पहली बार के लिए 2018 सीईएस शो पर इंटेल फेरारी उत्तर अमेरिका, Inc * के साथ एक साझेदारी की घोषणा की, कृत्रिम बुद्धि के पहले आवेदन संचालन में सुधार और दौड़ देखने के अनुभव को बढ़ाने के लिए गाड़ी चला रहा है, यह इंटेल की 2018 सीईएस पर प्रकाशित में से एक है कई तकनीकी उपलब्धियों को दिखाने इंटेल की प्रौद्योगिकी के इन चौंकाने वाला परिणाम डेटा के आधार पर नवाचार के उपयोग को दर्शाता है। लास वेगास कन्वेंशन सेंटर के केंद्रीय हॉल नं 100,048 में इंटेल बूथ, चीन दक्षिणी, कैसे पटरी पर वाहनों के बीच पैंतरेबाज़ी हावी कृत्रिम बुद्धि बूथ की प्रस्तुति द्वारा पहचान करने के लिए , आंदोलनों को पहचानने, वस्तुओं की स्वचालित रूप से निगरानी और पहचान करने, और कृत्रिम बुद्धि प्रदान करने के लिए कृत्रिम बुद्धि की क्षमता का प्रदर्शन
इंटेल कृत्रिम बुद्धि तकनीक आगे समझने के लिए और डेटा का विश्लेषण, डेटा से संबंधित गहन जानकारी लाने के ड्राइवर का ड्राइविंग संचालन में सुधार के द्वारा और अनुभव करने के लिए दौड़ प्रशंसकों की अवधारणा को बढ़ाने, और अधिक रोमांचक दौड़ अनुभव लाने के लिए। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मानव रहित हवाई हवाई चित्रों की शूटिंग, वास्तविक समय प्रसारण स्टाफ गठबंधन करने के लिए घटनाओं का विश्लेषण कर सकते दर्शकों में अधिक गहराई से अंतर्दृष्टि प्रदान, और फेरारी को चुनौती देने के लिए उत्तरी अमेरिका अनुभव देखने के लिए प्रशंसकों को बढ़ाते हैं।
इंटेल ® Xeon ® कृत्रिम बुद्धि उत्पादों, पर कब्जा कर लिया वीडियो डेटा तर्क और विश्लेषण गबन, वीडियो कैप्चर करते हैं और अंकन द्वारा मान्यता मॉडल आपत्ति ताकि चालक UAV से गोली मार करने में सक्षम है करने के लिए प्रोसेसर स्केलेबल मंच स्क्रीन एक ही समय में अपने प्रदर्शन से 'देख', विभिन्न एल्गोरिदम की एक किस्म ड्राइविंग दिशा-निर्देश में मदद करने के बयान एक और अधिक ज्वलंत खेल बताता है एक रेसर की गणना करेगा; मशीन लर्निंग तकनीक ड्राइवर का ड्राइविंग व्यवहार को समझने में सुधार कर सकते इस तरह वे अपने खेल में सुधार करने के परिणामों का समायोजन। समय के साथ, ये मॉडल भविष्यवाणी करने के लिए स्टीयरिंग कोण, थ्रोटल दबाव, ब्रेक दबाव और अन्य टेलीमेटरी डेटा के रूप में विश्लेषण करने के लिए रेसिंग ड्राइविंग शैली को समझने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है और इसके ट्रैक प्रदर्शन पर ड्राइविंग।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मोटरस्पोर्ट के लाभ:
ड्राइविंग वास्तविक समय डेटा विश्लेषण: अब, लोगों को खेल के बाद टेलीमेटरी डेटा का विश्लेषण शुरू कर दिया है, लेकिन कई वेक्टर डेटा कृत्रिम बुद्धि लगातार डेटा धाराओं का विश्लेषण कर सकते की वास्तविक समय विश्लेषण में लगभग असंभव मनुष्य के लिए, एक अप्रत्याशित अंतर्दृष्टि मदद करने के लिए मिलता है। ड्राइवर की गोद समय गोद में सुधार होगा।
बढ़ी परिप्रेक्ष्य: विभिन्न चालकों के लिए वस्तु शूटिंग वीडियो निगरानी डेटा राय, उदाहरण के लिए, की तुलना विभिन्न गोद ऐ तुलना कर सकते हैं एक ड्राइवर प्रत्येक गोद के मोड़ कोण में बदल जाता है के अनुसार ऐ। और एक मोड़ कोण, या विभिन्न ड्राइवरों की तुलना, आप मोड़ बिंदु है जिस पर बारी सबसे तेज है का विश्लेषण कर सकते हैं।
बढ़ी विश्लेषण क्षमताओं: मानव विश्लेषकों आदत के जीव होते हैं - वे बार-बार एक ही मीट्रिक है, जो बहुत स्वचालित रूप से समय कृत्रिम बुद्धि के द्वारा ही सीमित होगा पहचानता है और मानव विश्लेषक में सूक्ष्म परिवर्तन करने के लिए स्क्रीनिंग नोटिस नहीं किया था की जाँच करें।
फेरारी चैलेंज उत्तरी अमेरिका के साथ काम करने के अलावा, इंटेल भी सीईएस में घोषणा की जैसे इंटेल autopilot मंच, आभासी वास्तविकता (वीआर) और इमर्सिव मीडिया के विभिन्न अन्य रूपों के रूप भारी खबर है, के एक नंबर, डेटा के आधार पर नवाचार उपयोग करने के लिए अपनी प्रतिबद्धता को उजागर करना और शक्ति।