در چند دهه‌ی گذشته، شاهد تغییرات متعددی در صنعت حملونقل بوده‌ایم. اکنون، در مرحله‌ای هستیم که پیشرفت تکنولوژی در حوزه‌ی هوش مصنوعی (AI)، سرعت این تغییرات را چندین برابر کرده است. هر روز فناوری‌های مبتنی بر AI هوشمندتر شده، مانند انسان‌ها عمل کرده و بسیاری از فرآیندهای روزمره و پیچیده را به‌صورت اتوماتیک انجام میدهند. این امر باعث می‌شود تا کاربران، آزادی عمل بیشتر، راحتی و زمان کافی برای انجام کارهای خود را داشته باشند. آینده‌ی هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل روزبه‌روز هیجان‌انگیزتر می‌شود، به‌طوری که پیش‌بینی شده است تا سال 2023، بازار مالی هوش مصنوعی در این صنعت به 3.5 میلیارد دلار برسد.
در این متن از وبلاگ همران، ابتدا 3 تکنولوژی مبتنی بر هوش مصنوعی را که برای اتوماتیک کردن فعالیت‌های مختلف در صنعت حملونقل استفاده می‌شود را با هم بررسی می‌کنیم، سپس آینده‌ی هوش مصنوعی در این صنعت را توضیح می‌دهیم و در انتها نیز به شرح چند مورد از پرکاربردی‌ترین آن فناوری‌ها می‌پردازیم. اگر شما هم کنجکاو هستید تا با آینده‌ی هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل بیشتر آشنا شوید، تا انتهای مقاله همراه ما باشید.
هوش مصنوعی، انقلابی در صنعت حملونقل ایجاد کرده است
توسعه‌ی فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل باعث شده تا خدمات این صنعت، ایمن‌تر، راحت‌تر و سریع‌تر از گذشته در اختیار کاربران قرار گیرند. آینده‌ی هوش مصنوعی در حملونقل، پتانسیل مدیریت بهتر ترافیک، بهبود مصرف سوخت خودروها، کاهش آلودگی محیط‌زیست و… را در بردارد. اما اینها تنها بخش کوچکی از تاثیراتی است که استفاده از هوش مصنوعی می‌تواند در این صنعت داشته باشد. توسعه‌ی حملونقل هوشمند و مبتنی بر برنامه‌های کاربردی AI، فرصت‌ها و مزایای مالی و غیرمالی زیادی را برای تمام کاربران و بازیگران این صنعت، فراهم خواهد کرد.
نکته‌ی قابل توجه این است که فناوری‌های هوش مصنوعی در حمل و نقل، تنها در تکنولوژی‌هایی مانند ربات‌ها و یادگیری عمیق (Deep Learning) خلاصه نمی‌شوند. AI، توانسته است بسیاری از تکنولوژی‌ها را تغییر داده و امکانات بیشتری را به آن‌ها اضافه کند. در ادامه، بررسی می‌کنیم که کدام تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای اتوماتیک کردن و ساده‌سازی فعالیت‌ها در صنعت حملونقل، نقش پررنگ‌تری دارند.
1. یادگیری ماشینی (Machine Learning)
یادگیری ماشین یکی از روش‌های تحلیل داده است که با استفاده از حجم قابل توجهی از داده‌ها، بهطور مستقل، یاد می‌گیرد و تکامل پیدا می‌کند. Machine Learning در حوزه‌های مختلفی مانند زنجیره‌ی تامین، می‌تواند بهترین انتخاب برای بازیگران و مدیران ارشد باشد. با توسعه‌ی یادگیری ماشین در این صنعت، می‌توانید فرآیندهای درحال اجرا را به بهترین نحو بهینه کنید، خطاهای انسانی را کاهش داده و حتی در مواردی بهطور کامل حذف کنید. این تکنولوژی، امکان شناسایی به‌موقع فرصت‌ها، برنامه‌ریزی دقیق برای آینده، انتخاب بهترین استراتژی‌های عملیاتی و… را نیز برای شما فراهم کند.
