ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್‌ನ ಯಶಸ್ಸು ರೈಲು ಸಾರಿಗೆ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಯಾವ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ತರುತ್ತದೆ?

     ಎಎಸ್AGI ಸಾಧಿಸುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿದ ಚೀನೀ ಕಂಪನಿಯಾದ ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್‌ನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಮಾದರಿ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳು ರೈಲು ಸಾರಿಗೆ ಉದ್ಯಮಕ್ಕೆ ಬಹುಆಯಾಮದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ, ನಿರ್ವಹಣೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಂದ ಈ ಕೆಳಗಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಡೆಸಲಾಗುವುದು:
1, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಮ್ಮಿಳನ: ರೈಲು ಸಾರಿಗೆಯ AI ಚಾಲಿತ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಪರಿವರ್ತನೆ.
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಕ್ರಾಂತಿ: ರೈಲು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳ ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ ಮಟ್ಟದ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಸಾಧಿಸಲು ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಫಾರ್ಮರ್ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ಆಧಾರಿತ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ಟೋಕಿಯೊ ಮೆಟ್ರೋಗೆ ಇದೇ ರೀತಿಯ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದ ನಂತರ, ಪೀಕ್ ಅವರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು 23% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯ ಬಳಕೆ 12% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಕರಣ: ಲಂಡನ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಕ್ರಾಸ್‌ರೈಲ್ ಯೋಜನೆಯು ಡಿಜಿಟಲ್ ಅವಳಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಹರಿವಿನ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ಮೂಲಕ ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು 2023 ರಲ್ಲಿ ಹಠಾತ್ ವಿಳಂಬಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು 40% ರಷ್ಟು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಮುನ್ಸೂಚಕ ನಿರ್ವಹಣೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಗತಿ: ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಸ್ಥಿತಿಯ ಜ್ಞಾನ ಗ್ರಾಫ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು, ಲೇಸರ್ ಸ್ಥಳಾಂತರ ಸಂವೇದಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ಐತಿಹಾಸಿಕ ನಿರ್ವಹಣಾ ದಾಖಲೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು. ಶೆನ್‌ಜೆನ್ ಮೆಟ್ರೋದ ಪೈಲಟ್ ನಂತರ, ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಜ್ಯಾಮಿತೀಯ ವಿರೂಪತೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯ ನಿಖರತೆ 98.7% ತಲುಪಿತು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚವು 35% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಡಾಯ್ಚ ಬಾನ್ ಡಿಬಿ ಆನ್‌ಬೋರ್ಡ್ ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಅರೇಗಳ ಮೂಲಕ ಚಕ್ರ ರೈಲು ವೈಪರೀತ್ಯಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಧ್ವನಿಮುದ್ರಣ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, 14 ದಿನಗಳ ಮುಂಚಿತವಾಗಿ 89% ಎಚ್ಚರಿಕೆ ದರದೊಂದಿಗೆ.
2, ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಮಾದರಿ ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ: ದತ್ತಾಂಶ ಸ್ವತ್ತುಗಳ ಮೌಲ್ಯ ಬಿಡುಗಡೆ
ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಹರಿವಿನ ಮೌಲ್ಯ ಗಣಿಗಾರಿಕೆ: ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಚಲನೆಯ ಪಥಗಳನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯ ಹರಿವಿನ ಶಾಖ ನಕ್ಷೆಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ಸ್ಪಾಟಿಯೋಟೆಂಪೊರಲ್ ಗ್ರಾಫ್ ನರಮಂಡಲದ ಜಾಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಶಾಂಘೈ ಹಾಂಗ್‌ಕಿಯಾವೊ ಹಬ್ ಅಂಗಡಿಗಳ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಿತು, ಇದರ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಟಿಕೆಟ್ ಅಲ್ಲದ ಆದಾಯದಲ್ಲಿ 19% ಹೆಚ್ಚಳವಾಯಿತು. ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ MTR ನ "ರೈಲ್ವೆ+ಆಸ್ತಿ" ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಯಾಣ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ TOD ಯೋಜನೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಯಶಸ್ಸಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು 27 ಶೇಕಡಾ ಅಂಕಗಳಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಬುದ್ಧಿವಂತ ಇಂಧನ ನಿರ್ವಹಣೆ: ಎಳೆತದ ವಿದ್ಯುತ್ ಸರಬರಾಜು ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬೀಜಿಂಗ್ ಮೆಟ್ರೋ ಲೈನ್ 10 ರಲ್ಲಿ ಪುನರುತ್ಪಾದಕ ಬ್ರೇಕಿಂಗ್‌ನ ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆಯ ದರವನ್ನು 65% ರಿಂದ 82% ಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಟೋಕಿಯೊ ಮೆಟ್ರೋ ಫೋಟೊವೋಲ್ಟಾಯಿಕ್ ಶಕ್ತಿ ಸಂಗ್ರಹ ಎಳೆತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಸಹಯೋಗದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್, 2024 ರ ವೇಳೆಗೆ 91.2% ದೈನಂದಿನ ಸರಾಸರಿ ಫೋಟೊವೋಲ್ಟಾಯಿಕ್ ಬಳಕೆಯ ದರವನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ.
3, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಬದಲಾವಣೆ: ಚುರುಕಾದ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪರಿಸರ ಪುನರ್ರಚನೆ: 300 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಸಲಕರಣೆ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಸೇರಲು ಆಕರ್ಷಿಸಲು "ರೈಲು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಮುಕ್ತ ವೇದಿಕೆ"ಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ, ದೋಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕೆ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು 45 ನಿಮಿಷಗಳಿಂದ 8 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸಿದೆ. ಗುವಾಂಗ್‌ಝೌ ಮೆಟ್ರೋ ಮತ್ತು ಸೆನ್ಸ್‌ಟೈಮ್ ಟೆಕ್ನಾಲಜಿ ಜಂಟಿ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿವೆ, ಇದು ಸಂಪರ್ಕ ಜಾಲ ತಪಾಸಣೆಯ ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು 15 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಸುಳ್ಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ದರವನ್ನು 0.3% ಕ್ಕೆ ಇಳಿಸಿದೆ. ಪ್ರತಿಭಾ ರಚನೆ ರೂಪಾಂತರ: "AI+ರೈಲ್" ಸಂಯೋಜಿತ ಪ್ರತಿಭಾ ತರಬೇತಿ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದರಿಂದ, ಚೆಂಗ್ಡು ಮೆಟ್ರೋದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳ ಪ್ರಮಾಣವು 3% ರಿಂದ 12% ಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ತಂಡದ ಪೇಟೆಂಟ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಐದು ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ. ಸಿಂಗಾಪುರದಲ್ಲಿ SMRT 23 ಬುದ್ಧಿವಂತ ರೂಪಾಂತರ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತೇಜಿಸಲು ಮುಖ್ಯ AI ಅಧಿಕಾರಿಯ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ.
4, ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ನವೀಕರಣ: ರೈಲು ಸಾರಿಗೆಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮರು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು.
ಸೇವೆಯಾಗಿ ಚಲನಶೀಲತೆ (MaaS) ಆಳಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: 17 ಸಾರಿಗೆ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಸಾರಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ಎಂಜಿನ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು. ಹ್ಯಾಂಗ್‌ಝೌ "ಝೆ ಲಿ ಚಾಂಗ್ ಕ್ಸಿಂಗ್" ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಸರಾಸರಿ ಕ್ರಾಸ್ ಮೋಡ್ ವರ್ಗಾವಣೆ ಸಮಯವನ್ನು 22 ನಿಮಿಷಗಳಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದೆ. ಕ್ಸಿಯೊಂಗ್'ಆನ್ ನ್ಯೂ ಏರಿಯಾದಲ್ಲಿನ ಪೈಲಟ್ ಟ್ರಾವೆಲ್ ಕ್ರೆಡಿಟ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ನಡವಳಿಕೆಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ "ಮೊದಲು ಸವಾರಿ ಮಾಡಿ, ನಂತರ ಪಾವತಿಸಿ" ಮಾದರಿಯನ್ನು ಜಾರಿಗೆ ತಂದಿದೆ, ಟಿಕೆಟ್ ಸಂಗ್ರಹ ದರವು 99.8% ಕ್ಕೆ ಏರಿದೆ. ಡಿಜಿಟಲ್ ಅವಳಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಿರ್ಮಾಣ: ಸಲಕರಣೆಗಳ ಜೀವನಚಕ್ರ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಮಿಲಿಮೀಟರ್ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಸುಧಾರಿಸಲು ಪೂರ್ಣ ಅಂಶ 3D ಆಸ್ತಿ ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಬೀಜಿಂಗ್ ಜಾಂಗ್‌ಜಿಯಾಕೌ ಹೈ-ಸ್ಪೀಡ್ ರೈಲ್ವೆಯ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ತಪಾಸಣೆ ಕೆಲಸದ ಹೊರೆಯನ್ನು 73% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ದುಬೈ ಮೆಟ್ರೋದ ಡಿಜಿಟಲ್ ಅವಳಿ ತುರ್ತು ಡ್ರಿಲ್‌ಗಳ ವರ್ಚುವಲೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸಾಧಿಸುತ್ತದೆ, ತುರ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ವೇಗವನ್ನು 40 ಪಟ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
