Техническая пробка: Техническая пробка в листах и рулонах, пробка техническая листовая от 4 до 10 мм, купить в Москве

Кроме того, немаловажным плюсом пробкового покрытия является полная пожаробезопасность, а это значит, что даже при воздействии пламени пробка не сгорит, а будет только медленно тлеть, при этом в воздух не будут выделяться токсичные вещества, как это часто происходит с другими не натуральными материалами.

Еще одной положительной особенностью использования технической пробки является отсутствие реакции на холод и высокие температуры. Максимальная рекомендуемая температура применения пробки 90°С. Помимо этого, пробка обладает и высокой стойкостью к резким температурным перепадам.

Источники:

1. В. Блази. Справочник проектировщика. Строительная физика. М.: Техносфера, 2005 — 536 с.
2. Михеев М.
   А., Михеева И. М. Основы теплопередачи.
3. Чиркин В.С. Теплофизические свойства материалов ядерной техники..
4. Физические величины. Справочник. Под ред. Григорьева И. С., Мейлихова Е. З. — М.: Энергоатомиздат, 1991 — 1232 с.
5. ГОСТ Р ИСО 633-2011 Кора пробковая. Термины и определения.

Технология, которая может положить конец пробкам

Загрузка

Machine Minds | Искусственный интеллект

(Изображение предоставлено Getty Images)

Автор: Франческа Бейкер, 12 декабря 2018 г. Потребуются объезды, чтобы поддерживать движение транспорта.

W

Мы все были там. Застрял на светофоре, который, кажется, никогда не переключается на зеленый. Сидеть в длинных очередях машин или задерживаться из-за перенасыщения медленным движением, которое внезапно исчезает. Пробки на дорогах – это болезнь нашей современной, динамичной жизни. И мы обращались с ними очень несовременно.

Мы передвигаемся и путешествуем не так, как раньше, но наши системы управления дорожным движением с трудом успевают за безжалостным натиском транспортных средств, с которыми им приходится иметь дело сейчас. Меры по устранению помех часто медленно реагируют на изменения дорожных или погодных условий, и многие светофоры по-прежнему работают по таймерам, которые часто не синхронизированы, что препятствует свободному движению транспортных средств.

Вам также может понравиться:
• Шеф-повар готовит 120 бургеров каждый час
• Авиаконструктор, который никогда не летал
• Какое слово определяет, кто вы?

В 2015 году на дорогах мира было примерно 1,3 миллиарда автомобилей, а с ростом благосостояния в развивающихся странах ожидается, что к 2040 году их число превысит 2 миллиарда. Даже с новыми дорогами и объездными дорогами этот постоянно растущий уровень трафика может быстро превзойдет способность наших дорожных сетей справляться со многими оживленными районами, такими как города.

Но, объединив новые коммуникационные технологии с мощью искусственного интеллекта (ИИ) для обработки огромных объемов данных в режиме реального времени, можно облегчить наши забитые дороги, чтобы они могли справиться с растущим числом автомобилей.

Хотя многие считают самоуправляемые транспортные средства панацеей от пробок — при условии, что эти роботизированные транспортные средства можно научить управлять менее беспорядочно и реагировать быстрее, чем люди-автомобилисты — пройдет не менее двух десятилетий, прежде чем они начнут оказывать существенное влияние на наши дороги. Тем временем дорожным агентствам и градостроителям придется справляться с постоянно усложняющимся сочетанием людей, полуавтономных и автономных водителей на дорогах. Для того, чтобы все они оставались в движении, потребуются системы управления дорожным движением, которые должны быть мгновенно реагирующими и адаптируемыми.

