AI-toega ümbersuunamishaldus: vähem ummikuid raskeveokite jaoks!

AI-toega ümbersuunamishaldus: vähem ummikuid raskeveokite jaoks!

Suure IT- ja tootmislogistika kogemusega diplomeeritud kommunikatsiooniinsener Edgar Schneider on välja töötanud uuendusliku kontseptsiooni liikluskorralduse parandamiseks. Ajendatuna raportist Hochdorfi lähedal asuva uue B30 silla kohta, mõistis ta, et liikluskorraldus ja tootmislogistika on paljuski võrreldavad. Liiga palju tellimusi ilma sobiva doseerimiseta põhjustab liiklusummikuid, mis vajab kiiret lahendamist ka maanteeliikluses. Schneider kritiseerib riigi transpordiministeeriumi kehtivaid ümbersuunamisplaane, mis ei näe ette digitaalset liikluskorraldust, ja esitab oma ideed.

Schneideri välja töötatud „teisintellektiga ümbersuunamise juhtimine“ keskendub raskeveoliiklusele ja kasutab „teepiletite süsteemi“. Ekspedeerimisettevõtted saavad seda süsteemi kasutada, et teatada oma reisidest ümbersuunamisliinidel eelnevalt Saksamaa Transpordikeskusele (VZD). See võimaldab ettemääratud doseerimist ja raskeveoliikluse kontrolli. Tehisintellekti tehnoloogiaid kasutades saab süsteem otsida reaalajas alternatiivseid alternatiivseid marsruute ja jaotada liiklust tõhusalt. See võib kaasa tuua märkimisväärse kuni 30-protsendilise liikluse kergenduse, prognooside kohaselt võib pilootprojekt alata 2028. aastal B30 ümbersuunamise ajal.

Tehisintellekt ja liikluskorraldus

Tehisintellekti (AI) integreerimine liikluskorraldusse on maanteeliikluse efektiivsuse tõstmise keskne aspekt. Üha olulisemaks muutub liiklusviivitusi vähendavate intelligentsete liiklusvoo juhtimissüsteemide kasutamine. Dünaamilisel fooride juhtimisel põhinevad süsteemid analüüsivad andmeid reaalajas, et reguleerida foorifaase ja optimeerida liiklusvoogu. Techzeitgeisti sõnul ei võimalda sellised süsteemid mitte ainult sujuvamat liiklust, vaid aitavad vähendada ka CO2 emissiooni.

Intelligentsete transpordisüsteemide eduka rakendamise näide on Singapur, kus andurite ja kaamerate võrgustikku kasutatakse liikluse reaalajas jälgimiseks ja juhtimiseks. Los Angeleses on välja töötatud ka süsteem, mis ühendab liikluse tõhusamaks haldamiseks enam kui 4500 foori ja arvukate andurite andmeid. Nende tehnoloogiate rakendamisega kaasnevad väljakutsed, nagu andmekaitse ja suured investeerimiskulud, nõuavad aga poliitilist tahet ja valmisolekut digitaalsesse infrastruktuuri investeerida.

Väljakutsed ja võimalused

Edgar Schneider juhib tähelepanu sellele, et tema kontseptsiooni aktsepteerimisel oleks ülioluline boonussüsteem ekspedeerijatele, kes järgivad soovitatud marsruute. Kuigi riigi saamata jäänud teemaksutulu hindab ta väikeseks, peab ta keskseks punktiks piisavate andmete kogumist tehisintellekti optimeerimiseks. On selge, et tehisintellekti kasutamine liikluskorralduses ei aita mitte ainult vältida ummikuid, vaid ka ennetavalt lahendada liiklusprobleeme.

Arvestades kasvavat liiklusmahtu ja sellega kaasnevaid väljakutseid, on linnaliikluse tulevik tihedalt seotud intelligentse liiklusvoogude juhtimisega. Schneider pakub huvilistele võimalust taotleda oma kontseptsiooni meili teel. Selliste süsteemide edu sõltub lõppkokkuvõttes vastutavate asutuste pühendumisest ja poliitilisest tahtest.

Schneider ja arvukad rahvusvahelised näited näitavad, et tehisintellekti kasutamine transpordis on midagi enamat kui lihtsalt teoreetiline arutelu; see on pragmaatiline lähenemine, mis võiks olla tulevaste transpordilahenduste aluseks. [Schwäbische] ja [Techzeitgeisti] teave toetab seda seisukohta ja näitab, et digitaaltehnoloogiaid saab kasutada liikluse säästvaks leevendamiseks ja liiklusummikute vältimiseks.