តើចិនប្រើកម្មវិធីវិស្វកម្មឌីជីថលអ្វីខ្លះ ដើម្បីត្រៀមផែនការផ្លូវល្បឿនលឿនភ្នំពេញ-បាវិត?

ក្រុមហ៊ុនសាជីវកម្មផ្លូវ និងស្ពានចិន (CRBC) បាន និងកំពុងប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាវិស្វកម្មឌីជីថលលំដាប់ពិភព ដើម្បីដោះស្រាយឧបសគ្គភូមិសាស្ត្រ និងផលលំបាកនៃគម្រោងសាងសងផ្លូវល្បឿនលឿនភ្នំពេញ-បាវិត។

ការមានជំនួយពីប្រព័ន្ធAI និងបច្ចេកវិទ្យាវិស្វកម្មឌីជីថលទាំងនេះ នឹងជួយឱ្យគម្រោងផ្លូវល្បឿនលឿនថ្មីនេះ ក្លាយជាគម្រោងដ៏ទំនើប ធន់ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់បំផុតមួយនៅកម្ពុជានាពេលអនាគត។ មកសិក្សាទាំងអស់គ្នាថា ក្រុមហ៊ុនចិនមួយនេះកំពុងប្រើកម្មវិធីអ្វីខ្លះ ដើម្បីរចនា និងត្រៀមផែនការសម្រាប់គម្រោងនេះ។

ក្នុងអំឡុងពេលនៃការរៀបចំផែនការ និងការរចនា CRBC បានប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាស្មុគស្មាញជាច្រើន។

បញ្ហាសំខាន់ទី១ គឺ កំណាត់ ៣៣ គីឡូម៉ែត្រដំបូងនៃគម្រោងនេះ គឺស្ថិតនៅក្នុងតំបន់ទំនាបលិចទឹក។ នៅរដូវភ្លៀងធ្លាក់ខ្លាំងទន្លេមេគង្គនឹងជន់លិច ដែលបង្កឱ្យមានផលប៉ះពាល់ដល់គម្រោងយ៉ាងខ្លាំង។

បញ្ហាទី ២ ផ្លូវល្បឿនលឿននេះអាចនឹងប៉ះពាលដល់វត្តអារាម ប្រាសាទ និងទីតាំងវប្បធម៌ជាច្រើនរបស់កម្ពុជា ដែលតំបន់ទាំងនេះគឺមិនអាចរុះរើបាន។

បញ្ហាចុងក្រោយ កំណាត់ដំបូងនៃផ្លូវត្រូវឆ្លងកាត់តំបន់ចរាចរណ៍មមាញឹកក្នុងក្រុងភ្នំពេញដែលមានផ្ទះសម្បែងច្រើន ហើយការសុំឱ្យប្រជាជនប្ដូរទីលំនៅដើម្បីសង់ផ្លូវគឺស្មុគស្មាញខ្លាំងណាស់។

ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាទាំងនេះ CRBC បានងាកមកទៅប្រើប្រាស់ កម្មវិធីឌីជីថលរបស់ Bentley។

ជាដំបូង CRBC បានប្រើប្រាស់កម្មវិធី Bentley ProjectWise និង iTwin ដើម្បីបង្កើតបណ្ដុំទិន្នន័យគ្រប់ជ្រុងជ្រោយមួយ។ កម្មវិធីនឹងរួមបញ្ចូលព័ត៌មានគ្រប់យ៉ាងនៃគម្រោងមកក្នុងប្រព័ន្ធតែមួយ ហើយក្រុមការងារគ្រប់ផ្នែកអាចប្រើ និងធ្វើបច្ចុប្បន្នការងារបានដោយរលូនលើកម្មវិធីតែមួយ។

