आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड प्रोवोकेटिव Moto-GP साइकिलें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड प्रोवोकेटिव Moto-GP साइकिलें

दिसम्बर 14, 2019 0 By obaidrock

मोटो-जीपी के रूप में यह मौसम 2018 में अधिकतम गति पर है। पिछले रविवार को हमने पिछले वर्षों में सबसे अच्छी दौड़ देखी है, जिसमें 100 से अधिक भीड़ और 6 अलग-अलग सवार दौड़ रहे हैं। यह हो सकता है कि विभिन्न दावेदारों के लिए यह दुखद है, लगातार एक मुद्दा है: मार्क मार्केज़। इस अवसर पर कि आप हमसे पूछते हैं, वह इस कहानी में रोबोट हो सकता है, हालांकि जब तक हम उस थीम पर अपनी सीखने की गणना को ठीक नहीं करते हैं, तब तक हम मोटो-जीपी में उपयोग किए जाने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के मज़ेदार हिस्से में कैसे कूदते हैं। किसी को लगता होगा कि मोटो जीपी साइकिल चलाने का सबसे कठिन टुकड़ा आपके शरीर को इतना नीचे ला रहा है कि आपके घुटने काले-टॉप को मोड़ते हुए संपर्क करते हैं। इसलिए ऑफ-बेस, ऐसी साइकिल चलाने का सबसे मुश्किल टुकड़ा है … इसकी शुरुआत। सामने के पहिया को उठाने के बिना 250 से अधिक ताकत के साथ एक साइकिल की शुरुआत करना एक गुणी व्यक्ति के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नेड का हाथ लगता है, क्योंकि उनकी पांचवीं धांधली में भी वे दो पहियों पर नियंत्रण करने और रखने के लिए अभी भी मुश्किल हैं। वही जानकारी के लिए जाता है। मोटो-जीपी साइकिल लगातार विकसित होने वाले गैजेट्स के कारण जानकारी का एक बड़ा माप उत्पन्न करती है जिसमें निष्पादन में सुधार करने के लिए साइकिल शामिल हैं। हार्डवेयर के साथ साइकिल को बाहर करना बहुत सरल है, फिर भी महत्वपूर्ण कदम सवार के इनपुट के साथ सूचना को समन्वयित कर रहा है और आदर्श संकल्प पर पहुंच रहा है।

गीगी Dall’Igna, डुकाटी कोर्स के महाप्रबंधक, जिन्हें दो वर्ल्ड सुपरबाइक खिताब मिल चुके हैं, दूसरों के बीच में, डुकाटी डैशिंग बोट को वापस लेने का कठिन काम दिया गया था, मोटो-जीपी और वर्ल्ड सुपरबाइक दोनों में इसके प्रोसेसिंग प्लांट के लिए हस्टरिंग के बाद। जैसा कि sportrider.com द्वारा व्यक्त किया गया है, आयोजक ने शुरू किया। सभी बातों पर विचार किया गया, वह लोरेंजो के पास जाने के अलावा बड़ी जानकारी के लिए गया (एक खेद है कि अब तक चिंतित है) और मोटो-जीपी राइफल के लिए डुकाटी की साइकिल में पहले IoT और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस नवाचारों को साकार किया।

उपक्रम के पीछे प्रेरणा यह है कि डुकाती को साइकिल की व्यवस्था के संबंध में बेहतर विकल्पों पर व्यवस्थित करने के लिए समूह में सक्षम किया जाए। हर साल, मोटो-जीपी साइकिल को 18 पटरियों के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए, और हर बार असीमित परिणाम प्राप्त करने योग्य परिणाम होंगे। यह वह जगह है जहां आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस गणनाएं आती हैं, और जैसा कि डुकाटी की घोषणाओं से संकेत मिलता है, साइकिल की व्यवस्था के संबंध में सही विकल्प पर बसने में इसका किसी भी तरह का प्रभाव पड़ा है।

बड़ी जानकारी के सभी स्टॉप को बाहर निकालने के लिए, डुकाटी ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और IoT वेंचर को अंजाम दिया, इसलिए वे अलग-अलग परिस्थितियों में साइकिल के संचालन और निष्पादन को पुन: उत्पन्न कर सकते हैं। साइकिल पर सेंसर, 40 से 100 तक जा रहे हैं, जानकारी इकट्ठा करते हैं, उदाहरण के लिए, गति, मोटर चल मापदंडों, आग, टायर और ब्रेक तापमान, तेज, डगमगाने, कंपन और समझ। जब जानकारी एकत्र की जाती है, तो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंसिस ने सही डिजाइन की समझ बनाने के लिए आवेदन किया। उनकी घोषणाओं के अनुसार, रेस ट्रैक्स के लगभग 4,000 सेगमेंट और 20 विविध डैशिंग स्थितियों को तोड़ दिया गया है, इस व्यवस्था से अधिक व्यापक मोड़ की आशंका है। इसके अलावा, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रणनीतियों को एक सेटिंग परिवर्तन के बाद साइकिल के प्रदर्शन और आचरण का अनुमान लगा सकते हैं।
साइकिल के संबंध में, डुकाटी कृत्रिम बुद्धि निर्माता नहीं है जो ज्ञान के बिट्स के लिए बड़ी जानकारी के लिए जा रहा है। यामाहा ने अतिरिक्त रूप से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और एमएल के सभी स्टॉप को बाहर निकाला और अपने सेल्फ ड्राइविंग क्रूजर का एक ताज़ा संस्करण बनाया, जो कि 3 साल के सीखने के बाद, एक सर्किट पर चला गया और वैलेंटिनो रॉसी के समय का विरोध किया। एक ह्यूमनॉइड रोबोट के साथ आउटफिट, MOTOBOT को पता चला कि सर्किट की कुल लैप कैसे करें, फिर भी बिना रोसी के समय के पास। भले ही हम चकाचौंध हो। क्या अधिक है, एक टुकड़ा पागल हो गया: यामाहा जोरदार भविष्यवाणी करता है कि बॉट दो साल के भीतर रॉसी को हरा देगा, और यह कि राक्षसी हमें बहुत अधिक बाहर करती है। किसी भी मामले में, उद्यम का कारण मोटो-जीपी में प्रतिस्पर्धा करने वाली साइकिल का निर्माण नहीं हो सकता है, फिर भी वर्तमान सड़क साइकिल को बेहतर बनाने के लिए, जो उन्हें सवारों के लिए अधिक सुरक्षित बनाती है।

