Exodigo

မြေတူးစရာမလိုဘဲ မြေအောက်ပိုက်လိုင်းများကို မြင်စေပြီး AI က မြေအောက်ကို ဒီဇိုင်းဆွဲနိုင်သော မြေပုံအဖြစ် ပြောင်းပေးသည်

Contact for pricing

Exodigo သည် sensor အမျိုးမျိုးဖြင့် စကင်ဖတ်ခြင်းနှင့် AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ပေါင်းစပ်ကာ မြေမတူးဘဲ မြေအောက်ပိုက်လိုင်း၊ ရှိပြီးသား အုတ်မြစ်များနှင့် မြေအခြေအနေများကို ရှာဖွေပေးသည်။ မြေအောက်၏ မသေချာမှုများကို အင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းတွင် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုနိုင်သော မြေပုံနှင့် digital twin အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးသည်။

လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် သင့်လျော်သည့်အသုံးပြုမှု

လမ်း သို့မဟုတ် မြေအောက်ရထားလုပ်ငန်း လုပ်ဖူးသူတိုင်း သိသည်မှာ အဖိုးအတန်ဆုံး မတော်တဆမှုများသည် မြေအောက်တွင် ဖြစ်တတ်သည် — မြေပုံတွင်မပါသော ပိုက်လိုင်းကို တူးမိခြင်း၊ အစီရင်ခံစာနှင့် မတူညီသော မြေအခြေအနေကို ကြုံခြင်း။ Exodigo ၏ လုပ်ငန်းစဉ်မှာ လေးဆင့်ဖြင့် ခွဲထားသည်။ ဦးစွာ ExoInfo ဖြင့် အများသုံးအင်ဂျင်နီယာမှတ်တမ်း၊ ပိုက်လိုင်းဒေတာနှင့် ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သော အခြေခံမြေပုံအဖြစ် စုစည်းသည်။ ထို့နောက် လက်တွေ့နေရာတွင် မထိခိုက်စေသော စကင်နည်းပညာဖြင့် ရုပ်ပုံဖမ်းယူကာ ပိုက်လိုင်း၊ အုတ်မြစ်နှင့် မြေဆီလွှာအခြေအနေကို ရှာဖွေသည်။ ထို့နောက် AI က ဤအချက်ပြများကို ဒီဇိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်ထဲ တိုက်ရိုက်ထည့်နိုင်သော ရလဒ်များ (digital twin နှင့် အင်ဂျင်နီယာ model အပါအဝင်) အဖြစ် ပြောင်းပေးသည်။ နောက်ဆုံးတွင် ပိုက်လိုင်းရွှေ့ပြောင်းခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်ခန့်မှန်းမှုနှင့် ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်မှုဝန်ဆောင်မှုကိုလည်း ပေးသည်။ ဖောက်သည်စာရင်းတွင် အမေရိကန်၏ ကြီးမားသော အခြေခံအဆောက်အအုံအဖွဲ့အစည်းများ — Los Angeles Metro (LA Metro)၊ California ပို့ဆောင်ရေးဌာန (Caltrans) နှင့် National Grid စသည်တို့ ပါဝင်သည်။ တရားဝင်ဝဘ်ဆိုက်တွင် စျေးနှုန်းမဖော်ပြထားဘဲ project အလိုက် ဝန်ဆောင်မှုဖြစ်သည်။

မြေအောက်ရထား၊ လမ်း၊ လျှပ်စစ်နှင့် ရေအခြေခံအဆောက်အအုံကဲ့သို့ ကြီးမားသောလုပ်ငန်းများ၏ စီမံကိန်းနှင့် ဒီဇိုင်းအဖွဲ့များ၊ မြို့ပြထူထပ်သောနေရာများတွင် လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်ရသော အင်ဂျင်နီယာအတိုင်ပင်ခံကုမ္ပဏီများအတွက် သင့်လျော်သည်။

အဓိကလုပ်ဆောင်ချက်များ

ExoInfo — အများသုံးအင်ဂျင်နီယာမှတ်တမ်း၊ ပိုက်လိုင်းဒေတာနှင့် ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံများကို အခြေခံမြေပုံအဖြစ်စုစည်း
မထိခိုက်စေသော လက်တွေ့စကင်ဖြင့် ပိုက်လိုင်း၊ ရှိပြီးအုတ်မြစ်နှင့် မြေအခြေအနေ ရှာဖွေ
AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုက ဒီဇိုင်းထဲ တိုက်ရိုက်ထည့်နိုင်သောရလဒ်နှင့် digital twin ထုတ်ပေး
ပိုက်လိုင်းရွှေ့ပြောင်းခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်ခန့်မှန်းနှင့် ညှိနှိုင်းမှု
လေးဆင့်ပေါင်းစပ်လုပ်ငန်းစဉ် — ဒေတာစုဆောင်း၊ လက်တွေ့ရုပ်ပုံဖမ်း၊ ခွဲခြမ်းဒီဇိုင်း၊ အန္တရာယ်စီမံ

