Glosārijs

MI transportā

Kas ir MI transportā?

MI transportā aptver lietojumus loģistikā, satiksmē un mobilitātē: maršrutu un braucienu plānošanu, satiksmes prognozēšanu, transportlīdzekļu un infrastruktūras prognozējošo apkopi un vadītāju atbalsta sistēmas līdz pat autonomiem transportlīdzekļiem. Mērķi ir īsāki maršruti, mazāk tukšo braucienu, zemākas izmaksas un lielāka drošība. Daudzi lietojumi ir drošībai kritiski, tāpēc stingri regulēti. Piemērs: pakalpojumu sniedzējs katru dienu pārplāno piegādes apgaitas atbilstoši sūtījumu apjomam un satiksmes situācijai.

Tēmas

Loģistika
Mobilitāte
Satiksme

Izmēģiniet KI.ordo

Aģenti, plūsmas un veidnes vienā darbvietā – bezmaksas 24 stundu demo.

Sākt demo

← Visi termini

Saistītie termini

Autonomie transportlīdzekļi

Autonomie transportlīdzekļi pārvietojas pilnībā vai daļēji bez cilvēka iejaukšanās, izmantojot kameras, radaru, lidaru un MI programmatūru. Standarts SAE J3016 nosaka sešus līmeņus – no 0 (bez automatizācijas) līdz 5 (pilnībā bez vadītāja jebkur). MI nodrošina uztveri, citu satiksmes dalībnieku uzvedības prognozēšanu un maršruta plānošanu. Bez automašīnām tas attiecas arī uz robottaksometriem, kravas automašīnām, atspoles transportu un noliktavu transportlīdzekļiem; apstiprināšana un atbildība katrā valstī tiek regulēta atsevišķi.

Mobilitāte
Datorredze
+1

Datorredze

Datorredze ir MI joma, kurā datori interpretē attēlus un video. Tipiski uzdevumi ir objektu noteikšana un lokalizēšana, teksta nolasīšana attēlos un detaļu mērīšana. Šo tehnoloģiju izmanto, piemēram, kvalitātes kontrolē ražošanā, vadītāja palīgsistēmās, loģistikā un medicīniskajā attēldiagnostikā.

attēlu analīze
dziļā mācīšanās
+1

Prognozējošā analītika

Prognozējošā analītika izmanto vēsturiskus datus, statistiku un mašīnmācīšanos, lai novērtētu iespējamus nākotnes notikumus. Tā atbild uz tādiem jautājumiem kā: kuri klienti drīz atteiksies? Cik daudz krājumu nākamajā mēnesī būs vajadzīgs? Kad iekārta, visticamāk, sabojāsies? Rezultāti ir varbūtības, nevis noteiktība. To vērtība lielā mērā atkarīga no datu kvalitātes un no tā, vai prognozes patiešām tiek izmantotas lēmumos un procesos.

datu analīze
prognozēšana
+1

Pastiprinātā mācīšanās (RL)

Pastiprinātā mācīšanās ir mašīnmācīšanās nozare, kurā aģents mācās ar izmēģinājumu un kļūdu metodi. Tas darbojas vidē, saņem atlīdzību par labiem rezultātiem un sodus par sliktiem un tādā veidā izstrādā stratēģiju, kas maksimizē tā kopējo atlīdzību. Pazīstami piemēri ir programmas, kas apgūst galda spēles, piemēram, go, robotu vadība un valodas modeļu precizēšana, balstoties uz cilvēku vērtējumiem.

mācīšanās metode
atlīdzība
+1