Upravljanje preusmjeravanjem podržano AI: Manje prometnih gužvi za teški teretni promet!

Upravljanje preusmjeravanjem podržano AI: Manje prometnih gužvi za teški teretni promet!

Edgar Schneider, diplomirani inženjer komunikacija s velikim iskustvom u informatičkoj i proizvodnoj logistici, razvio je inovativni koncept za poboljšanje upravljanja prometom. Potaknut izvješćem o novom mostu B30 u blizini Hochdorfa, shvatio je da su upravljanje prometom i proizvodna logistika u mnogočemu usporedivi. Previše narudžbi bez odgovarajućeg doziranja dovodi do prometnih gužvi, problema koji također hitno treba riješiti u cestovnom prometu. Schneider kritizira trenutne planove preusmjeravanja državnog ministarstva prometa koji ne predviđaju digitalnu kontrolu prometa te iznosi svoje ideje.

"Upravljanje preusmjeravanjem s umjetnom inteligencijom" koje je razvio Schneider usredotočuje se na teški teretni promet i koristi se "sustavom putnih karata". Špedicije mogu koristiti ovaj sustav za prijavu svojih putovanja na skretničkim rutama unaprijed Njemačkom prometnom centru (VZD). To omogućuje unaprijed određeno doziranje i kontrolu teškog teretnog prometa. Koristeći AI tehnologije, sustav može tražiti alternativne alternativne rute u stvarnom vremenu i učinkovito distribuirati promet. To bi moglo rezultirati značajnim prometnim rasterećenjem do 30 posto, s predviđanjima da bi pilot projekt mogao započeti 2028. tijekom preusmjeravanja B30.

Umjetna inteligencija i upravljanje prometom

Integracija umjetne inteligencije (AI) u upravljanje prometom središnji je aspekt povećanja učinkovitosti u cestovnom prometu. Korištenje inteligentnih sustava za kontrolu toka prometa koji smanjuju prometne zastoje postaje sve važnije. Sustavi temeljeni na dinamičkoj kontroli semafora analiziraju podatke u stvarnom vremenu kako bi prilagodili faze semafora i optimizirali protok prometa. Prema Techzeitgeistu, takvi sustavi ne samo da omogućuju nesmetan promet, već i pomažu u smanjenju emisije CO2.

Primjer uspješne implementacije inteligentnih transportnih sustava je Singapur, gdje se mreža senzora i kamera koristi za praćenje i kontrolu prometa u stvarnom vremenu. U Los Angelesu je također razvijen sustav koji kombinira podatke s preko 4500 semafora i brojne senzore za učinkovitije upravljanje prometom. Međutim, izazovi implementacije ovih tehnologija, kao što su zaštita podataka i visoki troškovi ulaganja, zahtijevaju političku volju i spremnost za ulaganje u digitalnu infrastrukturu.

Izazovi i mogućnosti

Edgar Schneider ističe da bi za prihvaćanje njegovog koncepta ključan bio sustav bonusa za špeditere koji slijede preporučene rute. Iako izgubljeni prihod od cestarine za državu ocjenjuje malim, kao središnju točku vidi prikupljanje dovoljno podataka za optimizaciju umjetne inteligencije. Jasno je da korištenje umjetne inteligencije u upravljanju prometom ne samo da može pomoći u izbjegavanju prometnih gužvi, već i proaktivno riješiti prometne probleme.

S obzirom na sve veći obujam prometa i s njim povezane izazove, budućnost urbane mobilnosti usko je povezana s inteligentnom kontrolom protoka prometa. Schneider nudi zainteresiranima mogućnost da zatraže njegov koncept putem e-pošte. Uspjeh takvih sustava u konačnici ovisi o predanosti odgovornih vlasti i političkoj volji.

Schneider i brojni međunarodni primjeri pokazuju da je korištenje umjetne inteligencije u prometu više od puke teorijske rasprave; to je pragmatičan pristup koji bi mogao biti temelj za buduća prometna rješenja. Informacije iz [Schwäbische] i [Techzeitgeist] podržavaju ovo stajalište i pokazuju da se digitalne tehnologije mogu koristiti za održivo rasterećenje prometa i izbjegavanje prometnih gužvi.