Искусственный интеллект в автомобилестроении реферат

Обновлено: 04.07.2024

По данным Международной федерации робототехники (IFR), сегодня в мире насчитываются сотни тысяч профессиональных сервисных роботов. Если же говорить о сервисных роботах для личных нужд, то их количество таково, что подобными роботами можно было бы полностью заселить среднюю европейскую страну, например Испанию. При этом наибольшее число сервисных роботов сосредоточено в клининговой и медицинской сферах. Первое место по числу компаний, работающих над созданием сервисных роботов, занимает США, но и Россия выглядит достаточно неплохо, находясь на 12-й позиции по этому показателю.

В автомобилестроении на сегодняшний день созданы все предпосылки для качественного рывка в сфере применения искусственного интеллекта. Речь идет об интеллектуальных системах помощи на дороге или ADAS (Advanced Driver Assistance Systems). Например, в Израиле компания Mobileye разработала программно-аппаратный комплекс. Его задача – распознавать потенциально опасные ситуации на дороге, предупреждать о них водителя и контролировать сохранение безопасной дистанции. Есть чем похвастаться и отечественным разработчикам. Российская компания Cognitive Technologies выпустила технологию Cognitive Smart Situation Capture, которая во многом опережает достижения Mobileye. Эта технология отвечает за создание и реализацию алгоритмов безопасного движения, в том числе и в экстремальных ситуациях. За технологиями ADAS будущее автопрома. Эксперты американской аналитической компании Lux Research полагают, что к 2020 г. объем рынка этих технологий будет составлять $10 млрд. А японская компания маркетинговых исследований Yano Research Institute еще более оптимистична, прогнозируя объем рынка ADAS в $75 млрд.

Конечно, в развитии искусственного интеллекта есть не только неоспоримые плюсы и преимущества, но и серьезные риски. В марте в США произошло ДТП с летальным исходом – погиб водитель автомобиля Tesla Model X, которым в момент трагедии управлял автопилот. Примечательно, что именно глава Tesla Илон Маск назвал искусственный интеллект "самым большим риском, с которым мы сталкиваемся как цивилизация". Тем не менее главная опасность – это не сбои, которые неизбежны в любой технологии, а вопрос контроля искусственного интеллекта. Впрочем, у людей всегда есть, фигурально выражаясь, "красная кнопка" – возможность отключения питания искусственного интеллекта.

Одно из ключевых направлений применения искусственного интеллекта – это автоматизация трудоемкой рутинной работы, которую сегодня делают люди. Многими это воспринимается как угроза стабильности на рынке труда, но скорее здесь нужно говорить о том, что внедрение искусственного интеллекта породит новые профессии. Если речь идет о промышленности, то в первую очередь искусственный интеллект может быть задействован в мониторинге систем с использованием датчиков. В этом случае искусственный интеллект может запускать либо прекращать те или иные производственные процессы, основываясь на показаниях датчиков. Кроме того, с помощью искусственного интеллекта можно прогнозировать качество продукции путем построения аналитических моделей, позволяющих выявлять большинство проблем уже на начальном этапе производства.

Что касается автомобильной индустрии, то практически все крупные разработчики ориентированы на выпуск беспилотных автомобилей. Для того чтобы не отставать от конкурентов, автомобильные концерны либо создают собственные подразделения по разработке систем искусственного интеллекта, либо объединяют усилия с перспективными стартапами. Например, General Motors выкупила стартап Cruise Automation и анонсировала выпуск в 2019 г. полноценного электромобиля Cruise AV. У этой модели не будет ни руля, ни педалей. Весь процесс движения автомобиля будет контролироваться двумя синхронизированными компьютерными системами. При этом вторая система будет брать автомобиль под управление, если в первой системе произойдет сбой. И это лишь один из многих примеров. В целом же прогнозы по продажам беспилотных автомобилей на 2020 г. составляют 2 млн штук, а на 2035-й – более 30 млн. Как уже говорилось, сбои в работе искусственного интеллекта неизбежны. Это и уже упоминавшееся ДТП со смертельным исходом в США в марте, и инцидент в декабре 2016 г., когда беспилотное такси компании Uber проехало на красный свет в Сан-Франциско.

