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अनुभव से सीखने के लिए मशीनों की क्षमता सबसे मूल्यवान गुणवत्ता है जो रोबोट को हर क्षेत्र में मनुष्यों की सहायता करने और बेहद जटिल कार्यों को हल करने की अनुमति देती है, इस प्रकार जीवन की गुणवत्ता को बढ़ाती है। ऐसे कार्यों में से एक मलेशिया में टोल हाइवेज़ पर यातायात जाम को कम कर रहा है। आजकल इसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को सफलतापूर्वक सौंपा जा रहा है।
मलेशिया की राजधानी कुआलालंपुर, अपने समूह के साथ मिलकर लगभग 10 मिलियन लोगों को घर देती है। तीव्र यातायात पिछले वर्षों में एक बड़ी समस्या बन गई है, जो कई टोल राजमार्गों को ध्यान में रखते हुए है जो प्रति दिन लगभग 1.5 मिलियन यात्रियों को पारित करते हैं।
कठिनाई किसी भी समय आती है जब ड्राइवर टोल प्लाजा से संपर्क करते हैं। मलेशिया में कई प्रकार के भुगतान होते हैं और हर बार बूथ के ऑपरेटर को सही टैरिफ लागू करने के लिए एक कार को वर्गीकृत करना पड़ता है। बूथ के पास आते समय एक कार को कुछ सेकंड के लिए धीमा करना पड़ता है, इस प्रकार एक ट्रैफिक जाम पैदा होता है।
देश में सबसे बड़ी टोल हाईवे ऑपरेटर, कंपनी प्लस, प्रमुख एआई डेवलपर एनवीआईडीआईए के साथ मिलकर इस सवाल का जवाब मिल गया है। अब वे ट्राइटन नामक एक प्रणाली पेश कर रहे हैं जो कंप्यूटर को केवल 50 मिलीसेकंड में कार के प्रकार, मॉडल और रंग की पहचान करने की अनुमति देता है (और लाइसेंस प्लेट को पढ़ता है), जोमानव की आंखों की झपकी की तुलना में लगभग 1 0 गुना तेज है।
सिस्टम डीप लर्निंग पर आधारित है, जो मशीन लर्निंग की एक तकनीक है जो मानव बच्चे को कुछ प्रकार के ज्ञान प्राप्त करने के तरीके की नकल करती है। यह एक मशीन को ज्ञान के हायरार्की के आधार पर एक अमूर्त दृष्टि बनाने की अनुमति देता है, जो पहले से प्राप्त होता है। गहरी शिक्षा एक कंप्यूटर को मनुष्यों पर कम निर्भर बनाती है। इस तकनीक का उपयोग ड्राइवरलेस कारों, आवाज नियंत्रण उपकरणों, चिकित्सा उपकरणों (जैसे अस्पताल या कैंसर सेल पहचानकर्ताओं में स्मार्ट बेड), एयरोस्पेकई उद्योग, सुरक्षा उद्योग आदि में किया जा सकता है।
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