Demiryolu Güvenliğinde Sonraki Seviyenin Kilidini Açmak: Hitachi Metaverse ve AI Fusion - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Demiryolu Güvenliğinde Sonraki Seviyenin Kilidini Açmak: Hitachi Metaverse ve AI Fusion - Dünyadan Güncel Teknoloji Haberleri

Nasıl çalışır
  • Veri toplama: Başlangıçta ön kamerası bulunan bir tren raylar üzerinde normal durumda veri toplamak için çalışır
  • Meta Veri Dizisi Entegrasyonu: Tespit edilen bu anormallikler daha sonra izlerin renk kodlu olduğu bir meta veri deposunda (sanal bir alanda) yeniden üretilir
  • Karşılaştırmalı analiz: Ekipmanlar zamanla yıprandıkça (rayların altına yerleştirilen traverslerin korozyonu gibi) kameralı bir tren, sonraki seferlerde etkilenen bölgeleri yakalıyor Birincisi, bakım ekipleri hangi parçalara dikkat edilmesi gerektiğini hızlı bir şekilde belirleyebilir ve böylece teşhis ve onarım sürecini hızlandırabilir Yakın zamanda CEATEC 2023’te sergilenen Hitachi’nin demiryolu bakımına yaklaşımını araştırdık

    Sorunların kolay tanımlanması için gerçek dünyada izlerin renk kodlaması mümkün olmasa da, bu sınırlama metaverinin sanal ortamında zarif bir şekilde göz ardı edilmektedir Sorunlu alanların hızlı bir şekilde tespit edilmesini sağlayan ve etkili bir eğitim aracı olarak hizmet veren bu teknoloji, özellikle profesyonel insan gücü sıkıntısının olduğu bir dönemde demiryolu operasyonlarının verimliliğini ve güvenliğini artırmayı hedefliyor 3D, CEATEC, CEATEC 2023, Japonya, Güvenlik ve Sanal Gerçeklik (VR) hakkında daha fazlasını okuyun Bu sanal alan, demiryolu bakımında fikir birliği oluşturmayı (Japonya’da çok önemli bir kavram) ve teknoloji transferini kolaylaştırır

    Hitachi, bakım operasyonlarında devrim yaratmayı hedefliyor: Yapay Zeka (AI) ve metaveri teknolojilerinden faydalanma Bazı şeylerin anlaşılması için “yaşanması” gerekir ve 3 boyutlu alanları kullanmak gerçekçi bir deneyim kazanmanın en uygun maliyetli yoludur

    Hitachi, kesintisiz bir bilgi paylaşım ortamı yaratmak için 3D sanal alanın geleneksel parametrelerinin ötesine geçiyor

  • Yapay Zeka Tespiti: Yapay zeka algoritmaları, korozyon gibi anormallikleri ve hatta duman çıkaran raylar gibi nadir koşulları otomatik olarak tespit etmek için ilk ve sonraki çalıştırmalardaki görüntüleri karşılaştırır Yeşil normal bir durumu, kırmızı ise bakım gerektiren alanları belirtir

    Hitachi’nin yapay zeka ve meta veri teknolojileri entegrasyonu, demiryolu ekipmanı bakımının karmaşıklığı ve boyutunun üstesinden gelme konusunda umut verici bir yaklaşım sunuyor


    Demiryolu sistemleri birçok ülkede malların ve insanların taşınması için hayati öneme sahiptir ve Japonya onlarca yıldır demiryolu teknolojisinde ön sıralarda yer almaktadır Sanal alanların en iyi kullanım örneklerinden biri olduğu için en çok eğitim potansiyeli ilgimi çekti Son olarak teknoloji, fiziksel altyapının bazı sınırlamalarını ele alıyor

    Dosyalandı Toplu taşıma

    Hitachi, CEATEC’te demiryolu bakımını dönüştürmede bu teknolojinin deneyimini ve değerini sergiledi

Hitachi teknolojisinin avantajları çok yönlüdür Bu faydalar hep birlikte daha verimli ve daha güvenli bir demiryolu bakım operasyonuna katkıda bulunur Bunu okuyarak daha fazlasını öğrenebilirsiniz anlayışlı röportaj İnternetten buldum Ancak demiryolu sisteminiz bu kadar gelişmiş olduğunda demiryolu raylarının ve ekipmanlarının bakımı önemli bir zorluk olmaya devam etmektedir

Metaveri, tanımlamayı hızlandırmanın yanı sıra değerli bir eğitim ve öğretim aracıdır Hitachi’nin güçlü yönlerinden biri, hem görüntüleri hem de ölçümleri içeren yapay zeka ve denetim verilerini birleştirmesinde yatmaktadır Yeni çalışanlar, gerçek dünya ortamında simüle edilmesi genellikle zor olan çeşitli anormal koşullarla başa çıkmada “uygulamalı deneyim” kazanabilirler



genel-1