AI-understøttet omledningsstyring: Mindre trafikpropper for tung godstrafik!

AI-understøttet omledningsstyring: Mindre trafikpropper for tung godstrafik!

Edgar Schneider, uddannet kommunikationsingeniør med stor erfaring inden for IT og produktionslogistik, har udviklet et innovativt koncept til at forbedre trafikstyringen. Motiveret af en rapport om den nye B30-bro nær Hochdorf indså han, at trafikstyring og produktionslogistik er sammenlignelige på mange måder. For mange ordrer uden passende dosering fører til trafikpropper, et problem, der også akut skal løses i vejtrafikken. Schneider kritiserer de nuværende omdirigeringsplaner fra det statslige transportministerium, som ikke sørger for digital trafikkontrol, og præsenterer sine ideer.

"Diversion management with AI" udviklet af Schneider fokuserer på tung godstrafik og gør brug af et "road ticket system". Speditører kan bruge dette system til at indberette deres ture på omdirigeringsruter på forhånd til det tyske transportcenter (VZD). Dette muliggør forudbestemt dosering og kontrol af tung godstrafik. Ved hjælp af AI-teknologier kan systemet søge efter alternative alternative ruter i realtid og distribuere trafikken effektivt. Dette kan resultere i en betydelig trafikaflastning på op til 30 procent, med prognoser om, at et pilotprojekt kan starte i 2028 under B30-omlægningen.

Kunstig intelligens og trafikstyring

Integrationen af ​​kunstig intelligens (AI) i trafikstyring er et centralt aspekt af øget effektivitet i vejtrafikken. Brugen af ​​intelligente trafikstrømskontrolsystemer, der reducerer trafikforsinkelser, bliver stadig vigtigere. Systemer baseret på dynamisk trafiklysstyring analyserer data i realtid for at justere trafiklysfaser og optimere trafikflowet. Ifølge Techzeitgeist muliggør sådanne systemer ikke kun mere jævn trafik, men hjælper også med at reducere CO2-udledningen.

Et eksempel på den succesfulde implementering af intelligente transportsystemer er Singapore, hvor et netværk af sensorer og kameraer bruges til at overvåge og kontrollere trafikken i realtid. Der er også udviklet et system i Los Angeles, der kombinerer data fra over 4.500 trafiklys og adskillige sensorer for at styre trafikken mere effektivt. Udfordringerne ved at implementere disse teknologier, såsom databeskyttelse og høje investeringsomkostninger, kræver dog politisk vilje og vilje til at investere i digital infrastruktur.

Udfordringer og muligheder

Edgar Schneider påpeger, at et bonussystem for speditører, der følger de anbefalede ruter, vil være afgørende for accepten af ​​hans koncept. Mens han vurderer de tabte bompengeindtægter for staten som små, ser han indsamlingen af ​​tilstrækkelige data til at optimere AI som et centralt punkt. Det er klart, at brugen af ​​kunstig intelligens i trafikstyring ikke kun kan hjælpe med at undgå trafikpropper, men også proaktivt løse trafikproblemer.

I lyset af den voksende trafikmængde og de dermed forbundne udfordringer er fremtiden for bymobilitet tæt forbundet med intelligent trafikstrømskontrol. Schneider giver interesserede mulighed for at anmode om hans koncept via e-mail. Sådanne systemers succes afhænger i sidste ende af de ansvarlige myndigheders engagement og den politiske vilje.

Schneider og de talrige internationale eksempler viser, at brugen af ​​kunstig intelligens i transport er mere end blot en teoretisk diskussion; det er en pragmatisk tilgang, der kan danne grundlag for fremtidige transportløsninger. Oplysninger fra [Schwäbische] og [Techzeitgeist] understøtter denne opfattelse og viser, at digitale teknologier kan bruges til bæredygtigt at aflaste trafikken og undgå trafikpropper.