Si Që Ndërmarrim Mësimin e Larg dhe për të Larguar Larg Redukohet Kthesa e Varrenjve të Rrjetit DTH

Trashtimi tani është më leht dhe më shpejt me ndihmën e një teknologjie të re dhe rrethdrejtë, për t'ujt Hongwuhuan. A keni dëgjuar për Dieboche de licking? Ky është kur grumbulloni një larg nën dhe qëndër të dheu për të gjetur material që fiton tombe, si naft dhe ujë, që është një burim i rëndësishëm dhe pa vlerë për të gjithë.

Trashtimi mund të jetë i gjatë dhe i kushtueshëm. Larg dhe kaq frustrues kaq kur mašinat e madhe që përdorim për të trashtuar nuk punojnë shumë mirë. Edhe mund të ngadaloni punën tonë.” Por me teknologjinë e re të Hongwuhuan, ne mund të trashtojmë më shpejt dhe bëjmë pune më të mirë përgjithmond.

Përdorimi i Kompjutereve për të Ndihmuar Trashtimin

Njëra prej gjërave më të mëdha që bëjmë është se përdorim diçka që quhet mësim mashinash që na ndihmon në trashtim. Mësimi mashinash është një mënyrë e larg dhe qëndrueshme për të thënë përdorimin e kompjuterëve për të mësuar dhe zgjidhur probleme vetvetiu me minimal ndihmë bashkëpunuese. Ne mund të trajnuajmë këto kompjutera për të mësuar si të na ndihmojnë të trashtojmë më shpejt dhe me më tepër fideli, duke i trajnuar si të bëjnë punën e tyre më mirë.

“Ce që bëjmë është kur kemi një projekt borimi, mund të përdorim mësimin e masinave për të parë ndaj metodave të ndryshme për të boruar. Kompjuteri mund të studiojë projektet e parë dhe të rekomandojë metoda për të përdorur. Për të ruajtur kohë dhe për lëng prej lehtësisë së borimit, kjo na ndihmon.

Mbledhje e Larg dhe Zgjidhje të Larg me AI

Një manier tjetër e mrekullueshme që zvogëllojmë kohën e borimit është duke përdorur optimizimin e AI. AI është shkurtërues i inteligjencës artificiale. Kjo do të thotë se përdorim kompjutera për të bërë zgjedhje inteligente dhe për të bërë gjëra shumë më efikas në krahasim me njerëzit. AI ka aftësinë për të analizuar sasi të madhe të dhënash në një kohë shumë të shkurtër.

Tani, me optimizimin e AI, ne mund të themi kompjuterëve, gjeni mënyrën më të mirë për të boruar një buk. Ne pyesim çfarë donim të arrini dhe ato na tregojnë si ta bëjmë në mënyrë më leht. Kjo bën borimin më efikas - më pak koha dhe para. Për shembull, nëse jemi të detyruar të vendosim një buk në një vend të caktuar; AI mund të na ndihmojë të paturim rrugën më shpejt për të marrë ose metodën më optimale për të implementuar.

Bazuar në të dhëna: Mbanja të gjitha në rrugë

Pra, është e rëndësishme më shumë të kontrollojmë të gjitha ndërkohë që trillim dhe të sigurojmë se të gjitha funksionon si duhet. Mjetet mund të largohen; ne mund të mos kemi mbajtur nëpër. Kjo mund të na hidh larg dhe të bëjë trillimin të trajtojë shumë më tepër se sa do ta donim.

Këtu vjen në punë drejtimi bazuar në të dhëna! Do të thotë që gjatë trillimit marrim informacione rreth çfarë po ndodh dhe përdorim ato informacione për të përmirësuar marrjen e vendimeve. Për shembull, ne mund të gjejmë të dhëna ndërkohë që trillem për të parashikuar kur një pajisje mund të dështojë, dhe kështu që ta rregullojmë para se të dështojë plotësisht. Kjo siguron se s’ka hidhje dhe s’mund të mbajmë projekte të trillimit tan në skedën e parashikueshme.

Dy pyetje kryesore të eksplorimit janë: Ku duhet të trille? Dhe si?

Nuk do të thotë thjesht lusje kur ne duhet të jemi sigurtë që po luajmë në vendin e drejtë. Tani zgjedhja e vendndodhjes për të larguar është e rëndësishme më së shumti, dhe ne duhet të dijmë ku të lulim dhe sa i-Thirrë të shkojmë. Kur lulim në vendin e drejtë, kjo na largon shumë kohë dhe energji.

Përdorim një teknikë e njohur si analiza eftelore për të mbështetur këtë. “Kjo do të thotë se aplikojmë kompjutera për të analizuar të dhëna dhe të identifikojnë mjedisin më të mirë për t'u luluar.” Mund të vendosim lusjen duke parë informacione rreth dhe (si p.sh. se sa e ngadalt është dhe nëse ka lloje të caktuara gur të pranishme). Kjo do të na lejon të lulim më shpejt dhe me akuracijë më të larg, çka është vërtet e rëndësishme në fushën tonë.