Skocz do zawartości
Forum Kopalni Wiedzy
KopalniaWiedzy.pl

IBM przewidzi sytuację na drogach

Rekomendowane odpowiedzi

Dostępne obecnie systemy informacji o sytuacji na drogach mają jedną olbrzymią wadę - pokazują stan aktualny, co na niewiele przyda się kierowcy, który utkwił w korku. IBM we współpracy z kalifornijskim Departamentem Transportu oraz California Center of Innovative Transporation (CCIT) z University of California, Berkeley, tworzy system, który będzie przewidywał przyszłą sytuację na drogach. System ma też proponować alternatywne, trasy, pozwalające na uniknięcie korków, które mogą utworzyć się w przyszłości.

Wspomniane na wstępie instytucje sądzą, że aby zbudować system prognozujący ruch na drogach trzeba stworzyć podsystem mierzący ruch, kolejny podsystem, który będzie przewidywał, jak ruch zmienia się w zależności od takich wydarzeń jak np. wypadki oraz system komunikacji z mieszkańcami.
Stefan Nusser z IBM Almaden Research Center zauważa, że wszystkie trzy elementy już istnieją. Teraz wystarczy, by dane nt. sytuacji na drogach, które zbiera i przetwarza California Center for Innovative Transportation były wysyłane za pomocą systemów IBM-a do obywateli. Informacje będą docierały do nich tylko wówczas, gdy zdarzy się lub może zdarzyć coś istotnego: wypadek, załamanie pogody, roboty drogowe itp. Pomysłodawcom chodzi o to, by użytkownik otrzymywał alerty rzadko i tylko istotne. Jeśli docierałyby one doń zbyt często, przestałby zwracać na nie uwagę.

Grupa ochotników już bierze udział w testach tego swoistego systemu wczesnego ostrzegania. Chętni otrzymali urządzenia mobile z odpowiednim oprogramowaniem. Co ciekawe, aplikacja nie została wyposażona w interfejs użytkownika, gdyż jej celem jest tylko przesyłanie informacji osobom, które dopiero mają zamiar wyruszyć w drogę oraz informacji zwrotnej, która pozwoli na lepszą analizę ruchu.

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Coś jak prognoza pogody?

Tyle że tutaj chyba nie bardzo się to uda.

Już w chwili dowiedzenia się o prognozie, ludzie którzy są przez algorytm "wyliczani" zmienią plany i cala prognoza zmieni się na nieaktualną, albo przynajmniej drastycznie spadnie jej sprawdzalność.

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

To proste jeśli każdy wyznaczy trasę z pomocą nawigacji to wiadomo gdzie będzie za 5 10 czy 15 min. Wiadomo ze za 15 min się zrobi korek i reszta stanie. Większość ludzi jeździ do pracy tą samą trasą w dzień w dzień o tej samej porze. Starczy informacja jaką trasą jeździ kowalski i info z navi ze ruszył o danej porze. Przy pokryciu 30 % pojazdów dane powinny być już miarodajne. A wszelkie sytuacje nietypowe działają w jedną stronę spowalniają lub zatrzymują ruch. Dodatkowy pas autobany nieba nie spadnie. W takiej sytuacji wystarczy info z kilku urządzeń i już znamy spowolnienie przepływu i już można przewidzieć jaki się korek zrobi. I jak się rozpłynie po okolicznych drogach. Szczególnie jeśli system w sprzężeniu zwrotnym przekieruje pojazd na inną trasę.

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Rowerowiec: Zmiana planów jednej osoby ma mały wpływ na taką prognozę. Chyba, że stanie w poprzek drogi. Słowem w takich systemach nikt nie próbuje przewidzieć zachowania jednej osoby, tylko tysięcy, a to drugie jest już wykonalne.

Udostępnij tę odpowiedź


Odnośnik do odpowiedzi
Udostępnij na innych stronach

Jeśli chcesz dodać odpowiedź, zaloguj się lub zarejestruj nowe konto

Jedynie zarejestrowani użytkownicy mogą komentować zawartość tej strony.