Когда речь идет о работе системы, интеллектуальные способности которой намного превосходят человеческие, стоит исходить из того, что ей под силу буквально все. В этой связи существует несколько вариантов контроля возможностей искусственного интеллекта – от физического ограничения его доступа к Интернету или различным приложениям и процессам до разработки дружественных по отношению к человеку мотиваций. Пока эта сфера, так же как и само промышленное применение искусственного интеллекта, находится на стадии развития. Кроме того (и об этом недвусмысленно говорят и в России, и за рубежом), необходима разработка законодательной базы, регламентирующей применение искусственного интеллекта.

С одной стороны, Россия вроде бы находится на задворках применения искусственного интеллекта в сервисной робототехнике и автомобилестроении, да и вообще в промышленности. По данным IFR, на 10 тыс. работников в России приходится всего три робота. Для сравнения: в Южной Корее этот показатель равен 631 роботу на 10 тыс. человек. В то же время в 2017 г. российский рынок продемонстрировал взрывной рост -- установка роботов на промышленных производствах возросла на 84% по сравнению с 2016 г. Все это говорит о больших перспективах промышленного искусственного интеллекта в нашей стране.

В качестве наиболее ярких примеров можно привести не только уже упомянутую отечественную компанию Cognitive Technologies, успешно конкурирующую с израильскими разработчиками ADAS. Стоит сказать и о КАМАЗе, который в 2015 г. впервые протестировал на полигоне беспилотный автомобиль, а в 2017 г. продемонстрировал на ИННОПРОМ беспилотный автобус "Шатл". Отставание от мировых лидеров робототехники наша страна компенсирует развитием технологий, не только в автопроме, но и в энергетике, банковской сфере, нефте- и газодобывающей промышленности.

Разработки решений автопрома на базе алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта сегодня сфокусированы в основном в области будущего беспилотников. Однако практическое применение и экономическую эффективность этого можно увидеть уже сегодня.

Автопроизводители

Благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению, автомобили будут адаптироваться под стиль вождения, реакции владельца, методы использования функционала транспортного средства. Автопроизводителю важно сохранить клиента, поэтому он будет чаще обращаться к анализу, в том числе в реальном времени. Важно понимать, какими функциями чаще пользуются клиенты, ведь каждая, даже недорогая деталь в автомобиле, умноженная на десятки тысяч выпущенных машин, может повлиять на финансовый результат производителя. Зарабатывая на дополнительных опциях, необходимо понимать, какие из имеющихся функций в текущих вариантах автомобиля наиболее востребованы.

Например, один из ближневосточных автопроизводителей перед запуском новой серии автомобилей на рынке запросил спецификацию по региону на предмет использования водителями в предыдущей серии подрулевых переключателей скорости. Они по умолчанию были вставлены во все предыдущие модели, и эта опция стоила весьма заметную сумму. Согласно полученной информации, функцию подрулевых переключателей использовали в этом регионе менее 1% автовладельцев. В итоге было принято решение исключить ее без опасений снижения лояльности потребителей.

Дилерский интерес

Дилерский бизнес сегодня находятся под ударом. В 2017 году, несмотря на рост продаж легковых автомобилей, число дилерских центров сократилось в России почти на 3%, до 3410 салонов, а всего за три последних года закрылось порядка 700 центров. На них всегда сказывалась покупательная способность населения, а теперь их теснят еще и автопроизводители, желающие напрямую работать с потребителем.

Цель дилера — удержать лояльного клиента, даже если клиент хочет поменять бренд автомобиля (для мультибрендовых дилеров). Предположим, клиент мультибрендового дилера ездит на автомобиле Volkswagen, благодаря телематике дилер знает, сколько его клиент проезжает километров в год, знает стиль вождения, когда он предпочитает приезжать в сервисный центр, какими услугами клиент пользовался и какие запасные части/аксессуары покупал и т. п. На основе данных с телематики дилер может перенести опыт пользования своего клиента на новый автомобиль и предложить ему машину другого бренда, входящего в холдинг, скажем, BMW.