បន្ទាប់មក ក្រុមការងារបានបង្កើតគំរូឌីជីថលនៃទីតាំងគម្រោងដោយប្រើ Bentley iTwin Capture ។ គំរូភ្លោះឌីជីថលនៃ ឬ Digital Twin គឺគំរូប្លង់នៃគម្រោងសំណង់ដែលរស់រវើកដូចពិតជាក់ស្ដែង។ នេះមានន័យថា ក្រុមការងារអាចបង្កើតស្ថានភាពឧទាហរណ៍លើប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ ប៉ុន្តែមើលទៅដូចជាគម្រោងនោះបានសាងសង់រួចរាល់ហើយ។ ដូច្នេះក្រុមការងារ អាចស្វែងយល់ពី scenario សាកល្បងផ្សេងៗបានដោយងាយ ដោយមិនចាំបាច់ចុះការដ្ឋានជាក់ស្ដែងញឹកញាប់ទេ។

កម្មវិធីអាចធ្វើដូច្នេះបានគឺដោយសារតែទិន្នន័យដែលក្រុមការងារបានបញ្ចូល បូកផ្សំជាមួយទិន្នន័យភូមិសាស្ដ្រពី Cesium , Open Data និង AI ក៏ដូចជា Censor ដែលត្រូវបានដាក់តម្លើងនៃតាមទីតាំងជាក់ស្ដែង។

ទិន្នន័យរូបថតទីតាំង (photographic site data) នៅក្នុង Digital Twin ទាំងនេះជួយឱ្យក្រុមការងារកំណត់ព្រំដែនដី និងទីតាំងគម្រោងបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវ និងមានប្រសិទ្ធភាព។ វិធីសាស្រ្តនេះបានកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់អវិជ្ជមានដល់ផ្ទះប្រជាជន សាលារៀន វត្តអារាមប្រាសាទ និងទីតាំងឯកជនផ្សេងទៀត ពោលគឺកាត់បន្ថយការការរុះរើ និងប្ដូរទីតាំង ឱ្យបានច្រើនបំផុត។

លើសពីនេះ ក្រុមហ៊ុនក៏ប្រើប្រាស់ Bentley MicroStation, OpenRoads, និង OpenBridge បន្ថែមពីលើគំរូភ្លោះឌីជីផល ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាទឹកជំនន់ និងកាត់បន្ថយការកកស្ទះចរាចរណ៍ក្នុងអំឡុងពេលសាងសង់។

កម្មវិធី OpenRoads ជួយឱ្យក្រុមការងារសាកល្បងបង្កើតជាឧទាហរណ៍នៃស្ថានភាពចរាចរណ៍ក្នុងអំឡុងពេលសាងសង និងនៅពេលអនាគត។ ការដឹងមុនពីបញ្ហា និងចំណុចកកស្ទះនឹងជួយឱ្យការរចនា ពិសេសត្រង់ផ្លូវប្រសព្វមានប្រសិទ្ធភាពជាងមុន។

កម្មវិធីនេះ ក៏ជួយវិភាគថាត្រូវរចនាកម្ពស់ផ្លូវឱ្យខ្ពស់ពីកម្រិតទឹកប៉ុណ្ណាដើម្បីការពារទឹកជំនន់ ប៉ុន្តែមិនខ្ពស់ពេកដែលត្រូវការចំណាយច្រើនហួសហេតុ។ ដោយប្រើជំនួយពីការវិភាគរបស់កម្មវិធី ក្រុមការងារមិនចាំត្រូវសង់ស្ពានខ្ពស់ពេកនោះទេ ពោលគឺត្រូវសង់ផ្លូវផុតពីកម្រិតខ្ពស់បំផុតនៃទឹកជំនន់ត្រឹម 0,5 ម៉ែត្រប៉ុណ្ណោះ។ វិធីសាស្ដ្រនេះនឹងជួយសន្សំថវិកយ៉ាងច្រើន និង កាត់បន្ថយការប្រើបេតុងដល់ទៅ ១៦ ០០០ តោន។

