Upravljanje preusmeritev, podprto z AI: Manj prometnih zastojev za težki tovorni promet!

Upravljanje preusmeritev, podprto z AI: Manj prometnih zastojev za težki tovorni promet!

Edgar Schneider, diplomirani inženir komunikacij z bogatimi izkušnjami na področju IT in proizvodne logistike, je razvil inovativen koncept za izboljšanje upravljanja prometa. Navdušen s poročilom o novem mostu B30 pri Hochdorfu je ugotovil, da sta upravljanje prometa in proizvodna logistika v mnogih pogledih primerljivi. Preveč naročil brez ustreznega odmerjanja povzroča prometne zastoje, kar je problem, ki ga je nujno treba rešiti tudi v cestnem prometu. Schneider kritizira trenutne preusmeritvene načrte državnega ministrstva za promet, ki ne predvidevajo digitalnega nadzora prometa, in predstavi svoje zamisli.

»Upravljanje preusmeritev z umetno inteligenco«, ki ga je razvil Schneider, se osredotoča na težki tovorni promet in uporablja »sistem cestnih vozovnic«. Špediterska podjetja lahko s tem sistemom vnaprej prijavijo svoja potovanja na preusmeritvenih poteh Nemškemu prometnemu centru (VZD). To omogoča vnaprej določeno doziranje in nadzor težkega tovornega prometa. Z uporabo tehnologij umetne inteligence lahko sistem v realnem času išče alternativne poti in učinkovito porazdeli promet. To bi lahko povzročilo znatno razbremenitev prometa do 30 odstotkov, z napovedmi, da bi se pilotni projekt lahko začel leta 2028 med preusmeritvijo B30.

Umetna inteligenca in upravljanje prometa

Vključevanje umetne inteligence (AI) v upravljanje prometa je osrednji vidik povečanja učinkovitosti v cestnem prometu. Uporaba inteligentnih sistemov za nadzor prometnih tokov, ki zmanjšujejo prometne zamude, postaja vse bolj pomembna. Sistemi, ki temeljijo na dinamičnem nadzoru semaforja, analizirajo podatke v realnem času, da prilagodijo faze semaforja in optimizirajo pretok prometa. Kot piše Techzeitgeist, takšni sistemi ne omogočajo le bolj tekočega prometa, ampak tudi pomagajo zmanjšati emisije CO2.

Primer uspešne implementacije inteligentnih transportnih sistemov je Singapur, kjer za spremljanje in nadzor prometa v realnem času uporabljajo mrežo senzorjev in kamer. V Los Angelesu so razvili tudi sistem, ki združuje podatke iz več kot 4500 semaforjev in številnih senzorjev za učinkovitejše upravljanje prometa. Vendar pa izzivi pri izvajanju teh tehnologij, kot so varstvo podatkov in visoki investicijski stroški, zahtevajo politično voljo in pripravljenost za vlaganje v digitalno infrastrukturo.

Izzivi in ​​priložnosti

Edgar Schneider poudarja, da bi bil za sprejem njegovega koncepta ključen sistem bonusov za špediterje, ki sledijo priporočenim potem. Medtem ko ocenjuje, da je izgubljeni prihodek od cestnin za državo majhen, kot osrednjo točko vidi zbiranje zadostnih podatkov za optimizacijo umetne inteligence. Jasno je, da uporaba umetne inteligence pri upravljanju prometa ne more le pomagati pri preprečevanju prometnih zastojev, ampak tudi proaktivno reševati prometne težave.

Glede na vse večji obseg prometa in s tem povezane izzive je prihodnost urbane mobilnosti tesno povezana z inteligentnim nadzorom prometnih tokov. Schneider ponuja zainteresiranim strankam možnost, da zahtevajo njegov koncept po elektronski pošti. Uspeh takšnih sistemov je na koncu odvisen od zavezanosti odgovornih organov in politične volje.

Schneider in številni mednarodni primeri kažejo, da je uporaba umetne inteligence v prometu več kot le teoretična razprava; gre za pragmatičen pristop, ki bi lahko bil podlaga za prihodnje prometne rešitve. Podatki iz [Schwäbische] in [Techzeitgeist] podpirajo to mnenje in kažejo, da je digitalne tehnologije mogoče uporabiti za trajnostno razbremenitev prometa in izogibanje prometnim zastojem.