Zarejestruj nowe konto

Załóż nowe konto. To bardzo proste!

Zarejestruj się

Zaloguj się

Posiadasz już konto? Zaloguj się poniżej.

Zaloguj się

  • Podobna zawartość

    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Dyrektor wykonawczy IBM-a Arvind Krishna poinformował, że jego firma przestanie rekrutować ludzi na stanowiska, na których w najbliższych latach mogą być oni zastąpieni przez sztuczną inteligencję. W wywiadzie dla Bloomberga menedżer stwierdził, że rekrutacja na stanowiska biurowe, na przykład w dziale HR, może zostać znacznie spowolniona lub całkowicie wstrzymana. Obecnie na tego typu stanowiskach – gdzie nie ma kontaktu z klientem – IBM zatrudnia 26 000 osób.
      Zdaniem Krishny, w ciągu najbliższych 5 lat sztuczna inteligencja może zastąpić 30% z nich. To oznacza, że w samym tylko IBM-ie maszyny zastąpią 7800 osób. Stąd też pomysł na spowolnienie lub wstrzymanie rekrutacji, dzięki czemu uniknie się zwalniania ludzi.
      Krishna mówi, że takie zadania, jak pisanie listów referencyjnych czy przesuwanie pracowników pomiędzy poszczególnymi wydziałami, prawdopodobnie zostaną całkowicie zautomatyzowane. Inne zaś, takie jak analizy produktywności czy struktury zatrudnienia, ludzie będą wykonywali jeszcze przez kolejną dekadę.
      Błękitny Gigant zatrudnia obecnie około 260 000 osób i wciąż zwiększa zatrudnienie. Potrzebuje pracowników przede wszystkim do rozwoju oprogramowania oraz osób pracujących z klientem. Na początku bieżącego roku firma ogłosiła, że planuje zwolnienia, które w sumie obejmą 5000 osób, ale jednocześnie w I kwartale zatrudniła 7000 osób.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      Prace międzynarodowej grupy badawczej, na czele której stali specjaliści ze Skołkowskiego Instytutu Nauki i Technologii (Skoltech) w Moskwie oraz IBM-a zaowocowały powstaniem energooszczędnego superszybkiego przełącznika optycznego. Urządzenie nie wymaga chłodzenia, a jednocześnie jest ponad 100-krotnie szybsze od najszybszych współczesnych tranzystorów.
      Tym, co czyni to urządzenie tak bardzo energooszczędnym jest fakt, że do przełączenia stanu potrzebuje zaledwie kilku fotonów, mówi główny autor badań Anton Zasiedatieliew. W laboratorium udało się nam go przełączać za pomocą pojedynczego fotonu. I to w temperaturze pokojowej. Jednak minie sporo czasu, zanim taka technologia będzie mogła trafić do procesorów optycznych, dodaje profesor Pawlos Lagudakis.
      Możliwość przełączania za pomocą pojedynczego fotonu oznacza, że układ jest niezwykle energooszczędny i zostało niewiele miejsca na jego dalsze udoskonalenie. Oczywiście musimy przy tym pamiętać, że obecnie działa to jedynie w wyspecjalizowanym laboratorium. Jednak tak właśnie zaczyna się wielu historia technologii, które w końcu trafiają do codziennego użytku. Większość współczesnych tranzystorów elektrycznych potrzebuje dziesiątki razy więcej energii, by się przełączyć, a te, którym wystarczy pojedynczy elektron, działają znacznie wolniej niż zademonstrowany właśnie przełącznik optyczny.
      Jednak szybkość i energooszczędność to nie jedyne zalety nowej technologii. Równie ważny jest fakt, że przełącznik działa w temperaturze pokojowej i nie wymaga chłodzenia. Tymczasem systemy chłodzenia potrzebne współczesnym komputerom nie tylko wpływają na koszty samego sprzętu, ale też znacząco zwiększają zużycie energii koniecznej do ich zasilania.