លើសពីនេះកម្មវិធីខាងលើ ក៏ជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាព vertical alignment និងកាត់បន្ថយកម្ពស់ចាក់បំពេញដី។ កត្តានេះគឺជួយឱ្យកាត់បន្ថយការងារចាក់ដីសរុបជាង ២ លានម៉ែត្រគូប និងកាត់បន្ថយការធ្វើដំណើរទៅមករបស់រថយន្តដឹកដីជាង 14 ម៉ឺនគីឡូម៉ែត្រ ដែលជួយទាំងសន្សំថវិកា និងមិនសូវបំពុលបរិស្ថាន។

ជារួម ដោយប្រើកម្មវិធីទាំងនេះ CRBC បានបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការគូសប្លង់យ៉ាង ដោយកាត់បន្ថយពេលវេលាធ្វើគំរូបប្លង់ ៥០% និង កាត់បន្ថយវដ្តនៃការរចនាដល់ទៅ ២០%។

- Video Advertisement -

ព័ត៌មានដែលទាក់ទង

តើកម្មវិធី iTwin ដោះស្រាយបញ្ហាជាប់គាំងនៃការដ្ឋានផ្លូវល្បឿនលឿននៅអាល្លឺម៉ង់ដូចម្ដេច?

គម្រោងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដ៏សំខាន់មួយនៅក្នុងប្រទេសអាល្លឺម៉ង់ បានត្រឡប់មកដំណើរការល្អឡើងវិញ និងកំពុងបំបែកកំណត់ត្រាប្រសិទ្ធភាព បន្ទាប់ពីមានការកែសម្រួលយុទ្ធសាស្ត្រឌីជីថល ក្រោយគម្រោងនេះជួយនឹងវិបត្តិធ្ងន់ធ្ងរ។ ក្រុមហ៊ុន Viscan GmbH ដែលជាអ្នកទទួលខុសត្រូវក្នុងការបង្កើត “គំរូឌីជីថលថតចម្លងពីការពិត” (digital twin) សម្រាប់ការពង្រីកផ្លូវល្បឿនលឿន B29 ក្នុងតំបន់ Baden-Württemberg បានសង្គ្រោះគម្រោងនេះពីបរាជ័យផ្នែកបច្ចេកទេស តាមរយៈការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពប្រព័ន្ធដំណើរការទិន្នន័យរបស់ខ្លួន។ គម្រោងខ្នាតយក្ស មានគោលបំណងកត់ត្រាវឌ្ឍនភាពនៃការសាងសង់ជារៀងរាល់ថ្ងៃលើសំណង់ថ្មីចំនួន ៩ រួមមានស្ពាន និងជញ្ជាំងទប់ដីជាដើម។ ទោះបីជាក្រុមការងាររបស់ Viscan បានប្រើប្រាស់ដ្រូន (drones) និងឧបករណ៍ស្កែនទំនើបៗដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យដ្ឋានក៏ដោយ ប៉ុន្តែ cloud software ដែលមានស្របា់របស់ពួកគេមិនអាចទប់ទល់នឹងបរិមាណការងារដ៏ច្រើនលើសលប់បានឡើយ។ នេះបង្កជាបញ្ហាកកស្ទះផ្នែកបច្ចេកទេស ដែលបានបណ្តាលឱ្យទិន្នន័យខ្វះសុក្រឹតភាព និងតម្រូវឱ្យអ្នកជំនាញចំណាយពេលកែប្រែប្លង់ឌីជីថលដោយដៃ។ ការធ្វើបែបនេះគឺយ៉ាងយឺតយ៉ាវណាស់ ដែលធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់កាលវិភាគបញ្ចប់គម្រោង។ ដោយមើលឃើញថាប្រព័ន្ធឌីជីថលចាស់កំពុងមានបញ្ហា លោក Nicolai Nolle នាយកប្រតិបត្តិក្រុមហ៊ុន Viscan បានប្តូរយុទ្ធសាស្ត្រមកសហការជាមួយក្រុមហ៊ុន Bentley Systems វិញ។ តាមរយៈការប្តូរមកប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីន iTwin Capture ក្រុមការងារអាចធ្វើឱ្យដំណើរការទិន្នន័យមានលក្ខណៈស្វ័យប្រវត្តិ និងលុបបំបាត់ការកែសម្រួលដោយដៃបានយ៉ាងច្រើន។ កម្មវិធីថ្មីនេះ បានជួយឱ្យ Viscan […]

