Hitachi Energy 開闢新戰線，最新推出人工智能植被管理系統，新服務不單有助減低山火、二氧化碳排放，而且更有助電力公司等公用業務保障資產。公司發言人指不少機構誤以為手上擁有的數據量未夠多，但如果經專家評估，結果隨時有驚喜。 調查顯示，70% 停電問題與植物有關，而且數字更是每年上升。當樹木長大至接觸到供電塔上的電線，便有可能引發山火，美國加州史上第二大的山火，據知便是由上述原因造成。傳統的管理方法是電子公司需停期派員監察輸電網絡，有需要時派員修剪高危樹木。不過，這種方法費時失事，而且受天氣及樹木種類因素影響，樹木在短時間內亦有可能快速增長，Hitach iEnergy 推出的人工智能管理系統，便可減少意外發生。 Hitachi Energy 的服務宗旨在於為未來可持續能源提供動力，發言人說 Vegetation Manager 系統正可確保能源會被有效運用。系統首先採用了日本研發中心的演算法，該演算法透過分析從多個源頭拍攝的相片、影片及衞星圖片，再結合不同地區的氣候變化、生態環境及土質等資料，從而推算出供電網附近的樹木成長狀況，在適當時候派員修剪過高或過長的樹木。有關方面又指出植被管理系統不單適用於電力公司，其他公用事業如通訊、鐵道、輸水、燃油等有硬件網絡設備的公司亦同樣受惠。 發言人又說，不少企業或機構管理者在談到人工智能及機器學習時，都認為需要擁有大數據資料庫才啟用智能分析，但普遍承認自己手上擁有的資料量並不足夠，因此雖然有採用人工智能技術的想法，卻遲遲未能落實。實際上，大部分手上的資料庫藏有非常足夠的數據，以公司服務的客戶為例，經專業團隊組織及評估後，建立出的人工智能系統往往能夠協助公司作出更好的決策，呼籲企業管理者如有意利用新科技開拓業務，一定要邀請專業團隊進行評估。 資料來源：https://bit.ly/3lR4MjT 相關文章：【大數據時代】三分一企業雲端儲存成本超標四成 人工智能介入優化儲存效率https://www.wepro180.com/bigdata220503/

無人駕駛汽車科技的實驗持續進行，不過大多應用於迴避障礙物及自動導航方面。美國麻省理工大學 (MIT) 一項人工智能研究就專門針對改善自動駕駛系統對交通燈的反應，結果不單改善交通順暢度，更可增加能源效益及減少廢氣排放，一舉兩得。 主持這次研究的研究員指出，雖然美國及世界其他地方已批准無人駕駛車上路，不過對於人類來說，無人駕駛汽車未能為人類帶來改善，因為乘客依舊受困於交通燈，因此團隊就希望能夠改善它們對交通訊號的反應，提升交通流暢度。研究採用深度強化學習 (deep reinforcement learning) 模式，即交由人工智能以試誤 (trial and error) 方式，通過不同的抉擇覓求最佳的演算法。 研究團隊首先模擬出一個十字路口場景，然後只提供機器學習無法自行掌握的知識，之後便交由人工智能計算不同狀況的反應。當人工智能的神經元網絡 (neural network) 找出通往改良交通狀況的方法或捷徑，研究團隊便會予以獎勵，相反如人工智能的演算法導致車輛在交通燈前完全停止則給予懲罰。而在人工智能學習的過程中，系統會從一隊車隊中收集到的互動數據，估算交通燈的變化，從而控制無人駕駛汽車的行駛速度，盡量增加綠燈時通過的車輛數目，同時避免汽車因紅燈而需要完全停止。 研究結果顯示，經最佳演算法下控制的無人駕駛汽車，其通過交通燈的流暢度大增，而即使受控制的汽車減低至 75%，其餘為人類操控車輛，交通流暢度仍能獲得顯著的改善。由於所有汽車均能減少非必要的加速或停車空轉，因此研究還可有效改善能源消耗及廢氣排放。不過，現時研究正在起步階段，而且只能應付一個十字路口位，要全面實行還須更多研究，但相信在智慧城市的帶動下，無人駕駛汽車將能更容易採集交通數據，應用團隊研究成果的可能性將相當高。 資料來源：https://bit.ly/3NqCJmD 相關文章：【上帝視角】樹木觸電引發山火…