从这个意义上说，由 CNR-IMATI 的深度学习研究员 Andrea Ranieri 开发并于昨天在 Twitter 上发布的一项非常有趣的功能可能会将特斯拉车载摄像头变成额外的不同类型的传感器，而无需任何需要为车辆添加其他电子设备：这只是软件更新(显然需要事先进行一些调整和参数调整)。在这种情况下，我们谈论的是深度学习人工智能，正如 Ranieri 解释的那样，它使用@fastdotai 进行训练，它基本上使用普通手机摄像头来检测你走过时水泥路上的坑洼和裂缝。更多细节将在他发表论文后立即公布：代码、数据和预训练模型。

它在推特上立即引起了反应：“......用于检测由地震、飓风等造成的建筑物、桥梁、水坝等结构损坏的应用程序可能会改变游戏规则。考虑一下最近佛罗里达州的公寓倒塌事件。这可以节省无数继续阅读：无损检测技术”JT Kostman 博士 评论道;对此拉涅利回答说：“……我们也想在这方面工作!我们正在提交关于这个主题的资助申请，但到目前为止，他们都被拒绝了。事实上，经过一些重新培训，该模型将是即使在混凝土和其他材料上也能检测到损坏。”