အသုံးများသောနေရာများ

မြေအောက်ရထားနှင့် လမ်းလုပ်ငန်း၏ မြေအောက်ပိုက်လိုင်းစစ်ဆေးခြင်း
မြို့ပြထူထပ်ရာတွင် လုပ်ငန်းမစတင်မီ ရှိပြီးအုတ်မြစ်အတည်ပြုခြင်း
လျှပ်စစ်နှင့် ရေပိုက်ကွန်ရက်၏ ပိုင်ဆိုင်မှုစာရင်းကောက်ခြင်း
ပိုက်လိုင်းရွှေ့ပြောင်းခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အကဲဖြတ်ခြင်း
မြေအောက်အခြေခံအဆောက်အအုံ၏ digital twin တည်ဆောက်၍ ရေရှည်ထိန်းသိမ်း

အဓိက အင်္ဂါရပ်များ

ExoInfo — အများသုံးအင်ဂျင်နီယာမှတ်တမ်း၊ ပိုက်လိုင်းဒေတာနှင့် ဂြိုလ်တုဓာတ်ပုံများကို အခြေခံမြေပုံအဖြစ်စုစည်း
မထိခိုက်စေသော လက်တွေ့စကင်ဖြင့် ပိုက်လိုင်း၊ ရှိပြီးအုတ်မြစ်နှင့် မြေအခြေအနေ ရှာဖွေ
AI ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုက ဒီဇိုင်းထဲ တိုက်ရိုက်ထည့်နိုင်သောရလဒ်နှင့် digital twin ထုတ်ပေး
ပိုက်လိုင်းရွှေ့ပြောင်းခြင်း၏ ကုန်ကျစရိတ်ခန့်မှန်းနှင့် ညှိနှိုင်းမှု
လေးဆင့်ပေါင်းစပ်လုပ်ငန်းစဉ် — ဒေတာစုဆောင်း၊ လက်တွေ့ရုပ်ပုံဖမ်း၊ ခွဲခြမ်းဒီဇိုင်း၊ အန္တရာယ်စီမံ

အားသာချက်များ

မြေမတူးဘဲ မြေအောက်အခြေအနေကို သိနိုင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းမတော်တဆအန္တရာယ်ကို များစွာလျှော့ချ
ရလဒ်ကို ဒီဇိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်ထဲ တိုက်ရိုက်ထည့်နိုင်၊ အစီရင်ခံစာတစ်စောင်သာ ပေးသည်မဟုတ်
ဖောက်သည်များတွင် အမေရိကန်၏ ကြီးမားသောပို့ဆောင်ရေးနှင့် လျှပ်စစ်အဖွဲ့များပါဝင်၊ ရလဒ်စစ်ဆေးနိုင်
ပိုက်လိုင်းရွှေ့ပြောင်းခြင်းကုန်ကျစရိတ်ကိုပါ တွက်ချက်ပေးသဖြင့် ဘတ်ဂျက်ရေးဆွဲရာတွင် အသုံးဝင်

အားနည်းချက်များ

တရားဝင်ဝဘ်ဆိုက်တွင် စျေးနှုန်းမဖော်ပြ၊ project အလိုက် ဆွေးနွေးရန်လို
စကင်နက်နဲမှုနှင့် တိကျမှုသည် မြေအခြေအနေနှင့် မြေမျက်နှာပြင်အခြေအနေအပေါ် မူတည်
ဝန်ဆောင်မှုသည် အဓိကအားဖြင့် မြောက်အမေရိကတွင်၊ ထိုင်ဝမ်တွင် ဒေသတွင်းအဖွဲ့ရှိမရှိ အတည်ပြုရန်လို
ရလဒ်များသည် ခန့်မှန်းချက်သာဖြစ်၍ အဓိကနေရာများကို စမ်းသပ်တူးဖော်၍ အတည်ပြုသင့်

အသုံးပြုမှုများ

မြေအောက်ရထားနှင့် လမ်းလုပ်ငန်း၏ မြေအောက်ပိုက်လိုင်းစစ်ဆေးခြင်း
မြို့ပြထူထပ်ရာတွင် လုပ်ငန်းမစတင်မီ ရှိပြီးအုတ်မြစ်အတည်ပြုခြင်း
လျှပ်စစ်နှင့် ရေပိုက်ကွန်ရက်၏ ပိုင်ဆိုင်မှုစာရင်းကောက်ခြင်း
ပိုက်လိုင်းရွှေ့ပြောင်းခြင်း၏ ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့် ကုန်ကျစရိတ်အကဲဖြတ်ခြင်း
မြေအောက်အခြေခံအဆောက်အအုံ၏ digital twin တည်ဆောက်၍ ရေရှည်ထိန်းသိမ်း

