1. Pagsusuri at Pag-optimize ng Trapiko: Nakakatulong ang mga algorithm ng machine learning na suriin ang mga pattern ng trapiko at mahulaan ang dami ng trapiko sa mga partikular na oras ng araw upang ma-optimize ang daloy ng trapiko.
2. Mga Autonomous na Sasakyan: Gumagamit ang mga self-driving na kotse ng mga machine learning algorithm para iproseso ang real-time na data, tantiyahin ang distansya sa iba pang mga sasakyan, at gumawa ng mga desisyon tungkol sa kung anong mga aksyon ang gagawin.
3. Predictive Maintenance: Makakatulong ang mga algorithm ng machine learning na mahulaan kung kailan kailangan ng maintenance ng sasakyan, na nagbibigay-daan para sa mas mahusay na pag-aayos at mas kaunting downtime.
4. Pagpaplano at Pag-optimize ng Ruta: Maaaring gamitin ang machine learning para i-optimize ang pagpaplano ng ruta, na isinasaalang-alang ang maraming salik gaya ng kundisyon ng trapiko, distansya ng ruta, at karga ng sasakyan.
5. Pagsubaybay sa Kaligtasan: Maaaring gamitin ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine upang subaybayan ang mga kondisyon ng kalsada at tukuyin ang mga potensyal na panganib, tulad ng mga lubak o iba pang mga hadlang.
6. Matalinong Pamamahala ng Trapiko: Makakatulong ang mga algorithm sa pag-aaral ng machine na i-optimize ang mga signal ng trapiko at magbigay ng mga real-time na update sa trapiko, na nagreresulta sa isang mas mahusay at mas ligtas na network ng transportasyon.
7. Predictive Analytics: Maaaring gamitin ang mga algorithm ng machine learning upang suriin ang data ng transportasyon, gaya ng mga ruta ng biyahe at gawi sa paglalakbay, upang makagawa ng mas tumpak na mga hula tungkol sa pangangailangan sa paglalakbay sa hinaharap.
Petsa ng publikasyon: