Tekoälyn tukema ohjauksen hallinta: Vähemmän liikenneruuhkia raskaalle tavaraliikenteelle!

Tekoälyn tukema ohjauksen hallinta: Vähemmän liikenneruuhkia raskaalle tavaraliikenteelle!

Edgar Schneider, diplomi-insinööri, jolla on laaja kokemus IT- ja tuotantologistiikasta, on kehittänyt innovatiivisen konseptin parantaakseen liikenteenhallintaa. Hochdorfin lähellä sijaitsevan uuden B30-sillan raportin motivoituneena hän tajusi, että liikenteenhallinta ja tuotantologistiikka ovat monella tapaa vertailukelpoisia. Liian monet tilaukset ilman oikeaa annostusta johtavat liikenneruuhkiin, mikä on myös tieliikenteessä kiireesti ratkaistava ongelma. Schneider arvostelee liikenneministeriön nykyisiä kiertokulkusuunnitelmia, jotka eivät sisällä digitaalista liikenteenohjausta, ja esittelee ajatuksiaan.

Schneiderin kehittämä "suunnittelun hallinta tekoälyllä" keskittyy raskaaseen tavaraliikenteeseen ja hyödyntää "tielippujärjestelmää". Huolintayritykset voivat käyttää tätä järjestelmää ilmoittaakseen matkansa kiertoreiteillä etukäteen Saksan liikennekeskukselle (VZD). Tämä mahdollistaa ennalta määrätyn annostuksen ja raskaan tavaraliikenteen ohjauksen. Tekoälytekniikoiden avulla järjestelmä voi etsiä vaihtoehtoisia vaihtoehtoisia reittejä reaaliajassa ja jakaa liikennettä tehokkaasti. Tämä voi johtaa merkittävään, jopa 30 prosentin liikenteen helpotukseen, kun ennusteiden mukaan pilottiprojekti voisi käynnistyä vuonna 2028 B30-väylän aikana.

Tekoäly ja liikenteenhallinta

Tekoälyn (AI) integroiminen liikenteenhallintaan on keskeinen osa tieliikenteen tehokkuuden lisäämistä. Liikenteen viivästyksiä vähentävien älykkäiden liikenteenohjausjärjestelmien käyttö on yhä tärkeämpää. Dynaamiseen liikennevaloohjaukseen perustuvat järjestelmät analysoivat tietoja reaaliajassa liikennevalojen vaiheiden säätämiseksi ja liikenteen sujuvuuden optimoimiseksi. Techzeitgeistin mukaan tällaiset järjestelmät eivät ainoastaan ​​mahdollista sujuvampaa liikennettä, vaan auttavat myös vähentämään CO2-päästöjä.

Esimerkki älykkäiden liikennejärjestelmien onnistuneesta käyttöönotosta on Singapore, jossa anturi- ja kameraverkostolla seurataan ja ohjataan liikennettä reaaliajassa. Los Angelesissa on myös kehitetty järjestelmä, joka yhdistää yli 4 500 liikennevalon ja lukuisten antureiden tiedot liikenteen hallitsemiseksi tehokkaammin. Näiden teknologioiden käyttöönoton haasteet, kuten tietosuoja ja korkeat investointikustannukset, edellyttävät kuitenkin poliittista tahtoa ja halukkuutta investoida digitaaliseen infrastruktuuriin.

Haasteita ja mahdollisuuksia

Edgar Schneider huomauttaa, että bonusjärjestelmä suositeltuja reittejä noudattaville huolitsijoille olisi ratkaisevan tärkeä hänen konseptinsa hyväksymisen kannalta. Vaikka hän arvioi valtion menetettyjä tietullituloja pieneksi, hän pitää keskeisenä asiana riittävän tiedon keräämistä tekoälyn optimoimiseksi. On selvää, että tekoälyn käyttö liikenteenhallinnassa ei voi ainoastaan ​​auttaa välttämään liikenneruuhkia, vaan myös ratkaisemaan ennakoivasti liikenneongelmia.

Kasvava liikenne ja siihen liittyvät haasteet huomioiden kaupunkiliikenteen tulevaisuus liittyy kiinteästi älykkääseen liikennevirtojen ohjaukseen. Schneider tarjoaa kiinnostuneille mahdollisuuden pyytää konseptiaan sähköpostitse. Tällaisten järjestelmien onnistuminen riippuu viime kädessä vastuullisten viranomaisten sitoutumisesta ja poliittisesta tahdosta.

Schneider ja lukuisat kansainväliset esimerkit osoittavat, että tekoälyn käyttö liikenteessä on enemmän kuin pelkkä teoreettinen keskustelu; se on pragmaattinen lähestymistapa, joka voi muodostaa perustan tuleville liikenneratkaisuille. [Schwäbischen] ja [Techzeitgeistin] tiedot tukevat tätä näkemystä ja osoittavat, että digitaaliteknologiaa voidaan käyttää liikenteen kestävään keventämiseen ja liikenneruuhkien välttämiseen.