အယ်ဒီတာမှတ်ချက်

ထိုင်ဝမ်တွင် နှစ်စဉ် ပိုက်လိုင်းတူးမိ၍ ရေဖြတ်၊ မီးဖြတ်နှင့် လုပ်ငန်းနှောင့်နှေးမှုကြောင့် ဆုံးရှုံးမှုသည် သေးငယ်သောကိန်းဂဏန်းမဟုတ်ပါ။ ဤနည်းပညာ၏ တကယ့်တန်ဖိုးသည် ဆန်းသစ်ခြင်းမဟုတ်ဘဲ မြေအောက်ဟူသော အမှောင်ထုကို ဘတ်ဂျက်တွက်နိုင်၊ အန္တရာယ်စီနိုင်သောအရာအဖြစ် ပြောင်းပေးခြင်းဖြစ်သည်။ ကျွန်တော်သတိပေးလိုသည်မှာ — မြေအောက်စစ်ဆေးမှုတိုင်းတွင် ကန့်သတ်ချက်ရှိသည်၊ AI အစီရင်ခံစာကို အလွန်ယုံကြည်ပြီး လုပ်သင့်သောအတည်ပြုမှုကို ချန်လှပ်ခြင်းသည် ပိုကြီးသောပြဿနာဖြစ်စေနိုင်သည်။

မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ

AI ခန့်မှန်းသော မြေအောက်မြေပုံသည် စမ်းသပ်တူးဖော်ခြင်းကို အစားထိုးနိုင်ပါသလား။

လုံးဝအစားမထိုးနိုင်ပါ။ သို့သော် စမ်းသပ်တူးဖော်ရသည့် အကြိမ်အရေအတွက်ကို များစွာလျှော့ချနိုင်သည်။ သင့်လျော်သောနည်းမှာ စကင်ရလဒ်ဖြင့် နယ်ပယ်ကျဉ်းစေပြီး အန္တရာယ်အလိုက်စီကာ အဓိကနေရာများကိုသာ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း စမ်းသပ်တူးဖော်ခြင်းဖြစ်သည်။ ရာနှုန်းပြည့် စမ်းသပ်ရန်မလိုဟုဆိုသည့် ကြေညာချက်မှန်သမျှကို သံသယရှိသင့်သည်။

ထိုင်ဝမ်၏ မြေအောက်ပိုက်လိုင်းများ ဤမျှရှုပ်ထွေးသည်၊ ဤစနစ်က အသုံးဝင်ပါမည်လား။

သီအိုရီအရ ပိုရှုပ်လေ ပိုတန်ဖိုးရှိလေဖြစ်သည်။ Taipei ကဲ့သို့ မြို့ဟောင်းများ၏ မြေအောက်ပိုက်လိုင်းများ ဆယ်စုနှစ်များစွာ ထပ်နေပြီး မြေပုံနှင့် ကွာဟမှုကြီးမားသည်။ သို့သော် နှစ်ချက်သတိထားရန် — ထိုင်ဝမ်၏ မြေအောက်ရေမျက်နှာပြင်မြင့်ပြီး မြေအခြေအနေ အမေရိကနှင့်မတူသဖြင့် ရှာဖွေမှုအကျိုးသက်ရောက်မှုကို လက်တွေ့စမ်းသပ်ရန်လိုသည်၊ ဒုတိယ ဝဘ်ဆိုက်တွင် ထိုင်ဝမ်ရုံးမဖော်ပြထားသဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုရရှိနိုင်မှုကို ဦးစွာအတည်ပြုသင့်သည်။

ရိုးရာ ground penetrating radar (GPR) နှင့် ဘာကွာသလဲ။

ရိုးရာ GPR သည် sensor တစ်မျိုးတည်းဖြစ်ပြီး အနက်ဖွင့်ဆိုမှုသည် ကိုင်တွယ်သူ၏ အတွေ့အကြုံအပေါ် များစွာမူတည်သည်။ Exodigo ၏ ကွာခြားချက်မှာ sensor အမျိုးမျိုးပေါင်းစပ်မှုနှင့် AI အနက်ဖွင့်ဆိုမှုဖြစ်ပြီး ရလဒ်ကို ကျွမ်းကျင်သူဖတ်ရန်လိုသော ဓာတ်ပုံတစ်ပုံအဖြစ်မထားဘဲ ဒီဇိုင်းအသုံးပြုနိုင်သော model အဖြစ် တိုက်ရိုက်ပြောင်းပေးသည်။