AI által támogatott eltereléskezelés: Kevesebb forgalmi dugó a nehéz teherforgalom számára!

AI által támogatott eltereléskezelés: Kevesebb forgalmi dugó a nehéz teherforgalom számára!

Edgar Schneider, diplomás kommunikációs mérnök, aki nagy tapasztalattal rendelkezik az IT és a termelési logisztika területén, innovatív koncepciót dolgozott ki a forgalomirányítás javítására. A Hochdorf melletti új B30-as hídról szóló jelentés hatására rájött, hogy a forgalomirányítás és a termelési logisztika sok szempontból összehasonlítható. A megfelelő adagolás nélküli túl sok rendelés forgalmi dugókhoz vezet, ez a probléma a közúti forgalomban is sürgős megoldásra szorul. Schneider bírálja az Állami Közlekedési Minisztérium jelenlegi elterelési terveit, amelyek nem rendelkeznek digitális forgalomirányításról, és ismerteti elképzeléseit.

A Schneider által kifejlesztett „elterelés menedzsment mesterséges intelligenciával” a nehéz teherforgalomra összpontosít, és „közúti jegyrendszert” alkalmaz. A szállítmányozó társaságok ezt a rendszert használhatják arra, hogy előre bejelentsék a terelőútvonalakon tett utazásaikat a Német Közlekedési Központnak (VZD). Ez lehetővé teszi a nehéz teherforgalom előre meghatározott adagolását és szabályozását. Az AI technológiák segítségével a rendszer valós időben tud alternatív alternatív útvonalakat keresni, és hatékonyan osztja el a forgalmat. Ez jelentős, akár 30 százalékos forgalomkönnyítést is eredményezhet, az előrejelzések szerint 2028-ban indulhat el egy kísérleti projekt a B30-as elterelés során.

Mesterséges intelligencia és forgalomirányítás

A mesterséges intelligencia (AI) integrálása a forgalomirányításba a közúti forgalom hatékonyságának növelésének központi szempontja. Egyre fontosabbá válik az intelligens forgalomirányító rendszerek alkalmazása, amelyek csökkentik a forgalom késését. A dinamikus jelzőlámpás vezérlésen alapuló rendszerek valós időben elemzik az adatokat a közlekedési lámpák fázisainak beállításához és a forgalom optimalizálásához. A Techzeitgeist szerint az ilyen rendszerek nemcsak gördülékenyebb közlekedést tesznek lehetővé, hanem hozzájárulnak a CO2-kibocsátás csökkentéséhez is.

Az intelligens közlekedési rendszerek sikeres megvalósítására példa Szingapúr, ahol szenzorokból és kamerákból álló hálózat segítségével valós időben figyelik és irányítják a forgalmat. Los Angelesben egy olyan rendszert is kifejlesztettek, amely több mint 4500 közlekedési lámpa és számos érzékelő adatait kombinálja a forgalom hatékonyabb kezelése érdekében. Az e technológiák alkalmazásának kihívásai, például az adatvédelem és a magas beruházási költségek azonban politikai akaratot és hajlandóságot igényelnek a digitális infrastruktúrába való befektetésre.

Kihívások és lehetőségek

Edgar Schneider rámutat, hogy koncepciója elfogadása szempontjából kulcsfontosságú lenne egy bónuszrendszer azon szállítmányozók számára, akik az ajánlott útvonalakat követik. Miközben az állam kieső útdíjbevételét csekélynek tartja, központi szempontnak tartja az AI optimalizálásához elegendő adatgyűjtést. Nyilvánvaló, hogy az AI használata a forgalomirányításban nemcsak a forgalmi dugók elkerülésében segíthet, hanem a forgalmi problémák proaktív megoldásában is.

A növekvő forgalom és a kapcsolódó kihívások miatt a városi mobilitás jövője szorosan összefügg az intelligens forgalomirányítással. A Schneider lehetőséget kínál az érdeklődőknek, hogy koncepcióját e-mailben kérjék. Az ilyen rendszerek sikere végső soron a felelős hatóságok elkötelezettségétől és a politikai akarattól függ.

Schneider és a számos nemzetközi példa azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia közlekedésben való alkalmazása több, mint elméleti vita; ez egy pragmatikus megközelítés, amely a jövőbeni közlekedési megoldások alapját képezheti. A [Schwäbische] és a [Techzeitgeist] információi alátámasztják ezt a nézetet, és azt mutatják, hogy a digitális technológiák felhasználhatók a forgalom fenntartható enyhítésére és a forgalmi dugók elkerülésére.