आगे साइकिल और सवार की प्रदर्शनी में सुधार होगा।

“जानकारी से, हम चीजों का एक बड़ा सौदा बता सकते हैं, चूंकि हमारे पास साइकिल के तत्वों के बारे में डेटा का खुलासा करने वाले सेंसर हैं, इसलिए ब्रेकिंग, क्विकनिंग, थ्रॉटल। उस बिंदु पर हमारे पास डेटा के बारे में डेटा देने वाले सेंसर का एक बड़ा सौदा है। वैलेंटिनो रॉसी के डेटा इंजीनियर मैटेमो फ्लेमिनी कहते हैं, “मोटर निष्पादन और कई अलग-अलग सेंसर जो साइकिल के लिए संकेत हैं। मूल रूप से, मैं आपको साइकिल के बारे में सब कुछ शिक्षित कर सकता हूं।”

मोटो-जीपी में सही तरीके से की गई बड़ी जानकारी का एक और बढ़िया मामला है जॉन मैकगिननेस, आइल ऑफ मैन टीटी में 21 बार के चैंपियन, जो कि ग्रह पर सबसे कठिन और सबसे अधिक जोखिम वाली साइकिल प्रतिद्वंद्विता है, जिसने अपने 107 साल के इतिहास में 245 जीवन जीते हैं। । जॉन के पास एक जांच थी: किस कारण से वह कहेगा कि वह इतना महान है, जो उसे चींटी का प्रदर्शन करता है? सभी चीजें सह

nsidered, EMC और सीनियर रोड टेस्टर एडम के साथ मिलकर “चाड” चाइल्ड ने सूचना के धुंधलेपन को गहरा कर दिया। उन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेस्ट सेशन किया, दो साइकिलों से उनके शरीर की जानकारी इकट्ठा की जैसे वे 4,000 मीटर के कोर्स की सामान्य दौड़ की तुलना में 6 लैप की छोटी सवारी कर रहे थे। सत्र के दौरान, साइकिल सेंसर की जानकारी एकत्र की गई थी, उदाहरण के लिए, मोटर, ट्रांसमिशन, थ्रॉटल, एक्सेलेरोमीटर, व्हर्लिगिग और अन्य; बॉयोमीट्रिक जानकारी, उदाहरण के लिए, हृदय और श्वास दर और कैलोरी; और जीपीएस जानकारी: सटीकता को बढ़ाने के लिए जीपीएस रीडिंग की तीन अलग-अलग व्यवस्था। चीजों को मज़ेदार बनाने के लिए, दो प्रतिद्वंद्विताएं थीं कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामान्य आबादी के लिए सक्षम, एक जिसमें नेटवर्क को एक ऐसे मॉडल का निर्माण करने की आवश्यकता थी जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जॉन की समृद्धि, मॉडलिंग मोटर साइकिल मैथ को समझा सके, और जो एक दावेदार को उकसाए कि वह किसी एक जानकारी को इकट्ठा कर सके। डैशबोर्ड्स तक पहुंचते हुए, विज़ुअलाइज़ेशन मोटरसाइकिल मठ।
मॉडलिंग मोटरसाइकिल मठ के लिए, शैंपू में एक आकर्षक और उपन्यास पद्धति थी। उन्होंने सत्यापित किया कि यांत्रिक कारकों के बजाय जॉन की गति को समझने में साइकिल और सवार की स्थिति उत्तरोत्तर महत्वपूर्ण थी। विज़ुअलाइज़ेशन मोटरसाइकिल मैथ के संबंध में, विजेता को पता चला कि ग्राहक को किसी क्षेत्र-खंड खंड पर अपनी बहुत ही सीधी जांच कैसे करने दें। दूर होने के लिए कोई जगह नहीं है, कोई जगह नहीं है, और हम नहीं भी पसंद करेंगे। बड़े डेटा और गणना जो इसके साथ कूल्हे से जुड़े होते हैं, हमारे जीवन को सरल बनाते हैं, जिससे हमें सुधार होता है और बहुत अधिक गति से विकास होता है। किसी भी मामले में, वहाँ अभी तक पुराने शैली के व्यक्ति हैं जो साइकिल की सवारी पर चर्चा करते हैं, फिर भी महसूस करते हैं कि राइडर के इनपुट पर विचार किया जाना है। केसी स्टोनर, कई बार मोटो जीपी वर्ल्ड चैंपियन (डुकाटी 2017) और होंडा (2011), और अब डुकाटी के लिए परीक्षण सवार के रूप में, सवार की आलोचना का एक असाधारण समर्थक है। रेस जीतने के लिए तैयार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पायलट के रूप में देखे जाने के मद्देनजर, अभी तक एक चैम्पियनशिप, और हर बार एक डुकाटी की सवारी करने के लिए, कुछ ऐसा जो वैलेंटिनो रॉसी ओवरसॉ भी नहीं, हमें उसे थोड़ा सा क्रेडिट देने की जरूरत है।

समाप्त? रोबोट और लोगों के बीच एक सामंजस्य। हम सभी शांति में रहें।