Что собой представляет телематика в целом? Это комплекс сервисов, использующих данные, получаемые с одного или нескольких телематических устройств. Это могут быть спутниковые навигационные чипы, акселерометры, модули мобильной связи с SIM-картой, через которые статистические данные передаются на сервер, встроенный аккумулятор, гироскоп. С помощью такого комплекса можно собрать данные, а, следовательно, и получить ряд услуг: навигацию, удаленную диагностику, управление автопарком, безопасность, мультимедийные функции, связь, доступ к информации и управление определенными функциями автомобиля.

Автострахование

В автостраховании очевидный сценарий использования искусственного интеллекта в добавлении технологии в оценку рисков. С ним они будут оптимизировать расходы и портфель клиентов.

Москва стала лидером по объему общего парка авто для краткосрочной аренды — машины арендуются примерно 25 000 раз в день. При этом каршеринг развивается не только в столице, но и в других городах. Сервисы, например, работают в Санкт-Петербурге, Сочи и Новосибирске. В то же время

крупные IT-гиганты запустили свои проекты, предлагающие совершенно новый формат взаимодействия с автомобилем, взятым в аренду. Сегодня каршеринговые компании — самые активные игроки авторынка, и главное в их бизнесе — кастомизация. Например, основные игроки меняют тарифную сетку, основываясь на рабочем времени клиентов. Есть кастомизация, направленная на марки автомобиля, то есть выделение премиального сегмента, чтобы удовлетворить потребности определенной группы клиентов. Кроме того, клиент может получить персональные рекомендации по вождению.

Технологии искусственного интеллекта могут максимально персонализировать услугу, которую предлагают компании. Сфокусированные на персонализации автомобиля сервисы будут развивать его интерактивную составляющую: под пользователя будет подбираться определенный цвет и модель автомобиля, в салоне звучать любимая музыка, а навигатор знать, где находится дом и работа пользователя.

Помимо этого, искусственный интеллект может способствовать актуальному распределению автомобилей по районам города в зависимости от дня недели или времени суток. Машинное обучение может предсказывать поведение пользователей и предлагать оптимизацию расположения автомобилей. А когда-нибудь автомобили в беспилотном режиме даже смогут сами подъезжать к нужному времени в самые востребованные зоны.

Искусственный интеллект сегодня не просто меняет автомобильный бизнес, он меняет сам автомобиль и делает это быстро. Для развития на авторынке игрокам надо не только имплементировать решения на базе искусственного интеллекта или разрабатывать собственные, но и задуматься о времени. Чтобы сократить разрыв между собственными результатами и достижениями, о которых отчитываются сегодня глобальные игроки рынка технологий (Google, Tesla, Uber), необходимо объединение либо среди участников одной группы рынка, либо сотрудничество с поставщиками IT-решений.

В заключение хочется отметить, что за беспилотным транспортом будущее, так как он почти не совершает ошибок и со временем он станет доступнее для рядовых пользователей.

Библиографический список

1. Братко Иван Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG; Вильямс - М., 2016. - 640 c.

2. Геловани В. А., Башлыков А. А., Бритков В. Б., Вязилов Е. Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды; Едиториал УРСС - М., 2015. - 304с.

3. Здор С. Е. Кодированная информация. От первых природных кодов до искусственного интеллекта; Наука - Москва, 2012. - 168 c.

4.Ковальски Р. Логика в решении проблем: моногр. ; Главная редакция физико-математической литературы издательства "Наука" - М., 2013. - 280 c.

5.Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления; Наука - М., 2012. - 336 c.

Технологии сегодня меняют мир быстрее, чем когда-либо. В 70-х годах искусственный интеллект существовал только в фантастических романах. 20 лет назад разработки ИИ уже велись, но успехи не были впечатляющими. Но в середине нулевых случился качественный прорыв в машинном обучении, ставший Большим взрывом для искусственного интеллекта. И сегодня множество нейросетей помогают нам фильтровать и искать информацию в интернете, обрабатывать фотографии, переводить тексты. Одна из областей, где ИИ открывает потрясающие новые возможности, — это автотранспорт.