Есть надежда, что новые технологии помогут разгрузить пробки в уже перегруженных городах, таких как Бангалор, Индия, где автомобили часто передвигаются со скоростью пешехода. средняя скорость на некоторых дорогах в часы пик составляет всего 4 км/ч (2,5 мили в час), Siemens Mobility создала прототип системы мониторинга, в которой используется искусственный интеллект с помощью дорожных камер. Дорожные камеры автоматически обнаруживают транспортные средства, и эта информация отправляется обратно в центральный диспетчерский центр, где алгоритмы оценивают плотность движения на дороге. Затем система изменяет светофоры в зависимости от загруженности дорог в режиме реального времени.

Однако, чтобы ответить таким образом, требуются данные. Много данных. К счастью, это не является чем-то дефицитным. Много информации от систем мониторинга дорожного движения, дорожной инфраструктуры, автомобилей и самих водителей через их мобильные телефоны. Миллионы камер установлены вдоль наших дорог, в то время как проезжающие автомобили создают крошечные электрические токи в металлических петлях, скрытых под асфальтом, предоставляя дополнительную информацию об условиях движения. Автомобилисты могут отправлять мгновенные сообщения об ограблениях благодаря навигационному программному обеспечению, которое они используют на своих мобильных телефонах и в своих автомобилях.

Некоторые из этих технологий мониторинга, такие как индукционные петли, существуют с 1960-х годов, в то время как другие, такие как камеры, способные отслеживать трафик и считывать номерные знаки, появились позже. Задача состоит в том, чтобы сделать что-то полезное со всей этой информацией.

«Со времен Исаака Ньютона мы пытались влиять на мир, создавая математические модели, — говорит Габор Орош, доцент инженерных наук Мичиганского университета. «Если у нас есть данные, мы можем во всем разобраться. То же самое относится и к трафику».

В настоящее время предпринимаются попытки использовать способность ИИ осмысливать большие объемы информации и изменять способ передвижения по нашим городам.

Исследователи из Института Алана Тьюринга в Лондоне и Toyota Mobility Foundation недавно запустили новый совместный проект, целью которого является изучение того, как системы управления дорожным движением могут стать более динамичными и чувствительными за счет использования ИИ. В настоящее время они используют симуляции, которые усложняются и развиваются, помогая их алгоритмам научиться предсказывать изменения в трафике. Хотя они все еще тестируют систему, они надеются вскоре применить свои системы в реальном мире.

Современные системы управления дорожным движением часто используют комбинацию камер и датчиков на самой дороге для оценки плотности транспортных средств. и инновации в Toyota Mobility Foundation. «Тогда менеджеры по мобильности в городах могут принимать более быстрые и обоснованные решения о времени сигнала, предлагаемой маршрутизации для пользователей системы и распределении пропускной способности».

В Питтсбурге исследователи уже работают с сити-менеджерами над аналогичным подходом, который действует в городе с 2012 года. Адаптивная система управления дорожным движением, разработанная исследователями из Института робототехники Университета Карнеги-Меллона, развернута по городу компанией компания под названием Rapid Flow Tech. Их технология Surtrac используется на 50 перекрестках в Питтсбурге, и с момента запуска она сократила время ожидания на перекрестках до 40%, по данным компании. Также утверждается, что время в пути по городу сократилось на 25%, а выбросы транспортных средств сократились на 20%.

Система использует видеопотоки для автоматического определения количества участников дорожного движения, включая пешеходов, и типов транспортных средств, находящихся на перекрестке. Затем программное обеспечение AI обрабатывает эту информацию каждую секунду, чтобы найти лучший способ движения транспорта через перекресток, меняя светофоры в зависимости от наиболее оптимального способа поддержания движения. Решения можно принимать автономно и делиться ими с соседними перекрестками, чтобы помочь им понять, что их ожидает.

По мере того, как транспортные средства становятся все более связанными с помощью мобильных телефонов и других беспроводных технологий, они также помогут передавать еще больше информации в подобные системы. В будущем, по словам Гриффина Шульца из Rapid Flow, подключенные транспортные средства смогут передавать информацию о своей скорости, поведении водителя и даже потенциальных неисправностях в окружающую инфраструктуру.

