Ozon разработал собственный инструмент для генерации и редактирования фона на изображении товаров, который работает с помощью алгоритмов машинного обучения.
По прогнозам экспертов, число предприятий, использующих отечественные решения, возрастет до 80% к концу 2024 г.
Климатологи, градостроители, гражданские активисты и власти многих городов не устают повторять одну и ту же мантру: движение транспорта в городах и вокруг них необходимо изменить. Поменять структуру городского движения – единственный способ избежать краха городской инфраструктуры, а наши города всё ещё стоят того, чтобы в них жить.
В течение длительного времени проблема городских пробок сильно не тревожила либо над ней подшучивали; однако нынешнее развитие различных сфер применения транспортных средств показывает, что срочно требуется пересмотреть эти взгляды. Чтобы обеспечить комфортную езду без пробок, без загазованности и с заботой об окружающей среде, необходимо объединить различные виды транспорта и способы мобильности населения.
Существенной частью всех необходимых современному трафику приложений являются встроенные компьютеры. Интеллектуальную передачу данных между различными типами транспортных средств обеспечивают интегрированные решения. Кроме того, они облегчают планирование и контроль трафика. Другим строительным блоком для концепций трафика будущего является беспроводная связь, такая как новый стандарт мобильной связи 5G. Не стоит забывать и про концепцию Industry 5.0, которая поможет объединить различные возможности для создания умных решений. Эксперты сходятся во мнении: соответствовать требованиям трафика будущего только поможет сочетание различных компонентов.
Исследование технологий, позволяющих оптимизировать трафик в «умных» городах, идёт полным ходом по всему миру. В этом контексте всё чаще и чаще появляется термин Industry 5.0. Однако универсального определения этого термина не существует. Тем не менее очевидно, что объединение возможностей людей, машин и программного обеспечения имеет первостепенное значение и обещает новые направления развития автономных транспортных средств. Поможет также сочетание нескольких технологических подходов, таких как глубокое обучение (Deep Learning), программно-определяемые поезда (Software Defined Traines – SDT), расширенный Интернет вещей ( Advanced IoT), большие данные (Big Data), мобильность как услуга (MaaS) и многое другое.
Развитие автономных транспортных средств ( Autonomous Vehicles – AV) в настоящее время набирает обороты. Над решениями работают практически все крупные автопроизводители мира. Кроме того, существуют опытные образцы автомобилей, которые могут быть использованы в местном общественном транспорте, так называемые роботакси (Robocabs). Чтобы поддержать рост технологий автономного вождения компания Kontron работает в тесном сотрудничестве с крупными автомобильными компаниями в течение многих лет. Для разработки автономных транспортных средств мы можем предложить технологии высокопроизводительных вычислений (High Performance Embedded Computing – HPEC) и наш опыт работы с надёжными платформами. А специалисты нашего отдела развития уже вывели на рынок множество зрелых решений для обеспечения современного трафика.
Платформы, связанные с HPEC для AV не требуют больших центральных серверов, но обладают почти всеми их возможностями. Используя датчики, 3D-карты и данные в режиме реального времени транспортные средства могут принимать собственные решения. Бесперебойный обмен данными обеспечивают взаимосвязанные мобильные шлюзы. Таким образом, автономные решения могут быть развёрнуты практически в любой среде.
Kontron EvoTRAC™ S2000
Для создания практических решений Kontron предоставляет разработчикам автономных систем целый ряд средств. Например, с помощью инструментальной платформы Kontron EvoTRAC S2000 разработчики могут тестировать и проверять решения на том же оборудовании и интерфейсах, которые будут использоваться в следующей серии автономных транспортных средств. Платформа содержит интегрированный масштабируемый ядерный процессор Intel Xeon серии 8160T 24 и слот расширения для подключения графического процессора высокого разрешения, ускорителя ПЛИС и видеокарт на базе PCIe, а также модульную плату-носитель для жёстких условий эксплуатации.
EvoTRAC S1901 от Kontron –это платформа для разработки открытой системной архитектуры на базе COM Express. Она удовлетворяет высоким требованиям, предъявляемым к высокопроизводительным вычислениям при обработке датчиковой информации, работе искусственного интеллекта и технологий глубокого обучения, которые используется в системах автономных транспортных средств. Эта мощная компьютерная платформа отвечает также требованиям, предъявляемым к современному транспорту. При использовании платформ Kontron Evo TRACKS 1901° или S2000 реализуются системные проекты с повышенными возможностями подключения к интернету, функциями удалённого мониторинга и интероперабельностью систем.
Kontron EvoTRAC S1901™
Открытые системные архитектуры помогают, кроме всего прочего, оптимизировать процесс разработки и способствуют инновациям, что позволяет компаниям-разработчикам достигать значительных конкурентных преимуществ. Используя модульные архитектуры открытых систем, компоненты можно повторно использовать на нескольких платформах и приложениях, экономя время и деньги.
Несмотря на то, что автономное вождение всё еще находится на этапе испытаний, оно имеет все основания стать альтернативным видом транспорта. Однако успех зависит и от потенциальных пользователей. Исследование, проведённое на международном уровне компаниями Fraunhofer IAO и ISOE (Институт социально-экологических исследований во Франкфурте-на-Майне) при поддержке Федерального министерства транспорта и цифровой инфраструктуры Германии (BMVI), показывает, насколько высоко этот вид транспорта признаётся в обществе.
Для изучения точки зрения пользователей, в Германии, Китае и США были опрошены и углублённо проинтервьюированы на тему роботакси в общей сложности около 2400 человек. Исследование было направлено на лучшее понимание того, как пользователи представляют себе автоматизированные транспортные средства. Важным критерием соответственно является и дальнейшее их развитие. Результаты исследования показывают, что респонденты вполне готовы стать более мобильными благодаря использованию роботакси. Самое высокое принятие в настоящее время в Китае, затем в США и Германии.
В качестве наиболее убедительных факторов для использования роботакси, в дополнение к расширению своей мобильности, опрошенные видят прежде всего устранение поиска места для парковки, большую гибкость и постоянную доступность. Поскольку автономные транспортные средства могут гибко адаптироваться к спросу и в то же время их можно взять с собой, участники исследования считают, что таким образом обеспечивается оптимальное использование транспортных средств. Поэтому респонденты предполагают, что это позволит оптимизировать трафик и сделать его более эффективным. Кроме того, респонденты ожидают, что «группы пользователей, таких как несовершеннолетние или пожилые люди, которые до сих пор были в значительной степени отстранены от индивидуального транспорта, также смогут передвигаться самостоятельно, гибко и удобно». Исследования (на немецком языке) можно скачать бесплатно здесь.
