Комментировать

Создана лаборатория с ИИ, которая ускоряет процесс оценки дорожного покрытия

Институт НИИСТРОМ разработал и успешно испытал лабораторию с искусственным интеллектом для контроля качества и состояния дорожного покрытия. По сравнению с традиционными аналогами, она снижает количество ошибочных результатов на 95%, ускоряет время выдачи протокола испытаний в 10 раз.

«Мы решили основные проблемы, которые возникают у специалистов дорожной отрасли при оценке состояния и качества дорожного покрытия. Создана и успешно протестирована лабораторно-информационная менеджмент-система с искусственным интеллектом, которая снижает количество ошибок лабораторных испытаний на 95%, ускоряет формирование протоколов в 10 раз (от 1 до 2 минут вместо 20 — 30 минут), обучает сотрудников новым процессам и ГОСТам», — сказал собеседник агентства.

Он пояснил, что такие результаты достигаются за счет того, что новая система использует компьютерное зрение, голосовой интерфейс и датчики. Во время проведения лаборантом испытаний дорожного покрытия она изучает его действия, подсказывает следующие шаги процедуры, контролирует правильность выполнения.

Источник: ТАСС

#искусственный интеллект #дорожно-строительная отрасль
Комментировать

Комментарии

Комментировать

Вам может быть интересно

69
#цифровизация

«Мозги» российской нейросети и триллионы рублей от ИИ. О чем говорил Мишустин в Алма-Ате

Председатель правительства РФ рассказал об экономическом эффекте от внедрения технологий ИИ в России, отличии российской нейросети от западной ChatGPT и российских предложениях для зарубежных партнеров
12
#образование

«Антиплагиат» добавил в свою платформу возможность выявлять сгенерированный текст и ИИ-ассистента

Компания «Антиплагиат» выпустила «Антиплагиат 2.0» — обновление своей платформы для обнаружения текстовых заимствований
46
#Китай

«ИИ в коробке»: в Китае набирают популярность системы для локального запуска моделей

Китайские компании, обеспокоенные сохранностью своих данных, отдают предпочтение «ИИ в коробке». Такие системы позволяют запускать генеративные модели в локальном или частном облаке, на которые приходится около половины рынка облачных сервисов в стране