Хувийн мэдлэг (AI) болон хөнгөн технологи нь аж үйлдвэрийн автоматжуулалт, ухаалаг хөдөлгөөнтийн хязгаарлалтыг өөрчилж байна. Энэ хувилбарыг идэвхжүүлэгчдийн дунд Ravi Shankar Garapati юм. Энэ судалгаа нь холбогдсон тээврийн хэрэгсэлд урьдчилан сэргийлэх, өгөгдлийн суурилсан шийдэл хийхын тулд шинэ арга замыг харуулж байна. , машин суралцах, хөнгөн цагааны компьютерийн, вэб технологийг нэгтгэхийн тулд орчин үеийн тээврийн системдийн найдвартай байдал, үр ашигтай байдлыг сайжруулдаг. "Хөнгөн дээр суурилсан вэб интерфэйс ашиглан холбогдсон тээврийн хэрэгсэлд зориулсан AI-д тохиромжтой predictive maintenance framework" Predictive Maintenance-ийн зардлыг олж авах Garapati-ийн судалгааны үр дүнд механизмын асуултуудыг эхлэхээ өмнө урьдчилан сэргийлэх, шийдэхийн тулд ухаалаг хадгалах системийн эрэлт хэрэгцээг нэмэгдэж байна. Хэвийн хадгалах загварууд нь хэзээ ч урсгалын дараа асуудал сэргийлэх реактив арга замыг ашигладаг. Үнэндээ, Garapati-ийн framework нь AI алгоритмуудыг ашиглан эрэлт хэрэгцээг урьдчилан сэргийлэх зорилготой бөгөөд Connected Vehicles-ийн телематик өгөгдлийн байнгын дамжуулан үйл ажиллагаа явуулж байна. Эдгээр мэдлэгүүд нь хөнгөн хостын вэб интерфэйс дамжуулан визуалж болно. Энэ загвар нь үр ашигтай, аюулгүй байдлыг сайжруулах шийдлийг хөгжүүлэхэд Garapati-ийн өргөн хүрээтэй амжилтыг харуулдаг. вэб интерфэйс өгөгдлийн болон шийдвэрлэх хоорондын хоорондын хоорондоо болгон ажилладаг бөгөөд хадгалах инженерийн болон анализаторууд системийн нөхцөлд бодит цаг хугацаагаар үзэх, тайлбарлах боломжийг олгодог. Энэ нь өгөгдлийн анализ дээр суурилсан шинжлэх ухааны үйл ажиллагааны сонголт дэмждэг. Давуу талбарыг урьдчилан сэргийлэхын тулд мэдээлэл ашиглах Garapati-ийн бүтэц нь өгөгдлийн суурилсан мэдлэгний принцип юм. Connected vehicles generate extensive operational data from onboard sensors and infotainment systems, including parameters such as engine temperature, speed, and brake activity. His study demonstrates how this data, when processed through AI and stored in a secure cloud environment, can yield valuable predictions about potential maintenance needs. Логистик регрессийн болон ангилалтын алгоритмыг ашиглан систем нь тодорхой төрлийн хязгаарлалыг өмнөх шинж чанарыг мэдэгддэг. Жишээ нь, температур, гагнуурын ач холбогдол нь бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хязгаарлалыг сигналиж чадна. Garapati-ийн судалгаа нь машин суралцах загварууд нь 10 хоногийн долоо хоногийн дотор идэвхтэй хадгалах үйл явдлыг урьдчилан сэргийлэхийн тулд эдгээр нарийвчлалтай янз бүрийн шинж чанарыг интерпретийг хэрхэн илрүүлэх болно. Cloud Integration болон систем архитектур Garapati-ийн судалгааны баруун нь архитектурын софистицид байна. Барилгын загвар нь хөнгөн дээр суурилсан инфраструктур дээр ажилладаг. Энэ модуль загвар нь шилжих боломжийг сайжруулдаг. Энэ модуль загвар нь өөр өөр платформ, төхөөрөмжүүд хооронд хандах боломжийг сайжруулдаг. Инженерийн систем нь браузер дээр суурилсан интерфэйс дамжуулан далайн хайж болно, диагностик параметрүүд сонгоно уу, секундын дотор AI-ийн үүсгэсэн мэдрэмжийг үзнэ үү. Өнгөрсөн автомашины системийн интерфэйс (APIs) ашиглан хэрэглээний програм хангамжийн интерфэйс (APIs) ашиглаж, тээврийн хэрэгсэл нь сенсорүүд нь хөнгөн үйлчилгээг холбогдсон. Энэ нь хөнгөн дээр байрладаг борлуулалтын дијагностик, анализ хэрэгсэл хостын хооронд зөөлөн холбоог боломжийг олгодог. Үүний үр дүнд, өгөгдлийн цуглуулах, алдааны урьдчилан сэргийлэх, тээврийн хэрэгсэл нь борлуулалтын системийг хамардаггүйгээр бодит цаг хугацааны хариу сайжруулдаг. Нууцлалын болон техникийн асуултууд хийх Garapati-ийн ажил нь өгөгдлийн хувийн ижил байдал, нэрийн компьютерийг