Komatsu сотрудничает с компанией Applied Intuition из Кремниевой долины, занимающейся разработкой интеллектуальных систем для транспортных средств.
Это сотрудничество будет включать в себя технологии Applied Intuition и возможности адаптации к горнодобывающему оборудованию Komatsu. Компании заявляют, что эти дополнения помогут клиентам повысить производительность, сократить время простоев и работать с большей точностью и эффективностью.
Объединяя возможности Applied Intuition в различных операционных системах транспортных средств, стеках и инструментах автономного управления, а также опыт Komatsu в области внедорожных автономных систем и горнодобывающих приложений, компании совместно разработают унифицированную платформу для программно-управляемых транспортных средств (SDV) и автономного управления. Эта платформа станет центральным элементом горнодобывающего оборудования Komatsu следующего поколения.
«Komatsu стремится создавать ценность вместе с нашими клиентами, и это сотрудничество представляет собой новый этап в нашем подходе к внедрению инновационных, высокопроизводительных технологий в их деятельность», — говорит Питер Салдитт, президент горнодобывающего подразделения Komatsu и генеральный директор Komatsu Mining Technologies. Объединяя опыт Komatsu в глубокой горной промышленности с передовыми решениями Applied Intuition в области искусственного интеллекта и системного управления (SDV), мы создаем будущее, в котором наше оборудование будет непрерывно развиваться, отвечая уникальным потребностям клиентов на горнодобывающих участках.
Совместно разработанная платформа будет обладать такими функциями, как:
- Программно-определяемая архитектура транспортного средства, которая обеспечит непрерывную реализацию функций в течение всего срока службы машины, с интегрированными функциями управления данными, цифровой безопасности и сетевой поддержки.
- Гибкие возможности автономности, от расширенной помощи оператору до полной автономности на общей платформе, адаптируемой к различным паркам техники, видам сырья и эксплуатационным сложностям.
- Встроенные функции машинного обучения и искусственного интеллекта, поддерживающие функциональные усовершенствования и непрерывное обучение, что позволяет оптимизировать работу оборудования по мере изменения условий.
Комацу заявляет, что платформа обеспечит повышение производительности оборудования, сокращение времени простоя и увеличение окупаемости инвестиций благодаря системам автономности нового поколения. По данным компании, усовершенствованная архитектура направлена на ускорение развертывания, упрощение поддержки и масштабирование решений, охватывающих шахты разных размеров и географических регионов.
«В мире, где автономность становится нормой, наша цель — гарантировать, что наши клиенты не просто идут в ногу со временем, а лидируют», — говорит Касар Юнис, соучредитель и генеральный директор Applied Intuition. «Горнодобывающая отрасль — одна из самых регулируемых в мире, и поскольку требования к выбросам, безопасности человека и геополитике постоянно растут, Applied Intuition и Komatsu планируют создать новое поколение продуктов для горнодобывающей промышленности и переосмыслить разработку современного программного обеспечения. Команда с нетерпением ждёт новых открытий и устремлений в будущее».
ИИ системы для транспорта
Искусственный интеллект (ИИ) революционизирует транспортную отрасль, повышая безопасность, эффективность, экологичность и комфорт. ИИ-системы применяются на всех уровнях: от индивидуальных транспортных средств до глобальной логистики.
Основные направления, по которым идет развитие ИИ системы для транспорта
1. Автономное вождение (Self-Driving Vehicles):
* Суть: Разработка автомобилей, которые могут самостоятельно перемещаться без участия человека.
* ИИ-технологии: Компьютерное зрение (распознавание объектов, разметки, знаков), машинное обучение (для обучения на данных о дорожном движении), нейронные сети (для принятия решений), обработка сенсорных данных (LiDAR, радары, камеры).
* Применение: Беспилотные легковые автомобили, грузовики, автобусы, такси.
* Цели: Повышение безопасности (снижение человеческого фактора), увеличение пропускной способности дорог, обеспечение мобильности для людей, которые не могут управлять (пожилые, люди с ограниченными возможностями), оптимизация логистики.
2. Системы помощи водителю (ADAS — Advanced Driver-Assistance Systems):
* Суть: Системы, которые помогают водителю выполнять задачи вождения, делая его безопаснее и комфортнее.
* ИИ-технологии: Компьютерное зрение, машинное обучение.