2. کلان‌داده و تحلیل داده (Big Data and Data Analysis)
کلان داده و تحلیل داده‌ها، یکی دیگر از نمونه‌های تکنولوژی در هوش مصنوعی در حمل و نقل است. توسعه‌ی این تکنولوژی به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا بهطور دقیق‌تر، رفتارهای پرتکرار مشتریان و خدمات درخواستی مانند اندازه و وزن محموله‌های باری، مقصدهای پرتکرار را پیش‌بینی کنند. با تجزیهوتحلیل داده‌های مختلف، مشکلاتی که در فرآیندهای مختلف وجود دارند، مشخص می‌شوند. با استفاده از این فناوری، بازیگران و تصمیم‌گیران می‌توانند راه‌حل و فرآیندهای بهتری را جایگزین فرآیندهای فعلی سازمان کنند. همچنین با پیش‌بینی آینده‌ی بازار، تصمیمات موثرتری را در جهت استفاده از فرصت‌های پیش‌رو بگیرند. نتیجه‌ی همه‌ی این کارها مشخص است؛ بهینه‌تر کردن خدمات و انجام فرآیندها بدون خطا.
برای اینکه استفاده از Big Data در صنعت حملونقل را بهتر درک کنید به مثال زیر توجه کنید:
تصور کنید، مشتری، هنگام ثبت سفارش برای استفاده از خدمات حملونقل یک کمپانی، اطلاعات فرم ثبت سفارش را بهطور ناقص پر کند. کمپانی به‌راحتی می‌تواند با اطلاعات حاصل از تحلیل داده‌های گذشته، این سفارش ناقص را اصلاح کرده و ثبت کند. این عملکرد خاص، فرآیند مدیریت عرضه را با سرعت بیشتری تکمیل کرده و تجربه‌ی مشتری را بهبود می‌بخشد.
3. ترکیب اینترنت اشیاء (IoT) با هوش مصنوعی
اینترنت اشیاء، یکی از نقش‌های کلیدی را در هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل ایفا می‌کند. IoT، شبکه‌ای از وسایلی است که با کمک سنسورهایی با هم در ارتباط هستند. بعد از آنکه وسایل مختلف در شبکه‌ی اینترنت قرار گرفتند، می‌توانند اطلاعات مختلفی را تولید و جمع‌آوری کرده و با سایر وسایل به اشتراک بگذارند. اشتراک‌گذاری داده‌ها، با بالاترین سرعت و بدون دخالت انسان انجام می‌شود. حتی اکنون نیز این تکنولوژی بهطور قابل توجهی پیشرفت کرده و در مقیاس گسترده، در بخش‌های مختلف صنعت حملونقل مورد استفاده قرار می‌گیرد. برای مثال، بسیاری از کمپانی‌های لجستیک، در خودروهای حمل بار خود و بسته‌های زنجیره‌ی تامین از آن استفاده می‌کنند.
»»» مطالب پیشنهادی اجزای اصلی خودروهای متصل کدامند؟
آینده‌ی استفاده از هوش مصنوعی در حمل و نقل چیست؟
بیایید به تمام مشکلاتی که صنعت حملونقل با آن دست و پنجه نرم می‌کند فکر کنیم. برای مثال، خطرات جانی و فیزیکی، آمار بالای مرگ‌ومیر کارگران و رانندگان، خرابی‌های جاده، رفتارهای خطرناک رانندگان، خدمات بی‌کیفیت، خطاهای انسانی، تاخیر در رسیدن به مقصد و…، تنها مثال‌هایی از این مشکلات در صنعت هستند. استفاده از تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، بهترین و موثرترین راه‌حل‌ها را برای کاهش این مشکلات و حتی حل کامل مسائل در آینده‌ای نزدیک، ارائه داده است.
امروزه شرکت‌های فعال در صنعت حملونقل از فناوری‌های پیشرفتهای مانند بینایی کامپیوتر (Computer Vision) و یادگیری ماشین (Machine Learning)، برای شکل دادن به آینده‌ی بهتر استفاده می‌کنند. استفاده از این تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حمل و نقل می‌تواند نقش موثری در افزایش ایمنی مسافران، کاهش تصادفات جاده‌ای و مدیریت بهتر ترافیک و… داشته باشد. علاوه بر اینها، با توسعه‌ی سیستم هوشمند حملونقل، یک قدم به شهر هوشمند، نزدیک‌تر خواهیم شد. بدین شکل که یادگیری ماشین و یادگیری عمیق می‌تواند راه توسعه‌ی شهرهای هوشمند را هموارتر کنند.
