प्रस्तावित ड्राइवर सहायता प्रणाली यातायात सेंसरों से प्राप्त डेटा का विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करेगी।
रॉयटर्स की रिपोर्ट के अनुसार, टोयोटा और जापान की निप्पॉन टेलीग्राफ एंड टेलीफोन (एनटीटी) ने स्वचालित कारों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को आगे बढ़ाने के लिए 500 बिलियन येन (3.26 बिलियन डॉलर) के अनुसंधान और विकास निवेश के लिए प्रतिबद्धता जताई है।
साझेदारी का उद्देश्य ऐसे ऑटोमोटिव सॉफ्टवेयर का उत्पादन करना है जो वाहनों पर स्वायत्त नियंत्रण लेकर दुर्घटनाओं को रोकने के लिए एआई का लाभ उठाएगा।
प्रस्तावित चालक सहायता प्रणाली यातायात परिवेश सेंसरों से डेटा को संसाधित करने के लिए एआई का उपयोग करेगी और तदनुसार वास्तविक समय में संभावित दुर्घटनाओं की भविष्यवाणी करेगी और उन पर प्रतिक्रिया करेगी।
यह पहल उन्नत प्रौद्योगिकी का उपयोग करके वाहन सुरक्षा बढ़ाने के व्यापक प्रयास का हिस्सा है।
जापान टाइम्स की रिपोर्ट के अनुसार, यह प्रणाली विश्लेषण के लिए आवश्यक पर्याप्त डेटा का प्रबंधन करने के लिए एनटीटी द्वारा विकसित आईओडब्ल्यूएन (इनोवेटिव ऑप्टिकल एंड वायरलेस नेटवर्क) अगली पीढ़ी के ऑप्टिकल संचार प्लेटफॉर्म का लाभ उठाएगी।
विद्युत संकेतों के स्थान पर प्रकाश का उपयोग करके, IOWN संचार क्षमता को बढ़ाता है और बिजली की खपत को कम करता है।
इसके अलावा, यह आगामी 6G मानक का समर्थन करने की उम्मीद है, जो वर्तमान अल्ट्रा-हाई-स्पीड वायरलेस संचार मानक 5G का स्थान लेगा।
टोयोटा और एनटीटी के बीच यह सहयोग 5 में 2017जी-कनेक्टेड कार तकनीक के साथ शुरू हुआ और 2020 में स्मार्ट सिटी परियोजना तक विस्तारित हुआ।
टोयोटा ने स्वायत्त ड्राइविंग में नवाचार के प्रति अपनी प्रतिबद्धता के तहत, 2021 से ही अपने मिराई ईंधन-सेल वाहन में हाथों से मुक्त ड्राइविंग सुविधाओं को लागू कर दिया है।
कंपनियों का लक्ष्य 2028 तक एक कार्यात्मक प्रणाली तैयार करना है तथा वे इसे अन्य वाहन निर्माताओं को भी उपलब्ध कराने की योजना बना रही हैं।
यह कदम जापानी कार निर्माताओं द्वारा प्रतिस्पर्धी स्वचालित ड्राइविंग बाजार में पैर जमाने के लिए एक रणनीतिक प्रयास का हिस्सा है, जहां वर्तमान में टेस्ला और चीनी कंपनियों की मजबूत उपस्थिति है।
इसके अलावा, टोयोटा द्वारा हुंडई के साथ साझेदारी का हाल ही में विस्तार, हाइड्रोजन ईंधन-सेल वाहनों और मानवरूपी रोबोटों सहित भविष्य की गतिशीलता समाधानों पर इसके फोकस पर जोर देता है।
स्रोत द्वारा बस ऑटो
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