1000 मिग्लिया में मिलान पॉलिटेक्निक की एक सेल्फ-ड्राइविंग कार

पहली बार, एक स्वायत्त कार, भविष्य का प्रतीक, 1000 मिग्लिया कार्यक्रम में शामिल होगी, एक ऐसा कार्यक्रम जो विश्व मोटरिंग के इतिहास का प्रतीक है।
"1000-एमएडी" ("1000 मिग्लिया ऑटोनॉमस ड्राइव" के लिए संक्षिप्त नाम) कहा जाता है, मिलान पॉलिटेक्निक परियोजना सार्वजनिक सड़कों पर स्वायत्त वाहनों की दुनिया में पहला प्रयोग प्रस्तुत करती है, जिसमें 1500 किमी से अधिक का विस्तार मार्ग और समय विंडो है। 12 महीने से अधिक.
1000-एमएडी एक पहल है जिसका उद्देश्य इतालवी उद्योग के तकनीकी कौशल को बढ़ाना, विकास में योगदान देना है स्थायी गतिशीलता और आम जनता में जागरूकता पैदा करना यह तकनीक.

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1000 मिग्लिया एसआरएल और मोस्ट-नेशनल सेंटर फॉर सस्टेनेबल मोबिलिटी के सहयोग से

मिलानी यूनिवर्सिटी प्रोजेक्ट में 1000 मिग्लिया एसआरएल का समर्थन और सहयोग, मोस्ट-नेशनल सेंटर फॉर सस्टेनेबल मोबिलिटी का समर्थन और प्रायोजन, और कई प्रायोजक और तकनीकी भागीदार शामिल हैं।
तकनीकी विकास, परियोजना प्रबंधन (कनेक्टेड कार एंड मोबिलिटी ऑब्जर्वेटरी के नेतृत्व में), साथ ही डिजाइन और संचार के मुद्दों को एकीकृत तरीके से निपटाने के लिए मिलान पॉलिटेक्निक के कई शोध समूह और विभाग शामिल हैं।
हाल के वर्षों में, मिलान की पॉलिटेक्निक के मोर्चे पर कड़ी मेहनत कीArtificial Intelligence और की तकनीकें स्वायत्त ड्राइविंग रेसिंग कारों पर लागू।
अब, सार्वजनिक सड़कों पर स्वायत्त कारों के संचलन पर संभावित कानून के मद्देनजर, "1000-एमएडी" परियोजना सार्वजनिक संदर्भों में स्वायत्त वाहनों की दुनिया में पहले प्रयोग के रूप में एक उम्मीदवार है, जो मार्गों की एक बहुत ही उच्च विविधता की विशेषता है। , प्रयोगात्मक रूप से कई दौरों में दोहराया गया।

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प्रतिष्ठित मासेराती एमसी20 सिएलो पर एक वास्तविक "रोबो-ड्राइवर" के सभी तकनीकी तत्व

परीक्षण के लिए जिस वाहन का उपयोग किया जाएगा वह बिल्कुल नया है मासेराती एमसी20 सिएलो, एक प्रतिष्ठित और भावनात्मक सुपर स्पोर्ट्स कार जो मासेराती के इतिहास के आकर्षण के साथ सर्वोत्तम आधुनिक प्रौद्योगिकियों को जोड़ती है (जो बार-बार इतिहास के साथ जुड़ी हुई है 1000 मील).
इस कार पर, द्वारा उपलब्ध कराया गया Maseratiपोलिटेक्निको डि मिलानो ने एक "रोबो-ड्राइवर" (एक्चुएशन सिस्टम, सेंसर, कंप्यूटर, संचार सिस्टम और सभी सॉफ्टवेयर जो एल्गोरिदम को लागू करते हैं) के सभी तकनीकी तत्वों को स्थापित किया है।ऐ-चालक), "साइलो" के शीर्ष पर रखने में सक्षम होने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस.
इस परियोजना के लिए वाहन आधार के रूप में मासेराती का उपयोग पोलिटेक्निको डि मिलानो और इंजीनियरिंग के बीच एक दशक से अधिक समय से मौजूद गहन अनुसंधान सहयोग की गवाही देने का भी है। मोडनीज़ बिल्डर इलेक्ट्रॉनिक नियंत्रण प्रणाली के क्षेत्र में ई वाहन स्वचालन.

एक ऐप में ड्राइवरों और शीर्ष ड्राइवरों की ड्राइविंग तकनीक
वीडियो, सेल्फ-ड्राइविंग कार जो ड्राइवर को "पुन: प्रस्तुत" करती है

13 से 17 जून तक बर्गमो, ब्रेशिया, मिलान, फेरारा, मोडेना और पर्मा के माध्यम से

13 से 17 जून तक मासेराती एमसी20 सिएलो 1000 मिग्लिया के पूरे ट्रैक को पार करेगी। "स्वायत्त ड्राइविंग" मार्ग के कुछ भाग.
बुनियादी ढांचे और परिवहन मंत्रालय से प्राधिकरण के लिए अनुरोध पूरा किया जा रहा है (विशेष रूप से, बर्गमो और ब्रेशिया, इतालवी संस्कृति की राजधानी 2023, मिलान, फेरारा, मोडेना और पर्मा के शहरों के क्रॉसिंग)।
उस तिथि तक जिन अनुभागों को अधिकृत किया जाएगा, उनमें वाहन हाईवे कोड के नियमों का सम्मान करते हुए पूरी स्वायत्तता से चलेंगे, जैसा कि चरणों में ऐतिहासिक नियमितता दौड़ के लिए आवश्यक है जो सामान्य कार यातायात के लिए एक विशिष्ट तरीके से होता है।

