者的需求和期望。这一变化还意味着官员必须找到新的合作伙伴和供应商,如Xaqt、 RapidFlowTechnologies和PlutoAI,以利用数字智能来增强传统基础设施。

随着越来越多的城市开始关注“智能城市”,最重要的是要记住自动化、传感器和数据只是一个开始。一旦您构建了更多自动化系统并收集了更精细的数据,下一步就是找到了解其内容的方法。人工智能和机器学习可以通过管理上述系统和利用相关数据来解决这一挑战,同时结合物理和数字技术来维护我们拥有的基础设施,并以我们从未想过的方式对其进行转换。 。

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