5, ಅಪಾಯ ತಡೆಗಟ್ಟುವಿಕೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣ: ಗುಪ್ತಚರ ಯುಗದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಖಾತರಿ
ಭದ್ರತಾ ರಕ್ಷಣೆ ಅಪ್‌ಗ್ರೇಡ್: ಒಳನುಗ್ಗುವಿಕೆ ಪತ್ತೆಗಾಗಿ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಉತ್ಪಾದಕ ಜಾಲವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, 0.02% ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲ್ಪಡುವ ಸುಳ್ಳು ಎಚ್ಚರಿಕೆ ದರದೊಂದಿಗೆ 99.97% ಕೈಗಾರಿಕಾ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ದಾಳಿಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಪ್ರತಿಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಗರಾದ್ಯಂತ ಭದ್ರತಾ ಡೇಟಾ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಫೆಡರೇಟೆಡ್ ಕಲಿಕಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಬೆದರಿಕೆ ಗುಪ್ತಚರ ನವೀಕರಣ ಸಮಯವನ್ನು 72 ಗಂಟೆಗಳಿಂದ 15 ನಿಮಿಷಗಳವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ನೈತಿಕ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟು: ಪ್ರಮುಖ ಸಿಸ್ಟಮ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳಿಗೆ 4.8/5 ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಸ್ಕೋರ್‌ನೊಂದಿಗೆ AI ನಿರ್ಧಾರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ. ಪ್ರಯಾಣಿಕರ ಗೌಪ್ಯತೆ ಡೇಟಾ ಅನಾಮಧೇಯೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ GDPR ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಡೇಟಾ ಸಾರ್ವಭೌಮತ್ವ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿ.
ಭವಿಷ್ಯದ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: ರೈಲು ಸಾರಿಗೆ ಉದ್ಯಮವು "ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ → ಡಿಜಿಟಲೀಕರಣ → ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ" ಯಿಂದ ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಡೀಪ್‌ಸೀಕ್‌ನ ಅಭ್ಯಾಸವು ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಬದಲಾವಣೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಪುನರ್ರಚನೆಯೊಂದಿಗೆ ತಾಂತ್ರಿಕ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಉತ್ತೇಜಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ. ಬಹು-ಏಜೆಂಟ್ ಸಹಯೋಗ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಕ್ವಾಂಟಮ್ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ನಂತಹ ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರಗತಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉದ್ಯಮವು AI ಶ್ರೇಷ್ಠತಾ ಕೇಂದ್ರವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸೂಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಣದ ಪ್ರಮೇಯದ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಉದ್ಯಮ ಮಟ್ಟದ ಪರಿವರ್ತನೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು AI ಆಡಳಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಬೇಕು. ಕೊರಿಯಾ ರೈಲ್ವೆ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಯ (KRRI) ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ, ಸಮಗ್ರ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ರೈಲು ಸಾರಿಗೆಯ ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚವನ್ನು 38% ರಷ್ಟು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಸೇವಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು 55% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು, ಇದು ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ರೈಲು ಸಾರಿಗೆಯ ವಿಕಸನೀಯ ನಿರ್ದೇಶನವಾಗಿರಬಹುದು.