AI atbalstīta novirzīšanas pārvaldība: mazāk sastrēgumu smago kravu satiksmei!

AI atbalstīta novirzīšanas pārvaldība: mazāk sastrēgumu smago kravu satiksmei!

Edgars Šneiders, diplomēts komunikāciju inženieris ar lielu pieredzi IT un ražošanas loģistikā, ir izstrādājis inovatīvu koncepciju satiksmes pārvaldības uzlabošanai. Motivēts ar ziņojumu par jauno B30 tiltu netālu no Hohdorfas, viņš saprata, ka satiksmes vadība un ražošanas loģistika ir daudzējādā ziņā salīdzināma. Pārāk daudz pasūtījumu bez atbilstošas ​​devas rada satiksmes sastrēgumus, kas ir steidzami jāatrisina arī ceļu satiksmē. Šneiders kritizē pašreizējos Satiksmes ministrijas novirzīšanas plānus, kas neparedz digitālu satiksmes kontroli, un izklāsta savas idejas.

Schneider izstrādātā "novirzīšanas pārvaldība ar AI" koncentrējas uz smago kravu satiksmi un izmanto "ceļa biļešu sistēmu". Ekspedīcijas uzņēmumi var izmantot šo sistēmu, lai par saviem braucieniem novirzīšanas maršrutos iepriekš ziņotu Vācijas Transporta centram (VZD). Tas nodrošina iepriekš noteiktu devu un smago kravu pārvadājumu kontroli. Izmantojot AI tehnoloģijas, sistēma var meklēt alternatīvus alternatīvus maršrutus reāllaikā un efektīvi sadalīt satiksmi. Tas varētu radīt ievērojamus satiksmes atvieglojumus līdz pat 30 procentiem, prognozējot, ka izmēģinājuma projekts varētu sākties 2028. gadā B30 novirzīšanas laikā.

Mākslīgais intelekts un satiksmes vadība

Mākslīgā intelekta (AI) integrācija satiksmes pārvaldībā ir galvenais ceļu satiksmes efektivitātes palielināšanas aspekts. Arvien svarīgāka kļūst viedo satiksmes plūsmas kontroles sistēmu izmantošana, kas samazina satiksmes kavēšanos. Sistēmas, kuru pamatā ir dinamiska luksoforu vadība, analizē datus reāllaikā, lai pielāgotu luksoforu fāzes un optimizētu satiksmes plūsmu. Saskaņā ar Techzeitgeist, šādas sistēmas ne tikai nodrošina vienmērīgāku satiksmi, bet arī palīdz samazināt CO2 emisijas.

Intelektuālo transporta sistēmu veiksmīgas ieviešanas piemērs ir Singapūra, kur satiksmes uzraudzībai un kontrolei reāllaikā tiek izmantots sensoru un kameru tīkls. Losandželosā ir izstrādāta arī sistēma, kas apvieno datus no vairāk nekā 4500 luksoforiem un daudziem sensoriem, lai efektīvāk pārvaldītu satiksmi. Tomēr šo tehnoloģiju ieviešanas izaicinājumi, piemēram, datu aizsardzība un augstās investīciju izmaksas, prasa politisko gribu un gatavību ieguldīt digitālajā infrastruktūrā.

Izaicinājumi un iespējas

Edgars Šneiders norāda, ka viņa koncepcijas akceptēšanai izšķiroša nozīme būtu prēmiju sistēmai ekspeditoriem, kuri veic ieteiktos maršrutus. Lai gan viņš valsts zaudētos nodevas ieņēmumus vērtē kā nelielus, viņš uzskata, ka pietiekamu datu vākšana, lai optimizētu AI, ir galvenais punkts. Ir skaidrs, ka AI izmantošana satiksmes vadībā var ne tikai palīdzēt izvairīties no sastrēgumiem, bet arī proaktīvi atrisināt satiksmes problēmas.

Ņemot vērā pieaugošo satiksmes apjomu un ar to saistītos izaicinājumus, pilsētas mobilitātes nākotne ir cieši saistīta ar inteliģentu satiksmes plūsmas kontroli. Schneider piedāvā interesentiem iespēju pieprasīt savu koncepciju pa e-pastu. Šādu sistēmu panākumi galu galā ir atkarīgi no atbildīgo iestāžu apņēmības un politiskās gribas.

Šneiders un daudzie starptautiskie piemēri liecina, ka mākslīgā intelekta izmantošana transportā ir vairāk nekā tikai teorētiska diskusija; tā ir pragmatiska pieeja, kas varētu būt par pamatu nākotnes transporta risinājumiem. Informācija no [Schwäbische] un [Techzeitgeist] atbalsta šo viedokli un parāda, ka digitālās tehnoloģijas var izmantot, lai ilgtspējīgi atvieglotu satiksmi un izvairītos no satiksmes sastrēgumiem.