Поддържано от AI управление на отклоненията: По-малко задръствания за тежкотоварния трафик!

Поддържано от AI управление на отклоненията: По-малко задръствания за тежкотоварния трафик!

Едгар Шнайдер, дипломиран инженер по комуникации с богат опит в ИТ и производствената логистика, разработи иновативна концепция за подобряване на управлението на трафика. Мотивиран от доклад за новия мост B30 близо до Hochdorf, той осъзна, че управлението на трафика и производствената логистика са сравними по много начини. Твърде много поръчки без подходяща дозировка водят до задръствания, проблем, който също трябва спешно да бъде разрешен в пътния трафик. Шнайдер критикува настоящите планове за отклонение на държавното министерство на транспорта, които не предвиждат дигитален контрол на трафика, и представя своите идеи.

„Управление на отклоняването с AI“, разработено от Schneider, се фокусира върху тежкотоварния трафик и използва „система за пътни билети“. Спедиторските фирми могат да използват тази система, за да докладват своите пътувания по отклонителни маршрути предварително на Германския транспортен център (VZD). Това позволява предварително зададено дозиране и контрол на тежкотоварния трафик. Използвайки AI технологии, системата може да търси алтернативни алтернативни маршрути в реално време и да разпределя ефективно трафика. Това може да доведе до значително облекчаване на трафика до 30 процента, с прогнози, че пилотен проект може да започне през 2028 г. по време на отклонението на B30.

Изкуствен интелект и управление на трафика

Интегрирането на изкуствения интелект (AI) в управлението на трафика е централен аспект за повишаване на ефективността на пътния трафик. Използването на интелигентни системи за контрол на трафика, които намаляват закъсненията, става все по-важно. Системите, базирани на динамично управление на светофара, анализират данните в реално време, за да коригират фазите на светофара и да оптимизират трафика. Според Techzeitgeist подобни системи не само позволяват по-плавен трафик, но също така помагат за намаляване на емисиите на CO2.

Пример за успешно внедряване на интелигентни транспортни системи е Сингапур, където се използва мрежа от сензори и камери за наблюдение и контрол на трафика в реално време. В Лос Анджелис също е разработена система, която комбинира данни от над 4500 светофара и множество сензори за по-ефективно управление на трафика. Въпреки това, предизвикателствата при внедряването на тези технологии, като защита на данните и високи инвестиционни разходи, изискват политическа воля и желание за инвестиране в цифрова инфраструктура.

Предизвикателства и възможности

Едгар Шнайдер посочва, че бонусна система за спедиторите, които следват препоръчаните маршрути, би била от решаващо значение за приемането на неговата концепция. Докато той оценява загубените приходи от пътни такси за държавата като малки, той вижда събирането на достатъчно данни за оптимизиране на AI като централна точка. Ясно е, че използването на AI в управлението на трафика може не само да помогне за избягване на задръствания, но и проактивно да разреши проблеми с трафика.

Предвид нарастващия обем на трафика и свързаните с него предизвикателства, бъдещето на градската мобилност е тясно свързано с интелигентния контрол на трафика. Schneider предлага на заинтересованите страни възможността да поискат неговата концепция по имейл. Успехът на такива системи в крайна сметка зависи от ангажираността на отговорните органи и политическата воля.

Шнайдер и многобройните международни примери показват, че използването на AI в транспорта е нещо повече от теоретична дискусия; това е прагматичен подход, който може да формира основата за бъдещи транспортни решения. Информацията от [Schwäbische] и [Techzeitgeist] подкрепя това мнение и показва, че цифровите технологии могат да се използват за устойчиво облекчаване на трафика и избягване на задръствания.