លំហូរការងារបែប Data-Driven ជួយសម្រួលការងារវិស្វកម្មបានយ៉ាងដូចម្ដេច?

អស់រយៈពេលជាច្រើនទសវត្សរ៍មកហើយដែលវិស័យវិស្វកម្ម និងសំណង់បានពឹងផ្អែកលើការផ្លាស់ប្តូរឯកសារឌីជីថល ដូចជាឯកសារ DWG និង PDF ជាដើម តាមអ៊ីម៉ែល ឬតាម cloud បែបធម្មតាៗ។ ប៉ុន្តែនៅពេលគម្រោងកាន់តែធំ លំហូរការងារបែប Data-Driven កំពុងដើរតួរយ៉ាងសំខាន់។ តើលំហូរការងារបែប Data-Driven នេះមានន័យដូចម្ដេច? ជួយសម្រួលការងារយ៉ាងណា? លំហូរការងារបែប Data-Driven គឺជាការរៀបចំព័ត៌មានឱ្យមានរចនាសម្ព័ន្ធច្បាស់លាស់។ ការផ្លាស់ប្តូរនេះធានាថា គោលដៅចុងក្រោយនៃគម្រោង មិនមែនគ្រាន់តែជាសំណង់រូបវន្តប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែគឺជា “ហេដ្ឋារចនាឌីជីថល” (Digital Asset) ដែលត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់យ៉ាងត្រឹមត្រូវសម្រាប់ម្ចាស់គម្រោងដើម្បីប្រើប្រាស់ក្នុងរយៈពេលវែង។ អ្នកជំនាញបានប្រៀបធៀបលំហូរការងារបែប Data-Driven ទៅនឹងកំពូលភ្នំអេវឺរ៉េស។ ក្នុងគំរូនេះ Digital Twin ចុងក្រោយបង្អស់គឺជាកំពូលភ្នំ ខណៈដែល “iModels” ផ្សេងៗដើរតួជាជំរំសម្រាកដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងតាមផ្លូវ។ ទិន្នន័យនឹងអាចបន្តទៅកាន់ជំរំបន្ទាប់បាន លុះត្រាតែវាត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ និងចាត់ទុកថាសមស្របសម្រាប់គោលបំណងបន្ទាប់ ដើម្បីធានាថាព័ត៌មានត្រូវបានរៀបចំយ៉ាងមានសណ្តាប់ធ្នាប់ក្នុងអំឡុងពេលសាងសង់។ ដំណើរនេះចាប់ផ្តើមនៅ “ជំរំមូលដ្ឋានរបស់ក្រុមការងារ” ដែលនៅទីនោះ អ្នករចនាធ្វើការលើកម្មវិធី CAD ។ ជំនួសឱ្យការផ្ញើឯកសារតាមអ៊ីមែល ពួកគេបានបញ្ចូលខ្លឹមសាររបស់ពួកគេទៅក្នុង iModel។ នៅក្នុងនោះ នឹងមានពិនិត្យការងារដែលកំពុងដំណើរការ […]