Как искусственные нейросети изменят будущее вашего автомобиля?

Искусственный разум рулит!

Беспилотные авто активно разрабатываются на протяжении последнего десятилетия, а кое-где даже используются в тестовом режиме. К их созданию подключились гиганты автомобильной промышленности: BMW, Nissan, Honda, General Motors, Volkswagen, Audi, BMW и Volvo — и новые игроки на авторынке: Google, Tesla и множество менее крупных компаний. До массовых продаж беспилотных автомобилей дело пока не дошло. Автопилоты делают успехи, но до совершенства им далеко. Так что по меньшей мере в ближайшие пять-десять лет искусственный интеллект едва ли сумеет заменить — или хотя бы серьезно потеснить — опытного водителя.

Моральный тест MIT. У автомобиля отказали тормоза. Какой выбор должен сделать автопилот: врезаться в препятствие, убив находящихся в салоне пассажиров — девочку, женщину-спортсменку, бездомного и кошку, или выполнить маневр и сбить пешеходов — женщину, полного мужчину, мужчину-спортсмена, беременную женщину и ребенка (принимая во внимание, что они переходят дорогу на красный свет)?

Впрочем, мы уверены, что с повсеместным внедрением беспилотных автомобилей улицы городов и автострады станут значительно менее опасными, чем сейчас, а количество ДТП снизится (хотя и вряд ли до нуля). Ведь ИИ не заснет за рулем, не отвлечется на разговор по телефону, не нарушит скоростной режим, не предпримет заведомо опасный маневр. И точно не сядет за руль пьяным.

Менее очевидное, чем автопилоты, применение искусственных нейросетей в автомобиле — это помощники человека, делающие вождение более безопасным.

Безопасность вождения

Уже сегодня умная электроника способна проложить маршрут с учетом пробок и погодных условий, а также предложить альтернативные способы добраться из пункта А в пункт Б. Навигатор покажет на дисплее дорогу и подскажет голосом, где сделать поворот или снизить скорость. Благодаря навигационным программам бумажные атласы автомобильных дорог и огромные карты городов становятся раритетом. Навигатор удобно использовать, а еще он помогает сделать поездку безопасной. Ведь водителю не нужно отвлекаться, чтобы свериться с картой незнакомого города, или высматривать таблички с названиями улиц на перекрестках, чтобы убедиться, что он не пропустил нужный поворот.

По статистике, свыше 50 % аварий на дорогах случается из-за того, что водитель был невнимателен или отвлекся. Нейросети автомобиля избавят человека от необходимости выполнять действия, которые отрывают его от управления машиной. Например, смогут по голосовой команде переключить радио, увеличить громкость или изменить маршрут поездки.

Но происшествия случаются, даже когда водитель внимателен и соблюдает правила, — на дорогах слишком много факторов, провоцирующих аварийную ситуацию. В таких условиях не помешает лишняя пара глаз — или видеокамер. Нейросеть, обрабатывающая информацию с автомобильных камер, сможет предупредить водителя о пешеходах или других автомобилях в опасной близости. Мы можем даже помечтать о том, что в будущем нейросети множества автомобилей и дорожных камер смогут обмениваться данными через интернет, и тогда мы получим предупреждение о неадекватном водителе задолго до того, как он появится в поле зрения.

Некоторые производители уже пытаются разрабатывать ИИ, работающий с изображением камеры, направленной на водителя. Такая нейросеть будет знать хозяина в лицо и не позволит чужаку сесть за руль. Кроме того, по мимике нейросеть сможет определить, что человек устал или вот-вот задремлет, — и вовремя подаст сигнал. А если аварии не удается избежать, то по положению головы вычислит, какие подушки безопасности необходимо включить, — это поможет избежать травм.

Что это стучит в двигателе?

Еще одна сфера применения нейросетей в автомобиле — контроль за внутренними системами.

Большинству автовладельцев знакома ситуация, когда в самый неподходящий момент автомобиль приходится отвозить в автосервис. Конечно, по закону Мерфи, именно в этот день нужно куда-то срочно ехать!

ИИ, подключенный к датчикам и системам автомобиля, мог бы выявлять потенциальные неисправности задолго до того, как они становятся реальными проблемам . Ведь гораздо дешевле пройти техобслуживание, чем чинить или заменять детали. Нейросеть сможет составлять графики профилактики, подсказывать адрес ближайшей автомастерской и контролировать ТО. Логи мониторинга всех систем помогут механикам понять, что и по какой причине вышло из строя или находится на грани поломки, а производителям автомобилей дадут возможность улучшать качество комплектующих и запчастей.

Подобная система отслеживания телеметрии уже существует у суперкара Bugatti Chiron. В режиме онлайн он передает данные о функционировании всех систем в сервисный центр производителя. Если обнаружена неисправность, ремонтная бригада оперативно отправляется в любую точку мира, чтобы устранить дефект, — во всяком случае, так утверждают в компании. Если же проблема не требует вмешательства квалифицированного специалиста, сервисный центр может просто позвонить владельцу авто — к примеру, если давление в шинах снизилось до критического уровня. Система телеметрии Bugatti контролирует около 10000 сигналов, поступающих от различных узлов автомобиля: двигателя, трансмиссии, освещения, климат-контроля, информационно-развлекательного центра и других. Пока такими системами оборудуют только избранные автомобили класса люкс, но начало уже положено.

Разумное автострахование

Искусственные нейросети уже находят применение в автостраховании. В первую очередь они используются для оценки рисков, а помогают им в этом большие данные о водителях.

Большие данные — это наборы информации, которые слишком велики и сложно структурированы, чтобы их можно было обрабатывать с помощью обычных систем управления БД или тем более вручную. В страховании используются десятки источников информации о клиентах — базы номеров VIN, сведения о покупках и продажах, данные о нарушениях ПДД и законодательства и многое другое.

Для страховых компаний значение при принятии решения имеет буквально все, что касается водителя, — состояние его здоровья, стиль вождения, участие в инцидентах на дороге и даже семейные отношения. Но проанализировать огромные массивы собранных данных, дать им качественную оценку и вынести заключение человек может далеко не всегда. Неточности в прогнозах страховых компаний могут необоснованно поднять стоимость страхования для хороших водителей и снизить для плохих.

При этом с развитием технологий список информационных источников может увеличиться. Страховые компании захотят учитывать сведения о манере вождения, соблюдении скоростного режима и поведении водителя в сложных ситуациях. Сейчас эти данные фактически невозможно получить и использовать при продаже страховки, но в будущем подобную информацию сможет собирать и пересылать страховой компании встроенный ИИ автомобиля.

Будем надеяться, что скоро наступит день, когда любители обгонять по обочине или подрезать на повороте станут платить за страховку больше — потому что эти факты станут известны страховой компании и искусственный интеллект, выносящий решение, примет их во внимание.

ИИ управляет производством

Роботы и другие автоматы давно и широко используются в автомобилестроении, да и во многих других производствах. Но пока большая их часть управляется обычными компьютерными программами. В случае любого сбоя конвейер останавливается, и для продолжения работы требуется вмешательство человека.

Эксперты прогнозируют, что искусственный интеллект поможет ускорить производство, сокращая время простоя. Опираясь на данные с датчиков, нейросети смогут отслеживать работу оборудования, выявлять назревающие проблемы и принимать меры, а также контролировать своевременность профилактического обслуживания. На ИИ можно возложить и контроль за качеством продукции.

В итоге уменьшатся расходы на ремонт и замену оборудования, потери из-за простоев. А значит, будет снижаться и себестоимость продукции.

Будущее не за горами. Уже никого не удивить умным навигатором, прокладывающим самый удобный маршрут. Через несколько лет привычным явлением будут автомобили под управлением ИИ, беспилотные грузовики, автобусы и такси, а наши путешествия станут как никогда прежде безопасными, легкими и комфортными.

Освоить востребованную профессию в Data Science можно всего за полтора года на курсах GeekBrains. После учёбы вы сможете работать по специальностям Data Scientist, Data Analyst, Machine Learning, Engineer Computer Vision-специалист или NLP-специалист.