чухал мэдэгддэг. Connected vehicles collect vast amounts of operational and environmental information, and managing this data responsibly is crucial. His research outlines mechanisms to ensure compliance with data protection standards through controlled cloud environments and encrypted communication pathways. Үүнээс гадна, харьцуулахад Cloud-д тохируулсан урьдчилан сэргийлэх шийдлийг холбоотой техникийн асуултуудыг мэдэгддэг, харин латенцийн удирдлага, хангамжийн ширхэг optimization, олон эх сурвалж өгөгдлийн багтаамж. Гэсэн хэдий ч, Garapati эдгээр шинж чанарыг үзүүлж, аж үйлдвэрийн тохируулгын практик ач холбогдоно. Аж үйлдвэрийн болон судалгааны нөлөө Гарапати-ийн урьдчилан сэргийлэх бүтэц нь алдартай мэдлэг, автомашины аж үйлдвэрийн хооронд хөгжиж буй харилцааны хавтгай юм. Автомашины гадна, түүний судалгааны талаархи принципы нь үйлдвэрлэл, логистики, эрчим хүчний систем, тоног төхөөрөмжийн найдвартай байдал нь чухал юм гэх мэт бусад чиглэлээр нэмэгдүүлж болно. Түүний олборлолт нь AI analytics нь хөнгөн технологийг нэгтгэх нь үйл ажиллагааны зардал багасгах, хүчин чадал амьдралыг нэмэгдүүлэх, нийтлэг байгаль орчныг сайжруулдаг гэж үздэг. Web-based dashboards-ийн интеграцийг хэрэглэгчид энгийн өгөгдлийг интуитивно үзүүлэх боломжийг олгодог, инженерийн болон шийдэл хийхчид хооронд хязгаарлалыг хамарна. Accessible cloud интерфэйс ашиглан аж ахуйн нэгжүүд өргөн хүрээтэй дистрибутирован системд гүйцэтгэлийн метрикуудыг хянахын тулд харьцуулахад харьцуулахад харьцуулаарай. Тиймээс Garapati-ийн судалгаа нь дэлгэрэнгүй аж үйлдвэрийн 4.0-ийг хүрчлэхэд тохиромжтой дижитал экосистемыг үүсгүүлдэг. Real-World Impact дээр төвлөрсөн судалгаа Ravi Shankar Garapati түүний карьерын хооронд шинжлэх ухааны мэдрэмжийг практик шинэчлэлтүүдээр өөрчлөх зорилготой. Түүний портфолио нь AI инженерийн, хөнгөн архитектур, вэб технологийг хамардаг, хэрэглээ нь ухаалаг хөдөлгөөн, дижитал инфраструктур, автоматжуулалт гэх мэт салбарт хамардаг. Өмнөх үйлчлүүлэгчдэд харьцуулагдсан шиг, энэ нь техникийн гүнзгий, хэрэглэгчдэд зориулсан загварыг нэгтгэсэн шийдлүүд дээр нарийвчлалтай бөгөөд дэвшилтэт системүүд нь практикчид, оролцогчдад мэдэгдэж, ашиглаж болно. Гарапати-ийн судалгаа нь AI-ийн интеграцийг практик аргаар харагдаж байгаа бөгөөд шинж чадварыг эсвэл futuristic идеализмээс явах. Үүнээс гадна, түүний ажил нь өгөгдлийн боловсруулах, шинж чадварыг олборлох, урьдчилан сэргийлэх загвар дээр ихэвчлэн ач холбогдолтой гүйцэтгэл нэмэгдүүлэх боломжтой юм. Түүний тусламж нь интердисциплинар инженерийн шинж чадварын эрчим хүчний баталгаатай юм. Загварын аялал Бусад судалгааны насос нь автономын тээврийн хэрэгсэлээс олон загварын өгөгдлийг хангахын тулд урьдчилан сэргийлэх бүтэц, өгөгдлийн боловсруулах латенцийг багасгахын тулд Edge Computing-ийг нэгтгэх боломжтой. Үүнээс гадна, өгөгдлийн удирдлагын бүтэц нь хөгжилтэй байхдаа, AI загварууд дахь транспарент, ач холбогдолтой байдлыг хангах нь төвөгтэй байх болно. Онцлох, аюулгүй, дэлгэрэнгүй AI-ийн хэрэглээг зориулсан түүний үргэлжлүүлэн ач холбогдол нь анхааралтай шинэчлэлт зориулалттай дэлхий даяар ач холбогдолтой байдаг. Хувийн мэдлэг, хөнгөн архитектур, вэб технологиудын харьцуулалт нь түүний хамгийн сүүлийн үеийн хуваалцлагатай харьцуулахад дижитал трансформацийг мэдрэмжтэй, байгаль орчинд ажиллуулж болохыг харуулж байна.

This story contains new, firsthand information uncovered by the writer.

Энэхүү аудио нь түүхийн эх хэлээр хийгдсэн болно!

Ravi Shankar Garapati AI болон Cloud Integration загвартай ухаалаг автомашины системийг хөгжүүлэх

About Author

Сэтгэгдлүүд

TAG ҮҮ

ЭНЭ ӨГҮҮЛЛИЙГ ТОЛГОЙЛУУЛСАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps