Managementul deviației susținut de AI: mai puține blocaje pentru traficul greu de mărfuri!

Managementul deviației susținut de AI: mai puține blocaje pentru traficul greu de mărfuri!

Edgar Schneider, inginer de comunicații absolvent cu o experiență vastă în IT și logistica de producție, a dezvoltat un concept inovator pentru a îmbunătăți managementul traficului. Motivat de un raport despre noul pod B30 de lângă Hochdorf, el a realizat că managementul traficului și logistica producției sunt comparabile în multe privințe. Prea multe comenzi fara dozarea corespunzatoare duc la blocaje, problema care trebuie rezolvata urgent si in traficul rutier. Schneider critică actualele planuri de diversiune ale Ministerului de Stat al Transporturilor, care nu prevăd controlul digital al traficului, și își prezintă ideile.

„Managementul devierii cu inteligență artificială” dezvoltat de Schneider se concentrează pe traficul greu de mărfuri și utilizează un „sistem de bilete rutiere”. Companiile de expediție pot folosi acest sistem pentru a-și raporta călătoriile pe rutele de deviere în avans către Centrul German de Transport (VZD). Acest lucru permite dozarea predeterminată și controlul traficului greu de mărfuri. Folosind tehnologii AI, sistemul poate căuta rute alternative alternative în timp real și poate distribui eficient traficul. Acest lucru ar putea duce la o reducere semnificativă a traficului de până la 30 la sută, cu previziuni că un proiect-pilot ar putea începe în 2028 în timpul devierii B30.

Inteligența artificială și managementul traficului

Integrarea inteligenței artificiale (AI) în managementul traficului este un aspect central al creșterii eficienței în traficul rutier. Utilizarea sistemelor inteligente de control al fluxului de trafic care reduc întârzierile din trafic devine din ce în ce mai importantă. Sistemele bazate pe controlul dinamic al semaforului analizează datele în timp real pentru a ajusta fazele semaforului și pentru a optimiza fluxul de trafic. Potrivit Techzeitgeist, astfel de sisteme nu numai că permit un trafic mai fluid, dar ajută și la reducerea emisiilor de CO2.

Un exemplu de implementare cu succes a sistemelor de transport inteligente este Singapore, unde o rețea de senzori și camere este folosită pentru a monitoriza și controla traficul în timp real. De asemenea, în Los Angeles a fost dezvoltat un sistem care combină datele de la peste 4.500 de semafoare și numeroși senzori pentru a gestiona traficul mai eficient. Cu toate acestea, provocările implementării acestor tehnologii, cum ar fi protecția datelor și costurile mari de investiții, necesită voință politică și dorința de a investi în infrastructura digitală.

Provocări și oportunități

Edgar Schneider subliniază că un sistem de bonusuri pentru expeditorii de marfă care urmează rutele recomandate ar fi crucial pentru acceptarea conceptului său. Deși evaluează veniturile pierdute din taxe pentru stat ca fiind mici, el consideră că colectarea de date suficiente pentru a optimiza AI este un punct central. Este clar că utilizarea AI în gestionarea traficului poate ajuta nu numai la evitarea ambuteiajelor, ci și la rezolvarea proactivă a problemelor de trafic.

Având în vedere volumul în creștere al traficului și provocările asociate, viitorul mobilității urbane este strâns legat de controlul inteligent al fluxului de trafic. Schneider oferă părților interesate posibilitatea de a-și solicita conceptul prin e-mail. Succesul unor astfel de sisteme depinde în cele din urmă de angajamentul autorităților responsabile și de voința politică.

Schneider și numeroasele exemple internaționale arată că utilizarea IA în transport este mai mult decât o discuție teoretică; este o abordare pragmatică care ar putea sta la baza unor viitoare soluții de transport. Informațiile de la [Schwäbische] și [Techzeitgeist] susțin această viziune și arată că tehnologiile digitale pot fi utilizate pentru a reduce în mod durabil traficul și pentru a evita blocajele în trafic.