30. CONCLUSÃO DE UM PROJETO DE INOVAÇÃO
A etapa seguinte, após a formação de uma ideia inovadora e o desenvolvimento de um projeto inovador, é a etapa de implementação de um projeto inovador, ou seja, o processo de implementação da inovação na produção industrial, onde o conhecimento e os desenvolvimentos teóricos se tornam reais. Esta etapa é composta por duas fases: a produção industrial da inovação e a venda final dos produtos inovadores ao consumidor interessado. Quando a inovação já existe de fato e o consumidor a utiliza, ele recebe serviços relacionados ao atendimento, depuração da inovação e treinamento da equipe.
Nesta etapa do projeto de inovação, é realizada a preparação para a produção de uma inovação inovadora. As medidas estão sendo concluídas para preparar as instalações de produção para a produção de inovações:
▪ realizar testes e verificação de controle de equipamentos tecnológicos de produção;
▪ lançamento direto na produção final de lote piloto ou experimental, série de produto ou serviço e controle de qualidade;
▪ eliminar inconsistências e defeitos em produtos e serviços.
Este processo é o final para a implementação de medidas para a implementação dos objetivos finais previamente definidos do projeto de inovação. Ao realizar esta etapa, é necessário exercer o controle e coordenação dos planos de calendário, mas o dispêndio de recursos de produção, correção e ajuste de desvios emergentes e regulação operacional rápida do processo de implementação de um projeto inovador.
A conclusão imediata de um projeto inovador inclui as seguintes etapas:
▪ a etapa de comissionamento, diretamente relacionada à produção das inovações desenvolvidas neste processo de inovação;
▪ lançamento direto de uma instalação que vende produtos inovadores em produção de acordo com os desenvolvimentos do projeto inovador;
▪ análise dos resultados das atividades produtivas relacionadas à liberação de inovação a partir do desenvolvimento de um projeto inovador;
▪ operação de instalações de produção ao lançar inovações;
▪ reparação e desenvolvimento da produção para liberação industrial de inovações;
▪ entrega dos resultados do projeto de inovação ao cliente direto;
▪ fechamento de contratos e acordos celebrados durante o desenvolvimento e implementação de um projeto inovador;
▪ encerramento completo do projeto inovador implementado;
▪ desmontagem dos equipamentos utilizados no desenvolvimento e implementação deste projeto inovador.
São estes eventos que completam o ciclo de vida de qualquer projeto inovador.
Autores: Evgrafova I.Yu., Krasnikova E.O.
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A Universidade de Maryland desenvolveu um novo método para simular o comportamento de motoristas na estrada para treinar veículos autônomos.
Um método de simulação de tráfego desenvolvido por pesquisadores da Universidade de Maryland é baseado na classificação do comportamento de outros usuários da via. Esse modelo, que os autores chamaram de CMetric, analisa as trajetórias de outros motoristas e pedestres. Com base na análise e nos dados obtidos por meio de visão computacional, o algoritmo pode prever as possíveis ações dos usuários da via.
“Usando o CMetric, nosso simulador pode gerar motoristas virtuais com diferentes estilos de direção para pré-treinar carros autônomos”, diz Angelos Mavrogiannis, um dos desenvolvedores do modelo. modelo de aprendizado de reforço profundo, baseado em DQN (Deep Q-Network)."
Os desenvolvedores observam que, nos últimos anos, muitas empresas têm trabalhado na criação de veículos não tripulados seguros e confiáveis. No entanto, para uso universal, tais máquinas devem ser capazes de se mover em uma variedade de estradas, não colidir com outros veículos, pedestres, bicicletas, animais ou outros obstáculos.
“Apesar do grande interesse em veículos autônomos, os métodos atuais de inteligência artificial não levam em consideração o comportamento de motoristas humanos ou outros drones na estrada”, destaca o professor Dinesh Manocha, coautor do trabalho. é criar tecnologias confiáveis que detectem e classifiquem o comportamento de outros participantes do trânsito (carros, ônibus, caminhões, bicicletas, pedestres) e usem os dados recebidos ao dirigir.
O comportamento ao volante, segundo os desenvolvedores, pode ser dividido em duas categorias principais: condução conservadora e agressiva. Motoristas conservadores são mais cuidadosos e atentos, enquanto motoristas agressivos são propensos a manobras perigosas e movimentos bruscos.
A detecção precisa desses comportamentos pode ser muito útil para veículos autônomos, especialmente em momentos críticos (por exemplo, ao mudar de faixa ou entrar em uma rodovia). Compreender as ações de outros motoristas permite que a IA adapte sua trajetória de acordo, para tomar medidas de segurança.
"Os sistemas de navegação autônomos geralmente são treinados antes dos testes de campo", disse Rohan Chandra, coautor do desenvolvimento. O sistema de navegação pode ser treinado para lidar com o comportamento complexo dos motoristas em um ambiente urbano.
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