
Deltakerne i prosjektet deler sine data frivillig
Ford med nytt system for å forutse trafikkulykker
Ford leder et konsortium som nå utvikler et digitalt verktøy som ved hjelp av data fra tilkoblede biler og sensorer i veibanen skal kunne forutse hvor risikoen for trafikkulykker er størst. Hvert eneste år blir mer enn 1,3 millioner mennesker drept i trafikken.
Bare i Norge er det anslått at trafikkulykker årlig koster samfunnet mer enn 30 milliarder kroner.
Med «Data-Driven Road Safety Tool» skal lokale myndigheter kunne analysere data som er samlet inn fra internett-tilkoblede biler og sensorer i veibanen. Ved hjelp av disse kan de beregne seg frem til hvilke veier eller lyskryss hvor sannsynligheten for en trafikkulykke er størst og redusere faren.
– Snart vil alle nye kjøretøy være et tilkoblet kjøretøy. Vi ser på dette som en stor mulighet for å redusere faren for trafikkulykker - og ikke minst tap av menneskeliv. Ved å samarbeide med ledende innovatører, eksperter og akademikere håper vi med dette prosjektet å virkelig få gjort noe med trafikkulykker, sier prosjektleder for City Insight i Ford Mobilty Europa, Jon Scott.
I prosjektet samarbeider Ford Mobility blant annet med Vivacity Labs som er spesialister på AI-sensorer, ledende akademikere fra Loughborough University’s Transport Safety Research Centre med støtte fra Transport for London. Målet med prosjektet er å utvikle verktøyet slik at det skal kunne brukes av innbyggerne i de største byene verden over. De har også fått støtte fra Innovate UK, den britiske varianten av Innovasjon Norge.
700 tilkoblede biler og 100 veisensorer
Nå i sommer har Ford startet et 18 måneders prosjekt hvor data fra mer enn 700 personbiler og nyttekjøretøy i London og Oxfordshire skal samles inn og analyseres. Deltakerne i prosjektet deler sine data frivillig. Detaljert informasjon om både hvor de bremser, akselererer, bruker rattet og lignende skal settes sammen med data fra 100 smarte sensorer som er plassert ut i området.
Med sensorene som Vivacity har utviklet, skal maskinlæringsalgoritmer kunne påvise nestenulykker og registrere bevegelsesmønsteret til myke trafikanter som gående og syklende og biler som ikke er tilkoblet. All dataen er anonymisert.
– Dette prosjektet gir oss mulighet til å bruke vår forskning på kunstig intelligens for å gjøre veiene våre tryggere og se på muligheten for å integrere våre systemer inn i Ford Mobility sitt økosystem, sier Chief Operating Officer i Vivacity Labs, Peter Mildon.
Suksess med prøveprosjekter i London
Tidligere har Ford Mobility gjennomført to suksessfylte prøveprosjekt i London med data fra tilkoblede kjøretøy som tilsammen har kjørt mer enn 1,6 millioner km i den engelske hovedstaden. Ved hjelp av disse har analytiker og forskere hos Ford Mobility påvist en rekke steder hvor sjansen for trafikkulykker er stor og gitt denne informasjonen og anbefalinger til løsninger, videre til lokale myndigheter.
Disse anbefalingene omfatter alt fra å fjerne vegetasjon langs veibanen som hemmer sikten til bruk av midtdelere og høyere skilter.
Ford Mobility jobber også med myndighetene i Køln i Tyskland og Valencia i Spania for å identifisere hvordan tilkoblede biler og infrastrukturen kan bedre mobiliteten i byer.
Lunner kommune tar i bruk KI for smartere avløpsrensing
Lunner kommune tester ny teknologi ved Harestua og Volla renseanlegg. Ved hjelp av kunstig intelligens skal avløpsvann renses med mindre kjemikaler, samtidig som driften effektiviseres og kostnader kuttes.
Nytt OTDR fra Yokogawa
Yokogawa Test & Measurement Corporation lanserer AQ7290-serien, et svært pålitelig og nøyaktig felttestinstrument for optisk fiber som vil lette konstruksjonen og vedlikeholdet av raskt voksende optiske kommunikasjonsnettverk. AQ7290 er utstyrt med nye funksjoner som forbedrer betjening og brukervennlighet. Seks standard- og høyytelsesmodeller er tilgjengelige i serien, og tilbyr et utvalg av to eller tre bølgelengder for å dekke et bredt spekter av fiberoptiske installasjons- og vedlikeholdsmålingsbehov.
Nytt generativt AI-drevet vedlikeholdstilbud fra Siemens
Siemens Industrial Copilot, en generativ AI-basert assistent, styrker hele verdikjeden – fra design og planlegging til engineering, drift og tjenester. Med dette ekspanderer Siemens sitt Industrial Copilot-tilbud med utvidede muligheter for Senseye Predictive Maintenance. Den generative AI-drevne løsningen vil støtte alle trinn i vedlikeholdssyklusen, fra reparasjon og forebygging til prediksjon og optimalisering.
Solid fremgang for Endress+Hauser tross global uro: Satser tungt på innovasjon og gassanalyse
Til tross for krevende globale rammevilkår leverte Endress+Hauser et sterkt resultat i 2024, med økt satsing på gassanalyse, bærekraft og opplæring.