      Urządzenie składa się z dwóch laserów. Bardzo słaby promień lasera kontrolnego jest używany do przełączania stanu drugiego jaśniejszego z laserów. Do przełączenia wystarczy kilka fotonów, stąd wynika wysoka efektywność całości. Przełączanie odbywa się wewnątrz mikrownęki. To 35-nanometrowej grubości organiczny polimer półprzewodzący zamknięty pomiędzy dwiema nieorganicznymi warstwami o wysokim współczynniku odbicia. Mikrownęka zbudowana jest w taki sposób, by jak najdłużej więzić nadchodzące światło, prowadząc w ten sposób do jego sprzężenia z materiałem wnęki.
      Oddziaływanie światła z materią to podstawa działania nowego urządzenia. Gdy fotony sprzęgają się z parami dziura-elektron – tworzącymi kwazicząstkę o nazwie ekscyton – pojawiają się kwazicząstki ekscyton-polaryton. Gdy silniejszy z laserów oświetla przełącznik powstają tysiące identycznych krótko żyjących kwazicząstek tworzących kondensat Bosego-Einsteina, w którym kodowany jest stan urządzenia „0” lub „1”.
      Najpierw za pomocą silniejszego lasera we wnęce tworzone są kwazicząstki o energiach większych niż energia podstawowa. Przełącznik znajduje się w stanie „0” Do przełączenia potrzebny jest laser słabszy, za pomocą którego tworzona jest grupa kwazicząstek o energii podstawowej. Ich pojawienie się wywołuje lawinowy proces przełączania się pozostałych kwazicząstek do stanu podstawowego. W ten sposób uzyskujemy stan „1”. Czas przełączania liczony jest w femtosekundach, dzięki czemu przełącznik jest ponad 100-krotnie szybszy od współczesnych tranzystorów.
      Naukowcy użyli kilku sztuczek, by utrzymać zapotrzebowanie na energię na jak najniższym poziomie przy jednoczesnym zmaksymalizowaniu pracy urządzenia. W efektywnym przełączaniu pomagają wibracje molekuł półprzewodzącego polimeru. Konieczne było precyzyjne dopasowanie częstotliwości pracy laserów, stanu kondensatu i energii wibracji molekuł polimeru.
      Przed nami jeszcze sporo pracy. Musimy zmniejszyć całkowite zapotrzebowania urządzenia na energię. Obecnie jest ono zdominowane przez silniejszy z laserów, który utrzymuje przełącznik w gotowości. Prawdopodobnie trzeba będzie wykorzystać tutaj perowskitowego superkryształu, z którym wcześniej eksperymentowaliśmy. Są one doskonałymi kandydatami to zbudowania naszego przełącznika, gdyż zapewniają bardzo silną interakcję światła z materią, stwierdzają autorzy badań.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      W pobliżu Nijmegen odkryto kanał o szerokości ponad 10 m i drogę z czasów rzymskich (sprzed ok. 2 tys. lat). Specjaliści z RAAP Archaeological Consultancy uważają, że Rzymianie zbudowali szlak wodny między Waal a dolnym Renem. Kanał łączył więc Nijmegen (Noviomagus Batavorum) z limesem - granicą rzymską nad dolnym Renem.
      Odkrycie archeologów z RAAP poszerza wiedzę o limesie. Warto dodać, że UNESCO podjęło właśnie decyzję o wpisaniu limesu dolnogermańskiego na Listę Światowego Dziedzictwa.
      Przy kanale natrafiono na kilka domostw (osada ulokowana tuż przy szlaku wodnym mogła pełnić specyficzne funkcje, np. związane z przeładunkiem towarów). Odkryto również pozostałości horreum, czyli magazynu do gromadzenia artykułów użyteczności publicznej.
      Przy drodze także znaleziono pozostałości rzymskiego domu.
      Zebrane artefakty świadczą o tym, że mieszkańcy okolic kanału i drogi dysponowali typowymi rzymskimi dobrami, np. amforami na wino i oliwę, fibulami czy lampkami oliwnymi.
      W powstaniu opisywanej infrastruktury główną rolę odegrała zapewne armia, która dysponowała zarówno odpowiednimi zasobami, jak i siłą roboczą. Żwir do zbudowania drogi pozyskano prawdopodobnie z okolic, np. z bocznej moreny; wydobyty materiał przetransportowano do Oosterhout łodzią (via Waal). Droga wyglądała typowo - miała wyprofilowane spadki, które umożliwiały odpływ wody z nawierzchni.
