AI-støttet avledningsstyring: Mindre trafikkork for tunggodstrafikk!

AI-støttet avledningsstyring: Mindre trafikkork for tunggodstrafikk!

Edgar Schneider, utdannet kommunikasjonsingeniør med lang erfaring innen IT og produksjonslogistikk, har utviklet et innovativt konsept for å forbedre trafikkstyringen. Motivert av en rapport om den nye B30-broen nær Hochdorf, innså han at trafikkstyring og produksjonslogistikk er sammenlignbare på mange måter. For mange bestillinger uten passende dosering fører til trafikkork, et problem som også må løses snarest i veitrafikken. Schneider kritiserer de gjeldende avledningsplanene til det statlige transportdepartementet, som ikke sørger for digital trafikkkontroll, og presenterer ideene hans.

«Diversjonsstyringen med AI» utviklet av Schneider fokuserer på tunggodstrafikk og bruker et «billettsystem». Speditørselskaper kan bruke dette systemet til å rapportere sine turer på omkjøringsruter på forhånd til det tyske transportsenteret (VZD). Dette muliggjør forhåndsbestemt dosering og kontroll av tunggodstrafikken. Ved hjelp av AI-teknologier kan systemet søke etter alternative alternative ruter i sanntid og distribuere trafikk effektivt. Dette kan resultere i betydelig trafikkavlastning på opptil 30 prosent, med prognoser om at et pilotprosjekt kan starte i 2028 under B30-omleggingen.

Kunstig intelligens og trafikkstyring

Integrering av kunstig intelligens (AI) i trafikkstyring er et sentralt aspekt for å øke effektiviteten i veitrafikken. Bruken av intelligente trafikkflytkontrollsystemer som reduserer trafikkforsinkelser blir stadig viktigere. Systemer basert på dynamisk trafikklyskontroll analyserer data i sanntid for å justere trafikklysfaser og optimalisere trafikkflyten. Ifølge Techzeitgeist muliggjør slike systemer ikke bare jevnere trafikk, men bidrar også til å redusere CO2-utslipp.

Et eksempel på vellykket implementering av intelligente transportsystemer er Singapore, hvor et nettverk av sensorer og kameraer brukes til å overvåke og kontrollere trafikken i sanntid. Det er også utviklet et system i Los Angeles som kombinerer data fra over 4500 trafikklys og en rekke sensorer for å administrere trafikken mer effektivt. Utfordringene med å implementere disse teknologiene, som databeskyttelse og høye investeringskostnader, krever imidlertid politisk vilje og vilje til å investere i digital infrastruktur.

Utfordringer og muligheter

Edgar Schneider påpeker at et bonussystem for speditører som følger de anbefalte rutene vil være avgjørende for å akseptere konseptet hans. Mens han vurderer de tapte bompengeinntektene for staten som små, ser han innsamling av tilstrekkelig data for å optimalisere AI som et sentralt punkt. Det er tydelig at bruk av AI i trafikkstyring ikke bare kan bidra til å unngå trafikkork, men også proaktivt løse trafikkproblemer.

Gitt det økende trafikkvolumet og de tilhørende utfordringene, er fremtiden for urban mobilitet nært knyttet til intelligent trafikkflytkontroll. Schneider tilbyr interesserte parter muligheten til å be om konseptet hans på e-post. Suksessen til slike systemer avhenger til syvende og sist av ansvarlige myndigheters engasjement og politisk vilje.

Schneider og de tallrike internasjonale eksemplene viser at bruken av AI i transport er mer enn bare en teoretisk diskusjon; det er en pragmatisk tilnærming som kan danne grunnlaget for fremtidige transportløsninger. Informasjon fra [Schwäbische] og [Techzeitgeist] støtter dette synet og viser at digitale teknologier kan brukes til å avlaste trafikken bærekraftig og unngå trafikkork.