Postoji nekoliko potencijalnih primjena umjetne inteligencije u predviđanju i upravljanju prometom korisnika i kretanjem gomile u vanjskim ulaznim prostorima zgrade:
1. Optimizacija protoka mase: AI se može koristiti za analizu i predviđanje obrazaca kretanja gomile kako bi se optimizirao protok ljudi u ulaznim prostorima. Razumijevanjem vremena najvećeg prometa i ponašanja pješaka, algoritmi umjetne inteligencije mogu pomoći u organiziranju prostora, predlaganju promjena rute ili čak implementaciji sustava automatskog navođenja.
2. Sigurnost i odgovor na hitne slučajeve: AI može pomoći u predviđanju i upravljanju kretanjem gomile tijekom hitnih situacija. Analizirajući podatke nadzornih kamera i senzora u stvarnom vremenu, algoritmi umjetne inteligencije mogu identificirati potencijalna uska grla ili točke zagušenja, omogućujući sigurnosnom osoblju proaktivnu reakciju i usmjeravanje ljudi na sigurno.
3. Upravljanje zauzetošću: AI se može koristiti za praćenje i predviđanje zauzetosti ulaznih prostora, kao što su predvorja ili predsoblja. Analizirajući podatke o pješačkom prometu, algoritmi umjetne inteligencije mogu procijeniti broj ljudi u određenom području, pomažući upravi zgrade optimizirati iskorištenost prostora i bolje raspodijeliti resurse.
4. Upravljanje redovima čekanja: AI može pomoći u predviđanju i upravljanju redovima čekanja tijekom vršnih sati. Analizom povijesnih podataka, unosa u stvarnom vremenu i čimbenika kao što su razine osoblja, algoritmi umjetne inteligencije mogu procijeniti duljinu čekanja i vrijeme čekanja. Ove informacije mogu se koristiti za optimizaciju raspoređivanja osoblja ili implementaciju virtualnih sustava čekanja kako bi se smanjilo vrijeme čekanja.
5. Društveno distanciranje i praćenje zdravlja: U kontekstu COVID-19 ili drugih zdravstvenih kriza, AI može pomoći u provođenju socijalnog distanciranja i praćenju gustoće gužve. Analizom video feedova ili korištenjem drugih podataka senzora, algoritmi umjetne inteligencije mogu otkriti prenapučenost u stvarnom vremenu i upozoriti nadležna tijela ili upravu zgrade da poduzmu odgovarajuće mjere.
6. Poboljšanje korisničkog iskustva: AI može poboljšati korisničko iskustvo pružanjem personaliziranih preporuka i pomoći u ulaznim prostorima. Analizirajući korisničke preferencije, povijesne podatke i kontekstualne informacije, AI algoritmi mogu predložiti željene ulazne točke, istaknuti sadržaje u blizini ili voditi korisnike do određenih područja ili usluga na temelju njihovih potreba.
7. Prediktivno održavanje: AI može pomoći u predviđanju potreba za održavanjem povezanih s ulaznim prostorima zgrada. Iskorištavanjem podataka senzora i povijesnih uzoraka, algoritmi umjetne inteligencije mogu identificirati obrasce povezane s trošenjem, omogućujući upravi zgrade proaktivno održavanje i izbjegavanje prekida ili sigurnosnih opasnosti.
Ove aplikacije pokazuju potencijal umjetne inteligencije u predviđanju i upravljanju korisničkim prometom i kretanjem gomile, u konačnici optimizirajući učinkovitost, sigurnost i korisničko iskustvo u izgradnji vanjskih ulaznih prostora.
Datum objave: