通過將模式識別與基於規則的推理相結合，既涵蓋日常運營，當檢測到潛正在違規時，並解釋為何這種情況充滿風險，這些數據幫帮系統學會了區分一般與危險情況。從而預防機場出現碰撞变乱。可逃蹤飛機和車輛正在跑道與滑行道上的每一處軌跡。該數據集匯聚了美國42個機場兩年間的聯邦航空办理局地面運動數據，神經學部门負責捕获機場數據中隱藏的模式，清晰且富有邏輯的規則。還能明確指出哪條平安規則被觸犯，它不僅能發出警報，通過從日常機場活動及有據可查的平安違規事务中罗致經驗，又能條分縷析地講明風險何正在。人 平易近 網 股 份 有 限 公 司 版 權 所 有 ，為飛行員和管制員搶出關鍵反應時間。
World2Rules巧妙融合了神經學與符號學這兩種AI方式。團隊還動用了匹茲堡超級計算核心的Bridges-2超級計算機。為理解所有這些數據，未 經 書 面 授 權 禁 止 使 用人平易近日報社概況關於人平易近網報社聘请聘请英才廣告服務運營服務合做加盟版權服務數據服務網坐聲明網坐律師消息保護聯系我們科技日報5月20日電 （記者劉霞）美國卡內基梅隆大學機器人研究所科學家創建了一個名為World2Rules的人工智能（AI）系統，也包含碰撞变乱報告，
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