Bentley ចាប់ដៃគូជាមួយ CET ដើម្បីធ្វើបដិវត្តការអប់រំផ្នែកវិស្វកម្មនៅប្រទេសឥណ្ឌា

ក្រុមហ៊ុន Bentley Systems បានចុះហត្ថលេខាជាផ្លូវការលើអនុស្សរណៈនៃការយោគយល់គ្នា (MoU) ជាមួយមហាវិទ្យាល័យវិស្វកម្ម Trivandrum (CET) ក្នុងគោលបំណងប្រែក្លាយស្ថាប័នឈានមុខគេមួយក្នុងរដ្ឋ Kerala ឱ្យទៅជាមជ្ឈមណ្ឌលអប់រំកម្រិតខ្ពស់ផ្នែកហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថល។​ ការចុះ MoU នេះ គឺដើម្បីធានាថាវិស្វករឥណ្ឌាជំនាន់ក្រោយមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ទីផ្សារសកលដែលកំពុងរីកចម្រើនយ៉ាងឆាប់រហ័ស ពិសេសទាក់ទងនឹងអនុវត្តការងារជាក់ស្ដែង។ ក្រោមអនុស្សរណៈនៃការយោគយល់គ្នានេះ នឹងមានការបង្កើតមជ្ឈមណ្ឌលនវានុវត្តន៍ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដ៏ទំនើបបំផុតមួយ (Centre of Infrastructure Innovation) នៅខាងក្នុងបរិវេណសាលា CET។ មជ្ឈមណ្ឌលនេះនឹងផ្ដល់ការសិក្សាបែបស៊ីជម្រៅ ពោលគឺផ្ដល់នូវបទពិសោធន៍អនុវត្តផ្ទាល់ជាមួយកម្មវិធីស្តង់ដារឧស្សាហកម្មដូចជា MicroStation, OpenRoads និង OpenFlows ជាដើម។ មជ្ឈមណ្ឌលនេះនឹងក៏នឹងផ្ដល់ឱកាសឱ្យនិស្សិតធ្វើការស្រាវជ្រាវលើការគ្រប់គ្រងគម្រោងសំណង់ដែលដើរដោយ AI និងបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលភ្លោះ (Digital Twin)។ លើសពីនេះ​ក៏នឹងមានការបង្រៀនឱ្យសិស្សបង្កើតលំហូរការងារដែលផ្តល់អាទិភាពដល់ការសាងសង់បៃតង និងការដ្ឋានឆ្លាតវៃដែលមានប្រសិទ្ធភាព។ គួរបញ្ជាក់ផងដែរថា គំនិតផ្តួចផ្តើមគឺជាផ្នែកមួយនៃយុទ្ធសាស្ត្រចក្ខុវិស័យ Viksit Bharat ឆ្នាំ ២០៤៧ របស់ប្រទេសឥណ្ឌា។ កម្មវិធីនេះមានគោលបំណងបង្កើតកម្លាំងពលកម្ម “ដែលត្រៀមរួចជាស្រេចសម្រាប់ពេលអនាគត” និងមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងគម្រោងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធដ៏ធំសម្បើមរបស់ប្រទេសឥណ្ឌា។ កិច្ចសហការក៏ដើម្ប​ធានាថាជានិស្សិតដែលបញ្ចប់ការសិក្សាមានចំណេះដឹងទាំងកម្រិតអន្តរជាតិ និងជំនាញឯកទេសក្នុងតំបន់ផងដែរ។ - Video Advertisement -

អារ៉ាប៊ីសាអូឌីតឈ្នះពាន YII ដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យាថ្មីសង្គ្រោះឃ្លាំងខ្នាតយក្សពីការរលំ