Как искусственные нейросети изменят будущее вашего автомобиля?

Искусственный разум рулит!

Безопасность вождения

Что это стучит в двигателе?

Еще одна сфера применения нейросетей в автомобиле — контроль за внутренними системами.

Разумное автострахование

ИИ управляет производством

Вы можете изучить и скачать доклад-презентацию на тему Искусственный интеллект в логистике (транспорт). Презентация на заданную тему содержит 13 слайдов. Для просмотра воспользуйтесь проигрывателем, если материал оказался полезным для Вас - поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте наш сайт презентаций в закладки!

Искусственный интеллект в логистике (транспорт) Выполнили: Денисова Елизавета 19.15 Зырянова Анна 19.16 Цыбанева Вероника 19.14 Сумрина Елизавета 19.14 Мирошников Виталий 19.15 Сульдина Ксения 19.15 Искендерова Нармин 19.16 Мальцева Анастасия 19.13

Что такое ИИ? Искусственный интеллект — свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека; наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ.

Задачи ИИ решать проблемы, которые решают люди; взаимодействовать с людьми и миром подобно людям; создавать идеи, подобные людским.

Перспективы ИИ По прогнозам экспертов PWC, благодаря использованию искусственного интеллекта к 2030 году мировая экономика может вырасти на $15,7 трлн. Исследование основано на опросе 1000 руководителей компаний, внедряющих в свою работу ИИ. Отмечается, что 20% респондентов планируют масштабное внедрение технологии в деятельность своих организаций. По данным отчета, в ближайший год крупные игроки рынка сконцентрируются на возврате инвестиций, обучении персонала, повышении доверия к ИИ, машинном обучении, монетизации и аналитике.

ИИ в логистике Логистика — управление материальными, информационными и людскими потоками с целью их оптимизации. Более широкое определение логистики трактует её как учение о планировании, управлении и контроле движения материальных, информационных и финансовых ресурсов в различных системах. Сегодня технологии искусственного интеллекта уже вполне готовы к применению в логистике как внутри компании (бэк-офис), так и снаружи (фронт-офис)

Как использовать AI в бэк-офисе? AI предоставляет единственную в своем роде возможность сэкономить время, сократить расходы и повысить как производительность, так и точность. Это связано с Cognitive Automation, которая будет выполнять рутинные задачи, которые обычно отнимают время у более срочной работы сотрудника. Благодаря комбинации RPA (Robotic Process Automation) и AI, эти повседневные задачи будут выполняться автоматизированными системами. 1. Сбор финансовой информации; 2. Обработка информации о клиентах; 3. Таможенное оформление и тд

Прогнозирующая логистика операционная модернизация ИИ может помочь логистической отрасли кардинально изменить свою операционную модель с реактивных действий на упреждающие операции с интеллектуальным прогнозированием. - Предиктивное управление сетью; - Интеллектуальная оптимизация маршрутов.

Улучшение индустрии логистики 1. Лучшее управление данными и обслуживание клиентов; 2. Повышение безопасности труда для сотрудников; 3. Улучшенная точность и эффективность; 4. Снижение цены; 5. Последнее, как итог внедрения — рост прибыли. Вот как ИИ и автоматизация революционизируют индустрию логистики и способствуют ее улучшению.

Опасения Несмотря на кажущиеся преимущества искусственного интеллекта, все равно остаются некоторые опасения. Это касается безопасности — мало кто хочет, чтобы его проект и бесчисленное количество конфиденциальной информации попало в руки злоумышленников. Другой вопрос, также связанный с безопасностью заключается в том, что искусственный интеллект, как цельная технология, еще не до конца развита — она может принести не только прибыль, но и убыток.

Заключение Подытоживая, следует отметить, что транспортная логистика за прошедшее время стала одним из самых ярких и стремительно развивающихся отраслей экономики. Требования заказчиков постоянно увеличиваются, в частности, это касается автоматизации. Решение проблемы простое — внедрят ИИ и аналогичные решения постепенно, анализируя результаты.

Читайте также: