کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل

فناوری های پیشرفته در صنعت حمل و نقل اغلب تحت تاثیر عواملی قرار می گیرند که غیر قابل پیش بینی است. این عوامل می توانند شامل ترافیک، خطاهای انسانی و یا تصادفات باشند. با این حال، ما شاهد پیشرفت قابل ملاحظه هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل بوده ایم. هوش مصنوعی برای ساختن داده ها و یا حتی پیش بینی مناسب تصمیمات آینده، از داده های مشاهده شده (Observed Data) ترافیکی استفاده می کند. علاوه بر این، استفاده از هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل، هزینه های کارفرما را به اندازه قابل توجهی کاهش می دهد. به عنوان مثال، استفاده از وسایل نقلیه خودران می تواند دغدغه کار فرماها در طولانی بودن مدت زمان سفر کارمندانشان برای رسیدن به محل کار خود را حل کند. ظهور این ایده ها و ابزارهای نوآورانه و جذاب، آینده صنعت حمل و نقل را تحت تاثیر خود قرار داده است. این ابزارها، به زودی شرکت های حمل و نقلی را مجبور می کنند که در مورد برنامه ریزی های حمل و نقلی بیشتر دقت کنند. آن ها در برنامه ریزی های خود، باید بفهمند که یک شخص بهتر است در چه مواقعی زمام کار را دست بگیرد و در چه مواقعی بهتر است به فناوری های هوشمند تکیه کند. هم چنین، ظهور فناوری های هوشمند نظیر هشدار نقطه کور (Blind Spot Alert)، کروز کنترل سازگار (Adaptive Cruise Control)، و سیستم پیشرفته همیار راننده (Advanced Driver Assistance Systems) موجب رشد هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل شدند. در زیر به معرفی بعضی از موارد مربوط به هوش مصنوعی می پردازیم که اثری مثبت بر روی صنعت حمل و نقل داشته اند:

ایمنی جامعه

هوش مصنوعی به شرکت های مرتبط با صنعت حمل و نقل کمک می کند که از ایمنی مردم در زمان استفاده از سیستم های حمل و نقل، اطمینان حاصل کنند. ایمنی شهروندان یک جامعه در هنگام استفاده از وسایل نقلیه همگانی در مناطق شهری با ردیابی داده های مربوط به جرائم می تواند بهبود یابد. هوش مصنوعی هم چنین می تواند موجب افزایش بازدهی کار پلیس ها در هنگام نظارت و گشت زنی شود و ایمنی شهروندان را تأمین نماید.

وسایل نقلیه خودران

وسیله نقلیه خودران، از جمله مواردی است که به تازگی به ادبیات حمل و نقل اضافه شده است. این وسایل نقلیه از هوش مصنوعی به منظور بهبود عملکرد و تصمیم خود در راه ها بهره می برند. وسایل نقلیه خودران فرصتی طلایی را فراهم کرده که به واسطه آن تعداد تصادفات در بزرگراه ها کاهش و بازدهی افزایش یابد.

برنامه ریزی و تصمیم گیری بهتر

سیستم حمل و نقل بار در راه ها می تواند با استفاده از هوش مصنوعی، میزان دقیق حجم بار را پیش بینی کند که این کار موجب ساده شدن فرآیند برنامه ریزی شرکت های حمل و نقلی می شود. علاوه بر این، بسیاری از ابزارهای تصمیم گیرنده صنعت حمل و نقل می تواند توسط هوش مصنوعی طراحی و اجرا شود. این ابزارها، شرکت های حمل و نقلی را مجاب می کند که در آینده بر روی کارهای پربازده سرمایه گذاری کنند.

ایمنی عابران

با استفاده از هوش مصنوعی، مسیر حرکت عابرین و دوچرخه سواران می تواند به راحتی پیش بینی شود که این خود باعث کاهش تصادفات و در نتیجه کاهش مجروحین می شود. استفاده از این سیستم ها، گزینه های بیشتری را برای کاربران شبکه در هنگام انتخاب وسیله نقلیه خود فراهم می کنند. این سامانه های هوش مصنوعی حتی می توانند باعث کاهش آلاینده های جوی شوند.

کنترل جریان ترافیک

جریان ترافیک تأثیر بسیاری زیادی را بر روی سیستم حمل و نقل دارد. اگر جهت مدیریت ترافیک، داده های مربوط به جریان ترافیک با سامانه های هوش مصنوعی سازگار شود، منجر به به روز شدن الگوی ترافیکی و در نتیجه کاهش چشم گیر تراکم وسایل نقلیه در راه ها می شود. هم چنین، استفاده از پیگرد برخط (Real-time Tracking) و یا الگوریتم های هوشمند در چراغ های راهنمایی و رانندگی می تواند نوسانات الگوهای ترافیکی را به اندازه قابل توجهی کنترل کند. این تکنیک همچنین در برنامه ریزی و مسیریابی بهینه در حمل و نقل همگانی بسیار مفید است.