ក្រុមហ៊ុនអារ៉ាប៊ីសាអូឌីត GeoStruxer បានឈ្នះពានរង្វាន់ YII Envision Award សម្រាប់ការសង្គ្រោះឃ្លាំងផ្ទុកគ្រាប់ធញ្ញជាតិខ្នាតយក្សទំហំ ១២ ០០០ ម៉ែត្រការ៉េ ពីការដួលរលំលិចចូលក្នុងដី តាមរយៈបច្ចេកវិទ្យាជាន់ខ្ពស់ចំនួន ២។ ឃ្លាំងនេះគឺជាប្រភពសន្តិសុខស្បៀងសម្រាប់ប្រជាជន ១.៥ លាននាក់ ប៉ុន្តែវាបានប្រឈមនឹងការស្រុតចុះដោយសារស្ថានភាពដី salt dome  ដែលមិនមានស្ថិរភាព។ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះក្រុមហ៊ុនសម្រេចចិត្តប្រើប្រាស់កម្មវិធី ២ របស់ក្រុមហ៊ុន Bentley។ តើកម្មវិធីទាំង ២ នោះមានអ្វីខ្លះ ហើយមានអត្ថប្រយោជន៍ដូចម្ដេច? កម្មវិធី PLAXIS 3D ជាទូទៅ គំរូប្លង់វិស្វកម្មធម្មតាមិនអាចពន្យល់ពីមូលហេតុនៃការស្រុតដីយ៉ាងធ្ងន់ធ្ងររហូតដល់ ១៧០ មីលីម៉ែត្របានឡើយ។​ ដូច្នេះ GeoStruxer បានដោះស្រាយបញ្ហានេះដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធី PLAXIS 3D ដើម្បីបង្កើតគំរូ Digital Twin ដែលត្រូវបានផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយ AI និងទិន្នន័យផ្កាយរណប InSAR។ បច្ចេកវិទ្យានេះជួយឱ្យវិស្វករកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រដីក្នុងប្រព័ន្ធឌីជីថល ឱ្យស្របទៅនឹងចលនាដីជាក់ស្តែងបានយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះ។ នៅក្នុងប្រព័ន្ធនេះ ពួកគេបានប្រើប្រាស់គំរូ Norton Double Power Creep […]

Seequent ត្រៀមបង្ហាញបច្ចេកវិទ្យាជីករករ៉ែថ្មីដែលដើរដោយ AI នៅក្នុងកម្មវិធី PDAC 2026

ក្រុមហ៊ុន Seequent ដែលជាបុត្រសម្ព័ន្ធរបស់ Bentley Subsurface នឹងចូលរួមនៅក្នុងសន្និបាតនៃសមាគមអ្នករុករក និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍នៃប្រទេសកាណាដា (PDAC) ដែលនឹងប្រព្រឹត្តទៅចាប់ពីថ្ងៃទី ១ ដល់ថ្ងៃទី ៤ ខែមីនា ឆ្នាំ ២០២៦។ ក្នុងនាមជាក្រុមហ៊ុនឈានមុខគេកម្រិតសកលផ្នែកកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់វិស័យរ៉ែ និងភូគព្ភសាស្ត្រ Seequent នឹងបង្ហាញពីបច្ចេកវិទ្យានិងនិន្នាការចុងក្រោយបង្អស់របស់ខ្លួន ពិសេសទាក់ទងការប្រើប្រាស់ AI និងបច្ចេកវិទ្យា Cloud ដើម្បីធ្វើទំនើបកម្មកម្មវិធីរុករករ៉ែ។ ចំណុចផ្តោតសំខាន់នៃការតាំងពិពណ៌ឆ្នាំនេះ គឺខួបមួយឆ្នាំនៃ Seequent Evo ដែលជាផ្លែតហ្វមភូគព្ភសាស្ត្របើកចំហ។ កម្មវិធីនេះ ត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះសម្រាប់ការរុករករ៉ែដែលប្រើប្រព័ន្ធ AI។ តាមរយៈការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងការសិក្សារបស់ម៉ាស៊ីន (Machine Learning) ជាមួយនឹងលំហូរការងារតាមប្រព័ន្ធ Cloud ក្រុមហ៊ុន Seequent មានគោលបំណងជួយអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រផ្នែកជីករករ៉ែ ក្នុងការពន្លឿនដំណើរការស្វែងរក ព្រមទាំងកាត់បន្ថយហានិភ័យ និងចំណាយផ្សេងៗក្នុងការសម្រេចចិត្តលើការងារក្រោមដីបានយ៉ាងច្រើន។ សន្និបាតនេះនឹងបង្ហាញពីព្រឹត្តិការណ៍សហការដ៏សំខាន់មួយនៅថ្ងៃអាទិត្យ ទី ១ ខែមីនា ដោយបង្ហាញពីភាពជាដៃគូរវាង Seequent និង Orica Digital Solutions ពោលគឺជាការការរួមបញ្ចូលលំហូរការងាររវាង Axis […]