برای داشتن دیدی کلی از شهرهای هوشمند می‌توانیم به شهر “گلاسکو” نگاهی بیندازیم. گلاسکو، بزرگ‌ترین شهر اسکاتلند و چهارمین شهر پرجمعیت در بریتانیا است. در شهر گلاسکو، با بهره‌گیری از فناوری‌های پیشرفتهای، مانند همان‌هایی که پیش‌تر در این متن به آن‌ها اشاره شد، زمان توقف خودروها را بهطور هوشمند اندازه‌گیری کرده و روی آن‌ها نظارت می‌کنند. همچنین با شناسایی تخلفات رانندگی با کمک بینایی ماشین، ترافیک را به بهترین نحو مدیریت می‌کنند.
نباید فراموش کنیم که اکنون ما در آغاز یک انقلاب قرار گرفته‌ایم. صنعت حملونقل امروزی، در آینده با کمک هوش مصنوعی بهطور چشم‌گیری هوشمندتر خواهد شد. در ادامه‌ی مطلب، آینده‌ی حضور هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل را بهطور دقیق‌تر بررسی می‌کنیم.
1. تجزیهوتحلیل جریان ترافیک
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌هایی که شهرهای بزرگ با آن روبه‌رو هستند، معضل ترافیک است. با افزایش وسایل نقلیه در شهرها، شاهد افزایش ترافیک در سطح شهر نیز خواهیم بود. این مسئله، رانندگان و صاحبان وسایل نقلیه را به‌شدت تحت فشار قرار داده است، چراکه آن‌ها را مجبور به صرف هزینه، زمان و انرژی زیادی در ترافیک می‌کند. اما این معضل نه‌تنها از صبر و حوصله‌ی رانندگان خارج شده، بلکه گرمایش کره‌ی زمین را نیز به‌همراه داشته است.
هوش مصنوعی در حمل و نقل با فناوری‌های پیشرفتهای مانند Machine Learning و Computer Vision بهطور موثری این چالش‌ها را حل کند. برای استفاده از این تکنولوژی، داده‌ها از طریق دوربین‌ها و پهپادهایی که در بخش‌های مختلف جغرافیایی قرار دارند، جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها به سیستم‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی ارسال می‌شوند و با کمک الگوریتم‌های پیشرفتهای، آزادراه‌ها را با دقت بررسی کرده و حجم ترافیک را می‌سنجد.
استفاده از این تکنولوژی‌ها به شهرداری‌ها و تصمیم‌گیران شهری کمک می‌کند تا وضعیت لحظه‌ای ترافیک را تحت نظر داشته و سیستم‌های مدیریت ترافیک کارآمدتری را برای بهبود ایمنی جاده‌ها، طراحی کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در ترکیب با پردازش داده، جزئیات مهمی مانند انسداد جاده‌ها، تصادفات و پیش‌بینی ترافیک همراه با معرفی کوتاه‌ترین مسیر برای رسیدن به مقصد را ارائه می‌دهد. هوش مصنوعی پتانسیل حذف ترافیک‌های خسته کننده در جاده و بهبود ایمنی را دارد.
از دیگر مزیت‌های هوش مصنوعی در حمل و نقل می‌توان به استفاده از دوربین‌های مداربسته برای تشخیص تصادفات خطرناک و پیش‌بینی ساعات اوج ترافیک در مسیرهای مختلف، اشاره کرد. با کمک این سیستم می‌توانیم ترافیک شهری را کنترل کرده و انتشار گازهای گلخانه‌ای را تا حد زیادی کاهش دهیم.
تاکنون، این فناوری بهطور گسترده در جهان مورد استفاده قرار گرفته و توانسته است مشکل ترافیک شدید را در چند شهر بزرگ حل کند. از جمله کمپانی‌هایی که چنین فناوری را ارائه میدهند می‌توان به Flir ،Viscando و SwissTraffic اشاره کرد. اینها تنها چند نمونه از کمپانی‌هایی هستند که خدماتی را برای تحلیل جریان‌های ترافیک با استفاده از هوش مصنوعی به مشتریان ارائه میدهند. قطعا در آینده‌ی هوش مصنوعی در حمل و نقل، کمپانی‌های بیشتری در ارائه‌ی راه‌حل‌ها و محصولات مبتنی بر AI، با یکدیگر فعالیت خواهند کرد.