«В данный момент мы только учимся, но в будущем это будет повсеместно», — говорит он. «Речь идет не только об автомобилях, но и о помощи всем участникам дорожного движения в мультимодальном транспортном обществе». 9Фото: Getty Images . Siemens Mobility работает с городами и муниципалитетами по всему миру, чтобы определить модели движения, пытаясь найти способы улучшить опыт для всех на дороге.

«По всему миру реализуются реальные проекты, и возможности их применения постоянно расширяются, — говорит Маркус Шлитт, глава отдела интеллектуальных транспортных систем компании.

«Дорожное движение в городах будущего будет настолько сложным, что без искусственного интеллекта (ИИ) это будет виртуальный тупик», — говорит Шлитт. «Используя данные, мы можем выявлять закономерности, которые не были бы видны без ИИ. Благодаря непрерывному обучению мы можем постоянно обновлять модели трафика и, следовательно, поток трафика. Это приводит к меньшему времени ожидания и меньшему количеству выбросов».

В Хагене, Германия, искусственный интеллект используется для оптимизации управления светофором и сокращения времени ожидания на перекрестке. Моделирование показывает, что это может сократить время ожидания на светофорах до 47% по сравнению с традиционным планом сигналов с предварительным временем.

Но от использования ИИ выигрывают не только автомобилисты. Siemens Mobility управляет парком из 1400 электрических велосипедов в Лиссабоне, Португалия, используя машинное обучение для анализа различных источников данных, таких как погода, для прогнозирования будущего спроса на каждой из 140 станций проката велосипедов. Это позволяет им обеспечить наличие велосипедов и мест в зарядных док-станциях для возвращающихся велосипедов. Прогнозы используются вместе с последней информацией о дорожном движении, чтобы помочь командам по сбору велосипедов пополнить запасы док-станций и обеспечить оптимальный маршрут для техников по обслуживанию, которые обслуживают велосипеды.

«Это не только снижает эксплуатационные расходы, но и повышает удобство работы конечных пользователей», — говорит Шлитт. «Поэтому, когда вам нужно передвигаться по Лиссабону, вы можете быть уверены, что на станциях всегда есть электровелосипед».

Отслеживание электрических велосипедов, когда люди перемещают их по городу, — ошеломляющая задача для человека, но относительно простая для компьютера (Фото: Siemens Mobility)

Какими бы блестящими ни были технологии, мы не можем на них полагаться исключительно. Миша Долер из отдела информатики Королевского колледжа Лондона и соучредитель компании Worldsensing, специализирующейся на технологиях мониторинга трафика, тестирует ИИ и машинное обучение в Боготе, Колумбия. Он говорит, что технология уже дала отличные результаты, используя дорожные сигналы и знаки для изменения маршрута движения в случае аварии, уменьшения пробок и сокращения времени, которое автомобилисты тратят на поиск парковочных мест.

Но он говорит, что, хотя ИИ помогает сделать такую ​​адаптивную транспортную сеть возможной, человеческий фактор также важен. Он называет это «объяснимым планированием ИИ». Он «настолько важен, потому что принимает интеллектуальные решения автономно, но также и понятен», позволяя людям принимать решения вместе с ИИ или адаптироваться, если что-то пойдет не так. Помимо интеллектуальных и технических способностей, сами автомобилисты должны быть готовы к тому, что их системы дорожного движения будут контролироваться компьютерами.

«Когда города полагаются на алгоритмы для принятия политики, эта политика запутывается вычислениями», — говорит Джед Картер, редактор онлайн-журнала о технологиях Moving World. «Гражданам становится еще труднее понять, почему их перенаправили, сфотографировали или задержали, когда причины этих действий скрыты в компьютерном коде».

