TORONTO, Ont. – Hoy del vehículo-base de datos ofrece información sobre remolque, lugares y más. Pero el trabajo en el Omnitracs Laboratorio de Innovación está tomando un hiper-locales – enfoque en la construcción de nuevos conocimientos en todo tipo de condiciones climáticas locales de estacionamiento, de los desiertos.
Con base en Chicago, el grupo, que opera como un
aparte de las empresas dentro de Omnitracs, se creó hace un año con el
objetivo de la utilización de la inteligencia artificial (IA) y de aprendizaje automático para resolver
los problemas de la industria.
“Con una cantidad suficiente de la clase correcta de los datos, creemos que la mayoría de los eventos son predecibles”, dice Michal ‘Mic’ Yariv, vice-presidente y gerente general – iniciativas estratégicas, durante una relacionada con el seminario. Y que incluso se refiere a eventos como averías mecánicas, accidentes, y la detención de veces en un expedidor de la ubicación.
Con
el derecho a la información, la industria de camiones se puede concentrar más en el tiempo que
kilometraje como una métrica clave. Que, dijo, es particularmente importante en una época de
electrónicos de los dispositivos de registro (Campos).
Hay
ya una gran cantidad de datos que se tenía. Omnitracs tiene 10.000 clientes, y monitores
alrededor de 1,2 millones de camiones por día, generando 30 terabytes de posición relacionados con la
los datos de cada año.
“Tener
así que gran parte de esta información nos permite producir ideas que realmente no se puede
producir por su propia cuenta,” ella dijo.
Aún así, los locales, los detalles marcan la diferencia. Es por eso que los conductores sigue a su vez a sus compañeros en los medios de comunicación social para una visión de cómo el tiempo que tarda un cliente en particular a la descarga de remolques. Hay limitaciones para el enfoque social, sin embargo, ya que la respuesta puede variar dependiendo del día de la semana, época del año, y el tipo de equipo.
Se llevó al laboratorio para centrarse en las actividades alrededor de 6.69 millones de lugares únicos, aprovechando los datos anónimos agregados individuales de los camiones.
Mirando más allá de los tradicionales geofencing, el Omnitracs laboratorio añadido una capa de puntos GPS para ver donde los camiones de acceder a los lugares, y los relacionados con los puntos como la seguridad de las chozas y bobtail estacionamientos. A partir de allí, se comenzó a calcular los tiempos de permanencia. Puestos en línea por los conductores fueron analizados para añadir otra capa de datos.
“Si
hacer esto a través de miles de camiones, y miles de visitas, entonces usted puede comenzar a
la comprensión de los patrones”, Yariv, dijo.
Los patrones de
en el clima pueden ser controlados más de cerca también.
“Hay mucho trabajo que se está realizando ahora mismo en la generación de nuevas fuentes de datos meteorológicos, lo que realmente ayuda,” Yariv, dijo.
Automóviles conectados puede identificar cuando un grupo de vehículos que se han activado los limpiaparabrisas. La inteligencia Artificial puede monitorizar las imágenes de las cámaras de tránsito.
Incluso las señales de torres de microondas ofrecer puntos de vista.
“Cuando están emitiendo microondas y envío de los mismos, hay una diferencia entre una ola perfecta y una onda distorsionada,” ella explicó. El resultado final puede identificar la precipitación en un host de hyper-a nivel local, la generación de alertas dentro de un camión, o las notas de seguridad y los equipos de operaciones.
Por el trazado de los lugares cuando los conductores están en su camarote durante cinco horas o más, Omnitracs busca también identificar aparcamiento desiertos — los lugares donde los conductores pueden ser obligados a parar en una carretera o en el parque en un intercambio.
“Nuestro
el trabajo que aquí no se hace”, dijo, refiriéndose a las prácticas de laboratorio de la labor en curso para
identificar aceptable lugares como terminales, estaciones de servicio y áreas de descanso.
Todo
más cerca de la ciencia de la ciencia ficción. Omnitracs espera implementar algunos
de los relacionados con la ubicación basada en datos de inteligencia en sus productos dentro de la
año.
