AI-stödd avledningshantering: Mindre trafikstockningar för tung godstrafik!

AI-stödd avledningshantering: Mindre trafikstockningar för tung godstrafik!

Edgar Schneider, utbildad kommunikationsingenjör med lång erfarenhet av IT och produktionslogistik, har utvecklat ett innovativt koncept för att förbättra trafikhanteringen. Motiverad av en rapport om den nya B30-bron nära Hochdorf insåg han att trafikledning och produktionslogistik är jämförbara på många sätt. För många beställningar utan lämplig dosering leder till trafikstockningar, ett problem som också akut måste lösas i vägtrafiken. Schneider kritiserar det statliga transportministeriets nuvarande avledningsplaner, som inte tillhandahåller digital trafikkontroll, och presenterar sina idéer.

Den "avledningshantering med AI" som utvecklats av Schneider fokuserar på tung godstrafik och använder sig av ett "biljettsystem". Speditörer kan använda detta system för att i förväg rapportera sina resor på omledningsvägar till det tyska transportcentret (VZD). Detta möjliggör förutbestämd dosering och kontroll av tung godstrafik. Med hjälp av AI-teknik kan systemet söka efter alternativa alternativa rutter i realtid och distribuera trafiken effektivt. Detta kan resultera i betydande trafikavlastning på upp till 30 procent, med prognoser om att ett pilotprojekt kan starta 2028 under B30-omläggningen.

Artificiell intelligens och trafikledning

Integreringen av artificiell intelligens (AI) i trafikledning är en central aspekt för att öka effektiviteten i vägtrafiken. Användningen av intelligenta trafikflödeskontrollsystem som minskar trafikförseningar blir allt viktigare. System baserade på dynamisk trafikljusstyrning analyserar data i realtid för att justera trafikljusfaser och optimera trafikflödet. Enligt Techzeitgeist möjliggör sådana system inte bara smidigare trafik, utan bidrar också till att minska CO2-utsläppen.

Ett exempel på framgångsrik implementering av intelligenta transportsystem är Singapore, där ett nätverk av sensorer och kameror används för att övervaka och styra trafiken i realtid. Ett system har också utvecklats i Los Angeles som kombinerar data från över 4 500 trafikljus och många sensorer för att hantera trafiken mer effektivt. Men utmaningarna med att implementera dessa tekniker, såsom dataskydd och höga investeringskostnader, kräver politisk vilja och en vilja att investera i digital infrastruktur.

Utmaningar och möjligheter

Edgar Schneider påpekar att ett bonussystem för speditörer som följer de rekommenderade rutterna skulle vara avgörande för acceptansen av hans koncept. Medan han bedömer de förlorade vägavgiftsintäkterna för staten som små, ser han insamlingen av tillräckligt med data för att optimera AI som en central punkt. Det är tydligt att användningen av AI i trafikledning inte bara kan hjälpa till att undvika trafikstockningar, utan också proaktivt lösa trafikproblem.

Med tanke på den växande trafikvolymen och de därtill hörande utmaningarna är framtiden för stadsmobilitet nära kopplad till intelligent trafikflödeskontroll. Schneider erbjuder intresserade parter möjligheten att begära hans koncept via e-post. Framgången för sådana system beror ytterst på de ansvariga myndigheternas engagemang och den politiska viljan.

Schneider och de många internationella exemplen visar att användningen av AI i transporter är mer än bara en teoretisk diskussion; det är ett pragmatiskt förhållningssätt som kan ligga till grund för framtida transportlösningar. Information från [Schwäbische] och [Techzeitgeist] stödjer denna uppfattning och visar att digital teknik kan användas för att på ett hållbart sätt avlasta trafiken och undvika trafikstockningar.