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2 में बड़े "चरण 2024" के मद्देनजर सार्वजनिक सड़कों पर प्रशिक्षण का एक वर्ष

1000 मिग्लिया में भागीदारी परियोजना की "प्रस्तुति" में केवल पहला कदम है।
का 2023 संस्करण "दुनिया की सबसे खूबसूरत सवारी"की प्रौद्योगिकी के गहन विकास और प्रायोगिक परिशोधन का एक वर्ष शुरू होगाऐ-चालक, जिसमें कार को नगरपालिका, प्रांतीय और राज्य सड़कों पर और आंशिक रूप से मोटरवे खंडों पर 1000 मिग्लिया के समान मार्ग पर प्रशिक्षित किया जाएगा, जिसका अंतिम उद्देश्य पूरा करना है। स्वायत्त मोड "1000 मिग्लिया 2024" का संपूर्ण मार्ग।

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विशेषज्ञ माटेओ मार्ज़ोटो निरंतर प्रयोग के लिए मानव सह-चालक होंगे

परीक्षण प्राधिकरण आवश्यकताओं (डीएम 70 "स्मार्ट-रोड्स") का अनुपालन करने के लिए, एआई-चालक द्वारा संचालित वाहन मिलान की पॉलिटेक्निक इसकी निगरानी एक मानव सह-चालक द्वारा लगातार की जानी होगी।
1000 2023 मिग्लिया में सह-चालक असाधारण होगा: ऐतिहासिक दौड़ में भाग लेने के कई अनुभवों के साथ, विशेषज्ञ ड्राइवर और 1000 मिग्लिया एसआरएल के बोर्ड सदस्य, माटेओ मार्ज़ोटो।
इस प्रकार वह अतीत, वर्तमान और भविष्य के बीच एक आदर्श हस्तांतरण में, अपने चाचा जियानिनो की जीत (70 संस्करण) की 1953वीं वर्षगांठ को याद रखेंगे।
मानव चालकों और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच इस लिंक को पॉलिटेक्निक के डिजाइन विभाग में विकास के तहत एक आधुनिक कला वस्तु द्वारा दर्शाया जाएगा, जिसका अनावरण 1000 मिग्लिया के उद्घाटन पर किया जाएगा और जो पूरी यात्रा में माटेओ मार्ज़ोटो के साथ रहेगा।

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इटली में नागरिक "पहिया के पीछे" एआई के पक्ष और विपक्ष में बिल्कुल आधे-आधे विभाजित हैं

इस परियोजना का उद्देश्य जागरूकता बढ़ाना भी है स्वायत्त ड्राइविंग आम जनता को।
मिलान पॉलिटेक्निक के कनेक्टेड कार एंड मोबिलिटी ऑब्ज़र्वेटरी के आंकड़ों के अनुसार, वास्तव में, आज इतालवी उपभोक्ता पूरी तरह से विभाजित हैं, 50 प्रतिशत पहले से ही सेल्फ-ड्राइविंग कार का उपयोग करने के इच्छुक हैं और अन्य 50 प्रतिशत इसके खिलाफ हैं।
इसके पक्ष में मुख्य कारण "यात्रा के दौरान अन्य गतिविधियाँ करने में सक्षम होना" (45 प्रतिशत), और अधिक सुरक्षा (31 प्रतिशत) की सुविधा है; इसके विपरीत, जो लोग विरोध करते हैं वे कार पर नियंत्रण न होने की परेशानी (37 प्रतिशत) और, विडंबना यह है कि कम सुरक्षा की भावना (33 प्रतिशत) के कारण पीछे रह जाते हैं।
इसलिए स्वायत्त गतिशीलता क्रांति के लिए उपभोक्ताओं को सूचित करने और तैयार करने के लिए साक्ष्य की आवश्यकता है।

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"1000-एमएडी" दुनिया का एक अनूठा प्रयोगात्मक संदर्भ है जिसमें अनुसंधान और विकास किया जाता है

'1000-एमएडी' परियोजना वैज्ञानिक क्षमता को बढ़ाएगी और प्रौद्योगिकीय इतालवी, दुनिया में एक अद्वितीय प्रयोगात्मक संदर्भ बनाना जिसमें करना है अनुसंधान और विकास di नई तकनीकें स्वायत्त गतिशीलता के लिए.
यह विकास और उपयोग को बढ़ावा देने के लिए नियामक हस्तक्षेपों को परिभाषित करने में भी मदद करेगा स्वायत्त कारें.
यह मुख्य अनुसंधान केंद्रों और सक्रिय क्षेत्रों के बीच संबंध बनाएगा इटली में और इस विषय पर विदेश में; यह औद्योगिक रणनीतियों और प्रौद्योगिकियों को विकसित करने के लिए तकनीकी डेटा एकत्र और प्रकाशित करेगा।
अंत में, परियोजना का लक्ष्य डेटा एकत्र करना और प्रकाशित करना है इतालवी क्षेत्र, "एआई ऑटोनॉमस ड्राइव रेडीनेस इंडेक्स" को परिभाषित और गणना करना, जो सभी प्रशासनों को उस क्षेत्र के लिए प्राथमिकता वाले मुद्दों पर अपनी नीतियों (और संसाधनों) को निर्देशित करने में मदद कर सकता है।

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