Но внедрение интеллектуальных технологий на дорогах сделает больше, чем просто предотвратит пробки. Марк Николсон из Vivacity Labs, руководивший поддерживаемым правительством Великобритании проектом по развертыванию интеллектуальных сигналов светофора в Милтон-Кинсе, Англия, говорит, что новые технологии имеют много других преимуществ. Цена одна — поскольку технология берет на себя большую часть тяжелой работы по управлению дорожным движением, она будет требовать меньшего вмешательства человека в рутинных задачах, таких как просмотр дорожных камер.

Автоматизированные системы также лучше различают большое количество участников дорожного движения, поэтому могут отдавать предпочтение, например, велосипедистам, автобусам или машинам скорой помощи, что может повысить безопасность. Поддержание потока движения также может снизить потребление энергии, вызванное простоями транспортных средств, когда они стоят, и улучшить качество воздуха. Это может помочь сократить выбросы двигателя и, таким образом, уменьшить воздействие на окружающую среду. Это может упростить парковку и высвободить время для более продуктивной работы автомобилистов.

Интеллектуальные камеры на перекрестках могут автоматически идентифицировать различных участников дорожного движения, позволяя системе управления дорожным движением адаптироваться в соответствии с их потребностями. «, — говорит Николсон. «(Вещи), такие как выбор того, достаточно ли плохое качество воздуха, чтобы расставить приоритеты большегрузным автомобилям, чтобы убедиться, что им не нужно останавливаться рядом со школой, планирование, где разместить новый объезд, а также неотложные вопросы, такие как выбор того, как изменить маршрут движения вокруг аварии».

Николсон говорит, что настоящее преимущество технологий заключается в том, что они освобождают людей для выполнения важной работы более высокого уровня. Автоматизация утомительной и трудоемкой повседневной работы транспортных сетей означает, что люди, работающие вместе с машинами, могут сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего, — на адаптации к ситуациям, требующим адаптивного мышления и творческих решений.

Результаты проекта Милтон-Кинс многообещающие. Общегородские интеллектуальные камеры, способные идентифицировать и классифицировать все транспортные средства и участников дорожного движения, позволяют получать точные и локализованные данные по всему городу, давая планировщикам и властям информацию о том, где и когда дороги загружены, ожидаемые маршруты, по которым могут двигаться автомобилисты, и где парковаться. места, скорее всего, будут. Vivacity установила 411 своих интеллектуальных дорожных камер на основных перекрестках в Милтон-Кинсе, в общей сложности 104 перекрестка и 812 проезжих частей. Помимо подсчета и классификации участников дорожного движения, датчики могут измерять время, необходимое транспортным средствам для проезда между перекрестками, и предоставлять живые фотографии, чтобы помочь в планировании будущего.

Vivacity передает данные в модель машинного обучения, которая изучает типичные повседневные модели и объединяет их с тем, как трафик реагирует на временные изменения в дорожной сети. Он развивается и адаптируется с течением времени, улучшая свою прогностическую способность и сводя к минимуму объем необходимого вмешательства человека. Он предоставляет исторические и оперативные данные, а также прогнозирует потоки трафика на день.

Система уже прогнозирует дорожные условия на 15 минут вперед с точностью 89% по сравнению с тем, что происходит в реальности.

«Это не только помогает горожанам видеть наличие парковочных мест в режиме реального времени сегодня, но также закладывает основу для будущих подключенных и автономных транспортных технологий в Милтон-Кинсе», — говорит Николсон.

Кажется очевидным, что предоставление ИИ «Зеленый свет» на наших дорогах может заставить нас двигаться вперед. «Это только начало — мы еще не полностью использовали возможности и преимущества ИИ», — добавляет Маркус Шлитт из Seimens Mobility.Присоединяйтесь к более чем 900 000 поклонников Future, поставив нам лайк в Facebook или подпишитесь на нас в Twitter или

9 0 Instagram.

Если вам понравилась эта история, подпишитесь на еженедельную рассылку новостей bbc.com под названием «Если вы прочитаете только 6 вещей на этой неделе». Подборка историй из BBC Future, Culture, Capital и Travel, доставляемая на ваш почтовый ящик каждую пятницу.