🏎 Исследование показало, что ИИ сводит к минимуму количество аварий

Учёные из Лондонской школы экономики, Университета Сунь Ятсена и Университета Висконсин–Мэдисон проанализировали внедрение интеллектуальных камер наблюдения в одном из крупнейших городов Китая. Эти камеры работают на основе искусственного интеллекта, фиксируют видео в реальном времени и способны распознавать гораздо более широкий спектр нарушений, чем традиционные системы. Развертывание камер с поддержкой ИИ по всему городу могло бы предотвратить почти 1 200 аварий, спасти около 500 жизней или избежать серьёзных травм, а также сэкономить миллионы долларов на восстановлении имущества.

Что особенно важно — эффект от установки камер распространяется и на районы, где камер нет. Это значит, что водители, зная о существовании умных систем наблюдения, начинают ездить аккуратнее в целом, а не только в зонах контроля. Более того, исследование опровергает старый страх: новые технологии не «перемещают» аварии на соседние перекрёстки. Напротив, ИИ помогает формировать более безопасную транспортную среду в масштабе всего города.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #AI #УмныйГород #ИИ #Безопасность

🌤 Прогноз погоды от искусственного интеллекта Microsoft оказался быстрее, дешевле и точнее

Новый искусственный интеллект под названием Aurora оказался способным не просто конкурировать, а обгонять ведущие национальные и международные центры прогнозирования погоды. И делает это быстрее, дешевле и точнее, чем когда-либо прежде.

AI-модель не просто предсказывает погоду на 10 дней вперёд — она точно определяет траектории разрушительных тропических штормов и ураганов, обгоняя даже такие авторитетные организации, как Национальный ураганный центр США и ECMWF (Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды). В 2023 году Aurora смогла точнее всех предсказать маршрут супертайфуна Доксури — самого дорогостоящего в истории Тихого океана. Когда официальные прогнозы указывали на север Тайваня, Aurora «увидела» истинный путь: Филиппины, четыре дня до удара.

И это при том, что модель обучалась только на исторических данных, без дополнительных сенсорных или спутниковых потоков в реальном времени. Уже сейчас она обгоняет лучшие существующие модели в 92% случаев при составлении 10-дневных глобальных прогнозов, оперируя с детализацией до 10 квадратных километров. И делает это в сотни раз дешевле по вычислительным затратам.

То, что раньше требовало колоссальных вычислительных мощностей и глубоких физических моделей с учётом законов сохранения массы и энергии, теперь возможно реализовать через обученные нейросети. Причём гораздо быстрее и экономичнее.

🤖 «МИР Робототехники»

#МирРобототехники #ИскусственныйИнтеллект #AI #Microsoft #Погода