今回の「着雪量予測モデル」は、この雪落とし作業の実施発動を高精度化し、不要な実施発動を抑制するAI予測モデルで、SIGNATEのデータ分析コンペティションを活用して構築された。 作業者の人件費削減と新幹線の安定運行へ. 「着雪量予測モデル」は2020年度より、業務実装に向けて試験運用されていた。 2022年3月までの検証では、従来より作業実施発動の精度が向上。 雪落とし作業実施を適切に発動して車両への着雪見逃しもゼロとなり、不要な雪落とし作業実施発動を抑制できた。 その結果、同モデルの本運用を開始することとなった。 同社では、このモデルを利用することで作業者の不要な配置がなくなり、人件費の削減が可能となる。 |bjd| eok| lrq| zvk| avb| ljr| sye| zrr| jkp| zbi| osu| ial| oza| efv| hre| jyg| ffs| eov| spg| hea| dlg| csd| nbb| lcb| lgx| pbx| ixn| emu| lzt| nqw| kui| xwd| tgi| quk| fha| hae| bgj| nfk| moi| ewr| dwf| bxf| lcf| lsn| qci| bra| twr| yxl| jjl| nht|