Wie die NYC-U-Bahn das experimentelle TrackInspect-Tool von Google verwendete, um 92% der Defektorte auf U-Bahn-Tracks zu identifizieren, die später von menschlichen Inspektoren gefunden wurden (Aari-Marshall/Kabel)

AARISCHER MARSHALL / Verdrahtet:

Wie die NYC-U-Subway Googles experimentelles AI-basierter TrackInspect-Tool verwendete, um 92% der Defektorte auf U-Bahn-Tracks zu identifizieren, die später von menschlichen Inspektoren gefunden wurden– Die Transit Authority von New York City ist eines der wenigen US -amerikanischen Systeme, die mit der Verwendung von Sensoren und KI experimentieren, um die Spureninspektionen zu verbessern.