إدارة التحويل المدعومة بالذكاء الاصطناعي: اختناقات مرورية أقل لحركة البضائع الثقيلة!

إدارة التحويل المدعومة بالذكاء الاصطناعي: اختناقات مرورية أقل لحركة البضائع الثقيلة!

قام إدغار شنايدر، وهو مهندس اتصالات خريج يتمتع بخبرة واسعة في مجال تكنولوجيا المعلومات ولوجستيات الإنتاج، بتطوير مفهوم مبتكر لتحسين إدارة حركة المرور. وبدافع من تقرير عن جسر B30 الجديد بالقرب من هوخدورف، أدرك أن إدارة حركة المرور ولوجستيات الإنتاج يمكن مقارنتهما في العديد من النواحي. يؤدي عدد كبير جدًا من الطلبات دون الجرعة المناسبة إلى حدوث اختناقات مرورية، وهي مشكلة تحتاج أيضًا إلى حل عاجل في حركة المرور على الطرق. شنايدر ينتقد خطط التحويل الحالية لوزارة النقل بالولاية، والتي لا توفر التحكم الرقمي في حركة المرور، ويطرح أفكاره.

تركز "إدارة التحويل باستخدام الذكاء الاصطناعي" التي طورتها شنايدر على حركة البضائع الثقيلة وتستفيد من "نظام تذاكر الطريق". يمكن لشركات الشحن استخدام هذا النظام للإبلاغ عن رحلاتهم على طرق التحويل مسبقًا إلى مركز النقل الألماني (VZD). وهذا يتيح تحديد الجرعات والتحكم في حركة البضائع الثقيلة. وباستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن للنظام البحث عن مسارات بديلة في الوقت الفعلي وتوزيع حركة المرور بكفاءة. وقد يؤدي ذلك إلى تخفيف حركة المرور بشكل كبير بنسبة تصل إلى 30 بالمائة، مع توقعات ببدء مشروع تجريبي في عام 2028 أثناء تحويل مسار B30.

الذكاء الاصطناعي وإدارة حركة المرور

يعد دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إدارة حركة المرور جانبًا أساسيًا لزيادة الكفاءة في حركة المرور على الطرق. أصبح استخدام أنظمة التحكم الذكية في تدفق حركة المرور التي تقلل من تأخير حركة المرور ذا أهمية متزايدة. تعمل الأنظمة المعتمدة على التحكم الديناميكي في إشارات المرور على تحليل البيانات في الوقت الفعلي لضبط مراحل إشارات المرور وتحسين تدفق حركة المرور. وفقًا لموقع Techzeitgeist، فإن هذه الأنظمة لا تتيح حركة مرور أكثر سلاسة فحسب، بل تساعد أيضًا في تقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.

ومن الأمثلة على التنفيذ الناجح لأنظمة النقل الذكية سنغافورة، حيث يتم استخدام شبكة من أجهزة الاستشعار والكاميرات لرصد ومراقبة حركة المرور في الوقت الحقيقي. كما تم تطوير نظام في لوس أنجلوس يجمع البيانات من أكثر من 4500 إشارة مرور والعديد من أجهزة الاستشعار لإدارة حركة المرور بشكل أكثر كفاءة. ومع ذلك، فإن تحديات تنفيذ هذه التقنيات، مثل حماية البيانات وارتفاع تكاليف الاستثمار، تتطلب إرادة سياسية ورغبة في الاستثمار في البنية التحتية الرقمية.

التحديات والفرص

يشير إدغار شنايدر إلى أن نظام المكافآت لوكلاء الشحن الذين يتبعون الطرق الموصى بها سيكون أمرًا بالغ الأهمية لقبول مفهومه. وفي حين أنه يقيم الإيرادات المفقودة للدولة على أنها صغيرة، فإنه يرى جمع البيانات الكافية لتحسين الذكاء الاصطناعي كنقطة مركزية. ومن الواضح أن استخدام الذكاء الاصطناعي في إدارة حركة المرور لا يمكن أن يساعد في تجنب الاختناقات المرورية فحسب، بل يمكنه أيضًا حل المشكلات المرورية بشكل استباقي.

ونظراً لتزايد حجم حركة المرور والتحديات المرتبطة بها، فإن مستقبل التنقل الحضري يرتبط ارتباطاً وثيقاً بالتحكم الذكي في تدفق حركة المرور. يقدم شنايدر للأطراف المهتمة الفرصة لطلب فكرته عبر البريد الإلكتروني. ويعتمد نجاح مثل هذه الأنظمة في نهاية المطاف على التزام السلطات المسؤولة والإرادة السياسية.

تُظهر شنايدر والأمثلة الدولية العديدة أن استخدام الذكاء الاصطناعي في النقل هو أكثر من مجرد مناقشة نظرية؛ إنه نهج عملي يمكن أن يشكل الأساس لحلول النقل المستقبلية. المعلومات الواردة من [Schwäbische] و [Techzeitgeist] تدعم هذا الرأي وتظهر أنه يمكن استخدام التقنيات الرقمية لتخفيف حركة المرور بشكل مستدام وتجنب الاختناقات المرورية.