      Wg archeologów, kanał i droga mają ok. 2 tys. lat. Prawdopodobnie osada przy kanale rozrosła się stopniowo w I w. n.e. Z biegiem lat kanał zatkał się mułem, a droga przestała być utrzymywana po opuszczeniu Nijmegen przez rzymską armię.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      W laboratorium IBM-a w Zurichu zaprezentowano rekordowo pojemny napęd taśmowy. Pojedynczy kartridż pozwala na przechowanie aż... 580 terabajtów danych. To aż 29-krotnie więcej niż oferowany obecnie przez IBM-a kartridż o pojemności 20 TB. Błękitny Gigant jest tutaj rynkowym liderem. Najnowszy standard przemysłowy LTO-Ultrium (Linear Tape-Open, version 9) mówi o kartridżach o pojemności 18 TB.
      Mark Lantz, menedżer CloudFPGA odpowiedzialny w IBM Zurich za technologie taśmowe mówi, że w ostatnich latach taśmy magnetyczne przeżywają swój renesans. Ma to związek z jednej strony z wykładniczym wzrostem ilości wytwarzanych danych, które trzeba gdzieś archiwizować oraz z jednoczesnym spowolnieniem przyrostu gęstości zapisu na dyskach twardych. Jak zauważa Lantz, w ciągu ostatnich kilkunastu lat składane roczne tempo wzrostu gęstości zapisu na HDD spadło do poniżej 8%. Jednocześnie świat produkuje coraz więcej danych. Roczny wzrost wytwarzania informacji wynosi aż 61%. Eksperci mówią, że do roku 2025 wytworzymy 175 zetabajtów danych.
      Jako, że gęstość zapisu HDD niemal stanęła w miejscu, dramatycznie wzrosła cena każdego gigabajta dysnku twardego. Już w tej chwili 1 bit HDD jest czterokrotnie droższy niż 1 bit taśmy magnetycznej. Ta wielka nierównowaga pojawiła się w bardzo niekorzystnym momencie, gdy ilość wytwarzanych danych zaczęła gwałtownie rosnąć. Centra bazodanowe mają coraz większy problem. Na szczęście zdecydowana większość danych to informacje, które są rzadko potrzebne. To zaś oznacza, że w ich przypadku szybkość odczytu danych nie jest rzeczą zbyt istotną. Mogą być więc przechowywane na taśmach magnetycznych.
      Taśmy mają wiele zalet w porównaniu z dyskami twardymi. Są bardziej odporne na ataki cyberprzestępców, do działania potrzebują mniej energii, są trwałe i znacznie tańsze w przeliczeniu na gigabajt. Zalety te spowodowały, że – jak ocenia IBM – już 345 000 eksabajtów danych przechowywanych jest właśnie na taśmach.
      Najnowszy napęd taśmowy to wynik 15-letniej współpracy IBM-a i Fujifilm. Od roku 2006 firmy pobiły sześć kolejnych rekordów dotyczących napędów taśmowych. Ostatnie osiągnięcie było możliwe dzięki udoskonaleniu samej taśmy, głowicy odczytującej oraz serwomechanizmu odpowiadającego za precyzję pozycjonowania głowicy. Firma Fujifilm odeszła tutaj od przemysłowego standardu jakim jest ferryt baru i pokryła taśmę mniejszymi cząstkami ferrytu strontu. Inżynierowie IBM-a, mając do dyspozycji nową taśmę, opracowali nową technologię głowicy odczytująco-zapisującej, która współpracuje z tak gładką taśmą.
      O tym jak wielkie postępy zostały dokonane w ciągu kilkunastoletniej współpracy Fujifilm i IBM-a najlepiej świadczą liczby. W roku 2006 obie firmy zaprezentowały taśmę pozwalającą na zapisanie 6,67 miliarda bitów na calu kwadratowym. Najnowsza taśma pozwala na zapis 317 miliardów bitów na cal. Kartridż z roku 2006 miał pojemność 8 TB, obecnie jest to 580 TB. Szerokość ścieżki zapisu wynosiła przed 14 laty 1,5 mikrometra (1500 nanometrów), teraz to zaledwie 56,2 nanometra. Liniowa gęstość zapisu w roku 2006 sięgała 400 000 bitów na cal taśmy. Na najnowszej taśmie na każdym calu można zapisać 702 000 bitów. Zmniejszyła się też – z 6,1 mikrometra do 4,3 mikrometra – grubość taśmy, wzrosła za to jej długość. W pojedynczym kartridżu mieści się obecnie 1255 metrów taśmy, a przed 14 laty było to 890 metrów.