រដ្ឋនានានៅអាមេរិកចាប់ផ្ដើមងាកមកប្រើ Dashcam និង AI ដើម្បីវិភាគរកកំហូចផ្លូវ

បច្ចុប្បន្ននេះ ក្រសួងដឹកជញ្ជូននៃសហរដ្ឋអាមេរិក (DOTs) កំពុងងាកប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីកាម៉េរារថយន្តរបស់អ្នកបើកបរ និង AI ដើម្បីវិភាគរកកំហូចផ្លូវថ្នល់ និងផ្លូវហាយវ៉េរបស់ខ្លួន​ ខណៈដែលរដ្ឋជាច្រើនកំពុងចូលរួមក្នុងគំនិតថ្មីនេះ។ ថ្មីៗនេះ រដ្ឋ Alabama ក៏បានក្លាយជារដ្ឋចុងក្រោយគេដែលបានសម្រេចចិត្តបោះទុនថវិកាហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធរបស់ខ្លួនទៅលើបច្ចេកវិទ្យា AI នេះ។ អស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំមកហើយ ដែលក្រសួងដឹកជញ្ជូនរដ្ឋ Alabama (ALDOT) បានពឹងផ្អែកលើ “ការរៀបចំថវិកាផ្អែកលើលទ្ធផលការងារ”។ ប្រព័ន្ធនេះជាប្រព័ន្ធរៀបចំឡើងដើម្បីផ្តល់ថវិកាដល់ក្រុមការងារដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាផ្លូវដែលកើតឡើងជាក់ស្តែង។ ប៉ុន្តែ ទិន្នន័យដែលប្រើដើម្បីសម្រេចចិត្តថាត្រូវទំលាក់ថវិកាទៅត្រង់ចំណុច គឺមិនសូវមានតម្លាភាព និងសុក្រិតទេ ដោយសារវាត្រូវបានប្រមូលដោយក្រុមការងារដែលចុះត្រួតពិនិត្យដោយផ្ទាល់លើចម្ងាយផ្លូវ ១១ ០០០ ម៉ាយល៍។ ដើម្បីបំពេញចន្លោះប្រហោងនេះ រដ្ឋ Alabama បានចាប់ដៃគូជាមួយ Blyncsy ដែលជាកម្មវិធី AI របស់ក្រុមហ៊ុន Bentley Systems។ បច្ចេកវិទ្យានេះប្រើប្រាស់រូបភាពវីដេអូពីកាមេរ៉ាជាប់រថយន្តដឹកទំនិញ និងរថយន្តក្រុមហ៊ុននានា ដើម្បីបង្កើតជាផែនទីបច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលនៃបណ្តាញផ្លូវថ្នល់ក្នុងរដ្ឋ។ ប៉ុន្តែ វីដេអូទាំងនោះគឺមិនត្រូវបានបង្ហាញពីអត្តសញ្ញាណនៃប្រភពឡើយ។ បន្ទាប់ពីទទួលបានវីដេអូ វាត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ ហើយប្រើ AI វិភាគ បន្ទាប់មកចេញជារបាយការណ៍ដែលអាចឱ្យកំណត់អត្តសញ្ញាណបញ្ហានានាបាន ដូចជា ផ្លូវដែលប្រេះស្រាំ  ស្លាកសញ្ញាដែលមើលមិនច្បាស់ ឬគំនូសផ្លូវរលុបជាដើម។ […]