Искусственный интеллект Яндекса оптимизирует зимнюю уборку снега в Московской области

Искусственный интеллект от Яндекса поможет операторам Московской области составлять маршруты уборки снега для техники и дворников рассказали в компании Летом и осенью система работала в пилотном режиме тогда ее использовали для построения маршрутов для подметальных и поливальных машин Эффективность работ выросла на 20 а холостой пробег и расход топлива сократились на 17 moscow on air

Московская область решила встретить зиму по умному к уборке снега подключили ИИ из сервиса Яндекс Вектор Теперь маршруты для тракторов самосвалов и дворников будет рассчитывать алгоритм причём в режиме реального времени В поле готовы выйти больше 4000 единиц техники и свыше 10 тысяч рабочих Задача ИИ распределять участки так чтобы никто не простаивал а техника не наматывала лишние круги Вектор делит территорию на маленькие зоны и подбирает самый быстрый и выгодный маршрут по времени и пробегу Отдельная фишка работа там где карты обычно бессильны дворы тротуары узкие дорожки Мастер просто отмечает точки на карте а система сама строит оптимальный путь с учётом текущей обстановки Если водитель отклонится от маршрута или едет слишком быстро система подскажет Летом и осенью Вектор уже прошёл боевое испытание на подметальных и поливальных машинах создали 12 тысяч маршрутов выполнили почти 90 тысяч задач и снизили холостой пробег на 17 Эффективность в итоге выросла примерно на пятую часть Дальше планируют расширять возможности учитывать погоду сезонную нагрузку и тип работ И подключать новые регионы Зима будет технологичной в Москве новости

В МИФИ СОЗДАЛИ ИИ СИСТЕМУ ДЛЯ РЕМОНТА УРАНОВЫХ СКВАЖИН Специалисты Северского технологического института НИЯУ МИФИ разработали систему поддержки принятия решений на основе искусственного интеллекта для планирования ремонтов на урановых скважинах Разработка уже проходит опытно промышленную эксплуатацию на предприятии Далур Уранового холдинга Система предназначена для оптимизации работы тысяч добычных и нагнетательных скважин используемых в методе подземного скважинного выщелачивания Она прогнозирует результаты различных ремонтных операций для каждой конкретной скважины что позволяет выбирать наиболее эффективные способы восстановления ℹ Основу системы составляет нейронная сеть обученная на массиве данных о десятках тысяч ранее проведенных ремонтов Система анализирует информацию о состоянии скважин геологических условиях и особенностях технологического процесса По словам профессора Михаила Носкова одного из авторов проекта разработка является уникальной для мировой уранодобывающей индустрии Система не только прогнозирует потребность в ремонте но и определяет его оптимальный сценарий Технология подземного выщелачивания считается более экономичной и экологичной по сравнению с традиционными шахтными методами добычи но требует точного контроля состояния многочисленных скважин где и применяется новая интеллектуальная система Нефтяная и горная промышленность

Искусственный интеллект спроектирует маршруты для снегоуборочной техники Московская область готовится внедрить искусственный интеллект для управления зимней уборкой улиц алгоритмы Яндекс Вектора будут формировать задания для техники и дворников а также оптимизировать маршруты с учётом особенностей города Ожидается что за счёт сокращения холостого пробега и более точного распределения задач эффективность уборки увеличится на 20 а расходы на топливо снизятся на 17 Пилотные проекты уже показали успешные результаты летом и осенью теперь к системе подключат более 10 тысяч сотрудников и свыше 4 тысяч единиц техники В перспективе планируется учитывать погодные условия и сезонные особенности Читайте полную статью на сайте РБК Трендов Этот анонс написан ИИ РБК Трендов

Специалисты Северского технологического института НИЯУ МИФИ в городе Северске Томской области разработали систему поддержки принятия решений на базе искусственного интеллекта сообщила пресс служба СТИ НИЯУ МИФИ Система предназначена для планирования ремонтно восстановительных работ РВР на технологических скважинах полигонов подземного выщелачивания ППВ урана РВР решают задачи предотвращения и устранения закупорки фильтров и прифильтровой зоны поддержание дебита скважин и обеспечение безопасности работ Новая система с высокой точностью прогнозирует результаты различных видов работ для каждой конкретной скважины что позволяет выбирать наиболее эффективные способы восстановления Основу системы составляет нейронная сеть которая была обучена на массиве данных о десятках тысяч ранее проведенных ремонтных операций Разработка введена в стадию опытно промышленной эксплуатации на предприятии Далур Уранового холдинга АРМЗ подписаться голосовать все новости технологии журнал

Россия готовится к умной уборке снега с ИИ Московская область станет первым регионом где ИИ возьмет на себя организацию зимней уборки Ожидается что ИИ будет анализировать огромные объемы данных чтобы строить самые эффективные маршруты для снегоуборочной техники и дворников поможет контролировать выполнение задач чтобы ни один участок не остался без внимания составлять оптимальные маршруты для более чем 4 000 единиц спецтехники и свыше 10 000 работников Главная цель не просто составить расписание а сделать процесс максимально рациональным сократив износ техники и сэкономив топливо Чтобы улицы оставались чистыми даже в самых сложных погодных условиях Источник 360 ru