      « powrót do artykułu
    • przez KopalniaWiedzy.pl
      IBM uruchomił w Nowym Jorku Quantum Computation Center, w którym znalazł się największy na świecie zbiór komputerów kwantowych. Wkrótce dołączy do nich nich 53-kubitowy system, a wszystkie maszyny są dostępne dla osób i instytucji z zewnątrz w celach komercyjnych i naukowych.
      Quantum Computation Center ma w tej chwili ponad 150 000 zarejestrowanych użytkowników oraz niemal 80 klientów komercyjnych, akademickich i badawczych. Od czasu, gdy w 2016 roku IBM udostępnił w chmurze pierwszy komputer kwantowy, wykonano na nim 14 milionów eksperymentów, których skutkiem było powstanie ponad 200 publikacji naukowych. W związku z rosnącym zainteresowaniem obliczeniami kwantowymi, Błękity Gigant udostępnił teraz 10 systemów kwantowych, w tym pięć 20-kubitowych, jeden 14-kubitowy i cztery 5-kubitowe. IBM zapowiada, że w ciągu miesiąca liczba dostępnych systemów kwantowych wzrośnie do 14. Znajdzie się wśród nich komputer 53-kubitowy, największy uniwersalny system kwantowy udostępniony osobom trzecim.
      Nasza strategia, od czasu gdy w 2016 roku udostępniliśmy pierwszy komputer kwantowy, polega na wyprowadzeniu obliczeń kwantowych z laboratoriów, gdzie mogły z nich skorzystać nieliczne organizacje, do chmur i oddanie ich w ręce dziesiątków tysięcy użytkowników, mówi Dario Gil, dyrektor IBM Research. Chcemy wspomóc rodzącą się społeczność badaczy, edukatorów i deweloperów oprogramowania komputerów kwantowych, którzy dzielą z nami chęć zrewolucjonizowania informatyki, stworzyliśmy różne generacje procesorów kwantowych, które zintegrowaliśmy w udostępnione przez nas systemy kwantowe.
      Dotychczas komputery kwantowe IBM-a zostały wykorzystane m.in. podczas współpracy z bankiem J.P. Morgan Chase, kiedy to na potrzeby operacji finansowych opracowano nowe algorytmy przyspieszające pracę o całe rzędy wielkości. Pozwoliły one na przykład na osiągnięcie tych samych wyników dzięki dostępowi do kilku tysięcy przykładów, podczas gdy komputery klasyczne wykorzystujące metody Monte Carlo potrzebują milionów próbek. Dzięki temu analizy finansowe mogą być wykonywane niemal w czasie rzeczywistym. Z kolei we współpracy z Mitsubishi Chemical i Keio University symulowano początkowe etapy reakcji pomiędzy litem a tlenem w akumulatorach litowo-powietrznych.

      « powrót do artykułu
  • Ostatnio przeglądający   0 użytkowników

    Brak zarejestrowanych użytkowników przeglądających tę stronę.

×
×
  • Dodaj nową pozycję...