Riadenie obchádzky s podporou AI: Menej dopravných zápch pre ťažkú ​​nákladnú dopravu!

Riadenie obchádzky s podporou AI: Menej dopravných zápch pre ťažkú ​​nákladnú dopravu!

Edgar Schneider, vyštudovaný komunikačný inžinier s rozsiahlymi skúsenosťami v IT a výrobnej logistike, vyvinul inovatívny koncept na zlepšenie riadenia dopravy. Motivovaný správou o novom moste B30 pri Hochdorfe si uvedomil, že riadenie dopravy a výrobná logistika sú v mnohom porovnateľné. Príliš veľa objednávok bez vhodného dávkovania vedie k dopravným zápcham, čo je problém, ktorý je tiež naliehavo potrebné vyriešiť v cestnej premávke. Schneider kritizuje súčasné plány odklonu ministerstva dopravy, ktoré nepočítajú s digitálnym riadením dopravy, a prezentuje svoje predstavy.

„Manažment odklonu s AI“ vyvinutý spoločnosťou Schneider sa zameriava na ťažkú ​​nákladnú dopravu a využíva „systém cestovných lístkov“. Špedičné spoločnosti môžu pomocou tohto systému nahlásiť svoje jazdy na odklonových trasách vopred Nemeckému dopravnému stredisku (VZD). To umožňuje vopred stanovené dávkovanie a kontrolu ťažkej nákladnej dopravy. Pomocou technológií AI dokáže systém vyhľadávať alternatívne alternatívne trasy v reálnom čase a efektívne distribuovať premávku. To by mohlo viesť k výraznému odľahčeniu dopravy až o 30 percent, pričom sa predpokladá, že pilotný projekt by sa mohol začať v roku 2028 počas odklonu B30.

Umelá inteligencia a riadenie dopravy

Integrácia umelej inteligencie (AI) do riadenia dopravy je ústredným aspektom zvyšovania efektívnosti v cestnej premávke. Využívanie inteligentných systémov riadenia toku dopravy, ktoré znižujú dopravné zdržania, je čoraz dôležitejšie. Systémy založené na dynamickom riadení semaforov analyzujú údaje v reálnom čase, aby upravili fázy semaforov a optimalizovali tok premávky. Podľa Techzeitgeist takéto systémy umožňujú nielen plynulejšiu premávku, ale pomáhajú aj znižovať emisie CO2.

Príkladom úspešnej implementácie inteligentných dopravných systémov je Singapur, kde sa využíva sieť senzorov a kamier na monitorovanie a riadenie dopravy v reálnom čase. V Los Angeles bol tiež vyvinutý systém, ktorý kombinuje údaje z viac ako 4 500 semaforov a mnohých senzorov na efektívnejšie riadenie premávky. Výzvy implementácie týchto technológií, ako je ochrana údajov a vysoké investičné náklady, si však vyžadujú politickú vôľu a ochotu investovať do digitálnej infraštruktúry.

Výzvy a príležitosti

Edgar Schneider upozorňuje, že pre prijatie jeho konceptu by bol kľúčový systém bonusov pre špeditérov, ktorí sa riadia odporúčanými trasami. Zatiaľ čo ušlý výnos z mýta pre štát hodnotí ako malý, za ústredný bod považuje zber dostatočných údajov na optimalizáciu AI. Je jasné, že využitie AI pri riadení dopravy môže pomôcť nielen vyhnúť sa dopravným zápcham, ale aj proaktívne riešiť dopravné problémy.

Vzhľadom na rastúci objem dopravy a súvisiace výzvy je budúcnosť mestskej mobility úzko spojená s inteligentným riadením toku dopravy. Schneider ponúka záujemcom možnosť vyžiadať si jeho koncept emailom. Úspech takýchto systémov v konečnom dôsledku závisí od angažovanosti zodpovedných orgánov a politickej vôle.

Schneider a početné medzinárodné príklady ukazujú, že využitie AI v doprave je viac než len teoretická diskusia; je to pragmatický prístup, ktorý by mohol tvoriť základ pre budúce dopravné riešenia. Informácie od [Schwäbische] a [Techzeitgeist] podporujú tento názor a ukazujú, že digitálne technológie možno použiť na udržateľné odľahčenie dopravy a vyhýbanie sa dopravným zápcham.