आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक तेजी से सार्वभौमिक उपकरण बनता जा रहा है। विज्ञान, चिकित्सा, व्यवसाय, खेल और अब सड़क निर्माण में प्रासंगिक तकनीकों का उपयोग किया जाता है। सच है, अब तक केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में - यह यहां था कि एआई
ने यह निर्धारित
करने के लिए
सिखाया कि किन सड़कों, पुलों और भवनों को मरम्मत की आवश्यकता है। वाटरलू विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों की एक टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ सड़कों, पुलों और विभिन्न संरचनाओं की तस्वीरों का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता लाई, ताकि एआई डिजाइन की कमज़ोरियों को खोजे, मरम्मत को ठीक उसी जगह शुरू करने की अनुमति दे जहाँ उन्हें ज़रूरत थी।
वैज्ञानिकों के अनुसार, उन्होंने अपनी तकनीक का निर्माण किया ताकि विभिन्न देशों की सरकारों के लिए सड़क निर्माण और मरम्मत के कार्यों का सामना करना आसान हो। “अगर सरकार के पास इस तरह की जानकारी है, तो अधिकारी आगामी मरम्मत की बेहतर योजना बनाने में सक्षम होंगे, इसके अलावा, मरम्मत की लागत कम हो जाएगी। और इसका मतलब है कि स्थानीय लोगों के लिए कम कर, "जॉन Zelek, परियोजना के प्रतिभागियों में से एक।
विभिन्न देशों में, उन स्थानों की पहचान की जाती है जहाँ सड़कों और पुलों की मरम्मत की आवश्यकता होती है। समस्या क्षेत्रों का पता लगाने के लिए क्षेत्र के चारों ओर मरम्मत दल की पहली यात्रा है। दूसरी विधि लगभग समान है, केवल उच्च-तकनीकी कैमरों के उपयोग के साथ, जो मनुष्यों की तुलना में तेज़ हैं, उन क्षेत्रों को छीनते हैं जो मानकों को पूरा नहीं करते हैं।
दोनों मामलों में, सभी समस्या क्षेत्रों की पहचान करना हमेशा संभव है, इसके अलावा, अक्सर ऐसी यात्राएं नहीं की जा सकती हैं, क्योंकि यह काफी महंगा है। आप एक पारंपरिक कैमरे से प्राप्त कर सकते हैं जो विभिन्न मार्गों के साथ बिल्डरों के चलते सड़क मार्ग की तस्वीरें लेता है। उन्हें स्वयं समस्याओं को ट्रैक करने की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि उड़ान के बाद यह सब उनके लिए कृत्रिम बुद्धि द्वारा किया जाएगा।
कुछ मामलों में, आप उन चित्रों का उपयोग कर सकते हैं जो पहले से ही नेटवर्क पर हैं। प्रारंभ में, Google स्ट्रीट व्यू सेवा से तस्वीरों का उपयोग करके सिस्टम का परीक्षण किया गया था। वैज्ञानिकों ने नए मॉड्यूल जोड़कर और सिस्टम डेटाबेस का विस्तार करके एआई को प्रशिक्षित किया।
डेवलपर्स के अनुसार, फोटो लेने के लिए, विशेष कैमरों की आवश्यकता नहीं होती है - केबिन में एक कार पर घुड़सवार एक मोबाइल फोन पर्याप्त है। वैसे, एक कार भी आधिकारिक नहीं हो सकती है, लेकिन निजी है। मामला सड़क सेवा का एक कर्मचारी है, जो अक्सर एक निश्चित क्षेत्र के विभिन्न स्थानों में होता है, बस व्यवसाय पर जाता है, और उसका मोबाइल फोन सड़क की तस्वीरें लेता है, चित्रों को एक विशेष डेटाबेस में स्थानांतरित करता है। और वहां से, वे पहले से ही उन्हें एआई विश्लेषण के लिए ले जा रहे हैं।
इसके अलावा, ड्रोन की मदद से हवा से तस्वीरें ली जा सकती हैं (हालांकि इस मामले में कैमरे अच्छे होने चाहिए)। वही ड्रोन इमारतों और संरचनाओं के साथ पुलों की तस्वीरें ले सकते हैं जिनके लिए उपयोगिताओं जिम्मेदार हैं। प्रौद्योगिकी का एक अन्य संभावित अनुप्रयोग सड़क या भवन निर्माण की प्रक्रिया की निगरानी कर रहा है।
परियोजना के प्रतिभागियों में से एक ने कहा, "यदि निर्माण के कुछ चरण बहुत अच्छे नहीं चल रहे हैं, उदाहरण के लिए, इमारत के व्यक्तिगत हिस्सों को एक साथ इकट्ठा नहीं किया जाता है, तो एआई समस्या के बारे में चेतावनी दे सकता है।"
एआई के बारे में अधिक जानकारी, जिसे सार्वजनिक उपयोगिताओं की सेवा में रखा गया है, सितंबर में रोम, इटली में आयोजित होने वाले यूरोपीय सिग्नल प्रोसेसिंग सम्मेलन में प्रकट होगी।
खैर, कम से कम अक्सर ड्रग की मरम्मत करने की आवश्यकता होती है, आप पिछले साल घरेलू वैज्ञानिकों
द्वारा प्रस्तावित नई सामग्री का उपयोग कर सकते हैं। इस विकास के बारे में जानकारी प्रतिष्ठित प्रकाशन कम्पोजिट्स साइंस एंड टेक्नोलॉजी में प्रकाशित हुई थी। यह सामग्री, जिसका उपयोग सड़क मार्ग में दरारें खत्म करने के लिए किया जाता है, एक सप्ताह से लेकर कई घंटों तक पटरियों की मरम्मत के समय को कम कर सकता है। मरम्मत लागत को तीन के एक कारक से कम किया जा सकता है।
सामग्री का आधार टुनिट-एम प्रवाहकीय कार्बन बहु-दीवार नैनोट्यूब है, जिसमें कई विशेषताएं हैं जो उनके प्रेरण संवेदनशीलता को निर्धारित करती हैं। एक पारंपरिक सड़क की सतह पर इस अशुद्धता को जोड़ने से आप "हीलिंग" के प्रभाव को प्राप्त कर सकते हैं। सच है, सामग्री स्वयं किसी भी मरम्मत कार्य करने में असमर्थ है। प्रक्रिया शुरू करने के लिए, एक विशेष उपकरण आवश्यक है, एक माइक्रोवेव ओवन और एक बर्फ रिंक का संयोजन। सड़क के साथ आगे बढ़ते हुए, यह सतह को गर्म करता है और सूक्ष्म तरंगों द्वारा नैनोट्यूब को गति में सेट करता है, और इससे व्यक्तिगत अंतराल को विलय करने की अनुमति मिलती है। हालांकि, जब इस तरह की तकनीक को सार्वजनिक उपयोगिताओं की सेवा में रखा जा सकता है, तो यह अभी भी स्पष्ट नहीं है।