Správa odklonu s podporou AI: Méně dopravních zácp pro těžký nákladní provoz!

Správa odklonu s podporou AI: Méně dopravních zácp pro těžký nákladní provoz!

Edgar Schneider, vystudovaný komunikační inženýr s rozsáhlými zkušenostmi v IT a výrobní logistice, vyvinul inovativní koncept pro zlepšení řízení provozu. Motivován zprávou o novém mostě B30 u Hochdorfu si uvědomil, že řízení dopravy a výrobní logistika jsou v mnoha ohledech srovnatelné. Příliš mnoho objednávek bez vhodného dávkování vede k dopravním zácpám, což je problém, který je také naléhavě nutné vyřešit v silničním provozu. Schneider kritizuje současné odklonové plány státního ministerstva dopravy, které nepočítají s digitálním řízením dopravy, a prezentuje své nápady.

„Řízení odklonu s AI“ vyvinuté společností Schneider se zaměřuje na těžkou nákladní dopravu a využívá „systém silničních jízdenek“. Spediční firmy mohou pomocí tohoto systému hlásit své jízdy na odklonových trasách předem Německému dopravnímu středisku (VZD). To umožňuje předem stanovené dávkování a řízení těžké nákladní dopravy. Pomocí technologií AI dokáže systém vyhledávat alternativní alternativní trasy v reálném čase a efektivně distribuovat provoz. To by mohlo vést k výraznému odlehčení dopravy až o 30 procent, přičemž se předpokládá, že pilotní projekt by mohl začít v roce 2028 během odklonu B30.

Umělá inteligence a řízení dopravy

Integrace umělé inteligence (AI) do řízení dopravy je ústředním aspektem zvyšování efektivity silničního provozu. Používání inteligentních systémů řízení toku dopravy, které snižují dopravní zpoždění, je stále důležitější. Systémy založené na dynamickém řízení semaforů analyzují data v reálném čase, aby upravily fáze semaforů a optimalizovaly tok dopravy. Podle Techzeitgeist umožňují takové systémy nejen plynulejší provoz, ale také pomáhají snižovat emise CO2.

Příkladem úspěšné implementace inteligentních dopravních systémů je Singapur, kde je síť senzorů a kamer využívána k monitorování a řízení dopravy v reálném čase. V Los Angeles byl také vyvinut systém, který kombinuje data z více než 4 500 semaforů a četných senzorů pro efektivnější řízení provozu. Výzvy spojené s implementací těchto technologií, jako je ochrana dat a vysoké investiční náklady, však vyžadují politickou vůli a ochotu investovat do digitální infrastruktury.

Výzvy a příležitosti

Edgar Schneider upozorňuje, že pro přijetí jeho konceptu by byl zásadní bonusový systém pro speditéry, kteří dodržují doporučené trasy. Zatímco ušlé příjmy z mýtného pro stát hodnotí jako malé, za ústřední bod považuje sběr dostatečných dat pro optimalizaci AI. Je jasné, že využití AI při řízení dopravy může nejen pomoci vyhnout se dopravním zácpám, ale také proaktivně řešit dopravní problémy.

Vzhledem k rostoucímu objemu dopravy a souvisejícím výzvám je budoucnost městské mobility úzce spojena s inteligentním řízením dopravního toku. Schneider nabízí zájemcům možnost vyžádat si jeho koncept emailem. Úspěch takových systémů nakonec závisí na odhodlání odpovědných orgánů a politické vůli.

Schneider a četné mezinárodní příklady ukazují, že použití umělé inteligence v dopravě je více než jen teoretická diskuse; je to pragmatický přístup, který by mohl tvořit základ pro budoucí dopravní řešení. Informace z [Schwäbische] a [Techzeitgeist] podporují tento názor a ukazují, že digitální technologie lze využít k udržitelnému zmírnění dopravy a vyhnutí se dopravním zácpám.