人工知能が道路の穴を素早く修復するのを助ける

人工知能が道路の穴を素早く修復するのを助ける

再び道路の穴の季節がやってきました。アメリカ全土の道路が乗用車やトラックに復讐する、冬から春にかけていつも起こる不思議な現象です。 AAAによると、アメリカの自動車所有者は道路の穴による損傷の修理に毎年30億ドルを費やしているという。過去5年間で、1,600万人のドライバーが、硬い芝のせいでタイヤのパンク、ホイールの曲がり、サスペンションの早期故障などの被害を車が受けたと報告している。

[[259125]]

今年は、今月、全50州に冬の寒さが到来し、再び国内の広い範囲で道路の陥没穴が目立っています。

初心者のために説明すると、道路の穴とは、毎年の凍結と融解のサイクルで雪や氷が溶け始めることで道路の表面に生じる損傷のことです。水が路面に浸透し、路面のひび割れを悪化させます。この現象は、交通量の多い地域、特にトラックの交通量が多い道路でよく見られ、排水不良により傾斜した低地の道路や地下道に穴が開きやすくなります。

自動車部品メーカーのCarViは、主力アフターマーケット車線逸脱・衝突警告装置に、Pothole Detectionと呼ばれる車載人工知能システムを追加しており、これにより道路上での車両損傷の軽減が期待される。このシステムは、車両のフロントガラスに取り付けられた前方監視カメラを使用します。このカメラには、道路状況を検知し、すでに存在する穴やひび割れが始まったばかりの穴を識別できる 9 軸センサーが搭載されています。同社によれば、これは高度な転移学習とディープラーニング技術によって達成されたという。

サンフランシスコでの予備テストでは、300個以上の道路の穴が見つかった。この実験の目的は、この情報を地元機関とリアルタイムで共有し、最悪の亀裂を迅速に修復し、潜在的な問題箇所を特定することです。 CarViは、これを実現するために現在イリノイ州とアイオワ州の連邦運輸局と協力していると述べた。

「全国の自治体と協力して道路の穴ぼこ問題に対処できる当社の能力は、誰にとってもより安全な道路を作るという当社の目標にとって極めて重要です」と、CarViのCEO兼創設者であるケビン・リー氏は述べた。「道路の穴は車両やその他の交通手段に損傷や不要な出費をもたらすだけでなく、穴が大きくなって修理されないままになると、道路の穴が原因で死亡する人の数も増えます。」

このような監視システムが将来の車車間通信に統合され、前方の道路の穴をドライバーに警告できるようになると素晴らしいと思います。より良いアプローチとしては、この技術を車両の車線中央維持システムに統合し、実際に車両が自動的にそれらを回避できるようにすることです。もちろん、データベースは双方向通信が可能で、自治体が道路の穴が特定されたことをシステムに知らせ、車両が誤ってその穴を踏まないようにし、より良好な道路エリアに迂回できるようにする必要があります。

一方、道路上の厄介な轍はすぐには消えないので、Farmers Insurance の専門家は次のような道路の穴からの脱出のヒントを提供しています。

初心者の方は注意して進めてください。速度を落とし、自分の車と前の車の間に少し余裕を持たせて、進路上の穴を見つけやすくし、穴にぶつからないようにしてください。これは視界が制限される夜間に特に重要です。低速で道路の穴にぶつかると、車両が受けるダメージが少なくなります。

雨水や溶けた雪や氷で満たされた「隠れた」穴に注意してください。これらは道路表面の残りの部分に溶け込んでいることが多く、見つけにくく、深さを判断するのも困難です。普段の運転ルート沿いの道路の穴をメモしておけば、どこで穴に遭遇するかがわかり、その穴を避けて運転できるようになります。

車やトラックに損傷を与えるほど大きな穴にぶつかった場合は、必ず自動車保険代理店に連絡して、必要な修理が保険でカバーされるかどうかを確認してください。道路の穴による損害は通常、自動車事故の一部として補償され、ファーマーズ保険は、業界が毎年50万件の道路の穴関連の損害請求を処理していると述べています。あるいは、米国の多くの大都市では、道路の未修復の穴の修理に必要な費用をドライバーに一定額払い戻している。

<<:  自分に最適なオープンソース フレームワークを選択するにはどうすればよいでしょうか?

>>:  「参入から放棄まで」、アップルの自動運転車プロジェクトがさらに190人を解雇

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

508件のAI防疫事例のデータ分析:各地域でのAI防疫パフォーマンス

新型コロナウイルス肺炎の流行が始まって以来、人工知能技術は、流行の監視と分析、人員と物資の管理、医療...

推薦システムで学ぶべき対照的な学習方法

みなさんこんにちは。私はDiaobaiです。今日は、レコメンデーションシステムで学ぶべき対照学習法に...

メタバース+AIとデータの未来は明るい

私たちは現在、拡張現実 (AR) と仮想現実 (VR) によって実現される新しい体験によって勢いを増...

CNNを称賛するのはやめろ。類似点と相違点さえ区別できない

[[416629]]セサミストリートには「One of These Things Is Not Li...

遠隔管理+早期警告人工知能が危険物輸送の安全性を向上

2017年7月、国務院は「新世代人工知能開発計画」を発表し、人工知能が国家戦略の重要なツールとなって...

米シンクタンクの報告書:中国のAI人材流出、大半が米国へ

中国のAI研究者の数は過去10年間で10倍に増加したが、そのほとんどは海外、主に米国に居住している。...

...

AIがメディア業界を変革、フェニックスTVがAIデータトラックに参入

メディア専門家は、2023年の「失業」について多かれ少なかれ不安を抱いています。メディア専門家は、C...

自動運転チップの秘密を解明

インテリジェントコネクテッドビークル時代の到来により、自動運転技術が業界の注目を集めるようになりまし...

Facebook、顔認識システムの停止を決定

顔認識は、効率、利便性、正確性、非接触という特徴により、セキュリティ、支払い、交通、オフィスなどのシ...

...

画像とテキストの認識 - 人工知能の知恵

序文人間が世界を認識する際の約 80% は視覚によって行われます。そのため、コンピューターが人間の視...

Diffie-Hellman 鍵交換は、一般的な暗号化アルゴリズムです。

公開されたばかりの Logjam 脆弱性 (FREAK 脆弱性のバリエーション) に関する情報はブラ...

...

...