* Примеры:
* Адаптивный круиз-контроль (ACC): Поддерживает заданную скорость и дистанцию до впереди идущего автомобиля.
* Система автоматического экстренного торможения (AEB): Обнаруживает препятствия и самостоятельно тормозит, чтобы избежать столкновения или снизить его последствия.
* Система удержания в полосе (LKA): Помогает автомобилю оставаться в своей полосе движения.
* Система распознавания дорожных знаков: Отображает на приборной панели информацию о знаках (ограничение скорости, запрет обгона).
* Системы контроля слепых зон (BSM): Предупреждают водителя о наличии автомобилей в слепых зонах.
* Системы помощи при парковке: Автоматически паркуют автомобиль.
3. Оптимизация транспортных потоков и управление трафиком:
* Суть: Использование ИИ для анализа данных о движении и оптимизации работы светофоров, управления полосами движения и информирования водителей.
* ИИ-технологии: Анализ больших данных, машинное обучение, предиктивная аналитика.
* Применение: «Умные» светофоры, которые адаптируются к реальному трафику, системы управления дорожным движением в городах, предсказание пробок.
* Цели: Уменьшение заторов, сокращение времени в пути, снижение расхода топлива и выбросов.
4. Прогнозирование и планирование технического обслуживания:
* Суть: ИИ анализирует данные с датчиков транспортных средств для предсказания потенциальных поломок и планирования профилактического обслуживания.
* ИИ-технологии: Машинное обучение, предиктивная аналитика.
* Применение: Прогнозирование отказов двигателей, тормозных систем, шин на основе данных о пробеге, стиле вождения, условиях эксплуатации.
* Цели: Снижение затрат на ремонт, предотвращение внезапных поломок, повышение надежности транспортных средств.
5. Оптимизация логистики и цепочек поставок:
* Суть: ИИ используется для более эффективного планирования маршрутов доставки, управления складами и распределения транспортных ресурсов.
* ИИ-технологии: Оптимизационные алгоритмы, машинное обучение, анализ больших данных.
* Применение:
* Оптимизация маршрутов доставки с учетом трафика, временных окон, грузоподъемности.
* Управление автопарком (распределение нагрузки, мониторинг использования).
* Автоматизация складских операций (роботы-погрузчики).
* Прогнозирование спроса на перевозки.
* Цели: Сокращение времени доставки, снижение затрат на топливо и содержание автопарка, повышение эффективности работы логистических компаний.
6. Системы для общественного транспорта:
* Суть: ИИ применяется для улучшения планирования маршрутов, расписаний, оптимизации загрузки транспорта и информирования пассажиров.
* ИИ-технологии: Анализ данных о пассажиропотоке, машинное обучение.
* Применение: Динамическое планирование расписаний, предсказание спроса на билеты, оптимизация маршрутов на основе реального трафика и потребностей пассажиров.
7. Мониторинг состояния водителя:
* Суть: ИИ анализирует поведение водителя (выражение лица, движения глаз, положение тела) для определения уровня его усталости или отвлечения.
* ИИ-технологии: Компьютерное зрение, распознавание образов.
* Применение: Системы предупреждения водителя об усталости, «сонливости» или отвлечении внимания.
Ключевые ИИ-технологии, используемые в транспорте:
* Компьютерное зрение (Computer Vision): Позволяет ИИ «видеть» и интерпретировать изображения с камер, распознавать объекты, разметку, знаки, людей.
* Машинное обучение (Machine Learning): ИИ обучается на больших объемах данных (данные с дорог, данные о транспортных средствах) для выявления закономерностей и принятия решений.
* Глубокое обучение (Deep Learning): Разновидность машинного обучения, использующая многослойные нейронные сети для решения сложных задач, таких как распознавание образов и обработка естественного языка.
* Обработка естественного языка (NLP): Для взаимодействия с пользователем (голосовые команды) или анализа текстовых данных.
* Предиктивная аналитика (Predictive Analytics): Прогнозирование будущих событий (поломки, пробки, спрос).
* Оптимизационные алгоритмы: Для нахождения наилучших решений в сложных задачах (маршрутизация, планирование).
Внедрение ИИ в транспорт – это непрерывный процесс, который обещает сделать наши дороги и города более безопасными, эффективными и удобными.
Об авторе