2. نظارت هوشمند بر اجرای مقررات پارکینگ و ترافیک
نظارت بر اجرای قوانین پارکینگ و ترافیک، یکی از بهترین مثال‌های استفاده از IoT در آینده‌ی هوش مصنوعی در حملونقل است؛ چراکه طیف وسیعی از دوربین‌ها و سنسورهای اینترنت اشیاء برای جمع‌آوری داده‌های مختلف استفاده می‌شوند. به‌عنوان مثال، سنسور خاصی می‌تواند وضعیت اشغال نقاط پارک را تشخیص داده و به رانندگان کمک می کند تا فورا پارکینگ مناسبی را در شهرهای شلوغ پیدا کنند. علاوه بر این، با دوربین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حمل و نقل افسران گشت می‌توانند خودروهایی که قوانین راهنمایی و رانندگی را نقض می‌کنند، شناسایی کنند.
برای مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل، سرعت خودروهایی را که در جاده‌ها و خیابان‌های مختلف شهری در رفت‌وآمد هستند، تشخیص میدهند و می‌توانند هشدارهایی را مانند هشدار عبور از سرعت مجاز برای راننده‌ها ارسال کرده و اطلاعات خودرو و راننده را در دیتاسنترهایی ارسال کرده و ذخیره کنند. این امر به مأموران کمک می کند تا خودروها را به‌همراه پلاک، مدل خودرو و رنگ آن‌ها شناسایی کنند و از آن‌ها برای تخلفات رانندگی هزینه بگیرند. این سیستم‌ها در بعضی از کشورها مستقر شده‌اند، اما استفاده‌ی کامل از سیستم‌های نظارت بر ترافیک با قابلیت هوش مصنوعی هنوز در حال آزمایش است. با کمک این فناوری‌ها، آینده‌ی صنعت حملونقل، بدون دردسر خواهد بود.
3. تشخیص عابران پیاده
این تکنولوژی یکی از فرصت‌‌هایی است که هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل، برای کاربران فراهم کرده است. امروزه استفاده از سیستم‌های کامپیوتری که بتواند بهطور خودکار عابران پیاده را در تصاویر و ویدیوها شناسایی کند، دیگر یک رویای دور از دسترس نیست. شاید برای شما این سوال پیش آید که این فناوری دقیقا چه کاربردی می‌تواند داشته باشد؟
یکی از مهم‌ترین کاربردهای این فناوری در خودروهای خودران است. در واقع خودروهای بدون راننده با کمک این فناوری می‌توانند به سوالات زیر پاسخ دهد:
- آیا عابر پیاده‌ای مقابل آن‌ها قرار دارد؟
- آیا عابر پیاده قصد دارد در همان لحظه از عرض خیابان عبور کند؟
این سیستم کاربردی، به خودروهای خودران این امکان را می‌دهد تا تصادف با عابران پیاده را به حداقل برساند.
تشخیص درست عابران پیاده یکی از کلیدی‌ترین مسائل در تکنولوژی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در حمل و نقل به‌حساب می‌آید. نکته‌ای که درباره‌ی تشخیص عابران توسط این سیستم وجود دارد این است که قرار نیست بینایی ماشین جزئیات انسانی مانند رنگ مو، فرم بینی، ریش، سبیل را بهطور دقیق تشخیص دهد، بلکه کافی است تا انسان‌ها را از اشیاء دیگری که در اطراف آن‌ها وجود دارند تشخیص داده و بفهمد که یک عابر قصد انجام چه کاری را دارد؛ می‌خواهد از عرض خیابان عبور کند؟ منتظر می‌ماند؟ و…
برای اینکه یک سیستم به‌درستی عابران را از اشیاء دیگر تشخیص دهد، هوش مصنوعی از الگوریتم‌های مختلفی برای تشخیص ویژگی‌های مبتنی بر حرکت، بافت، شکل استفاده می‌کند. در سطح پیشرفته‌تر، بعضی از الگوریتم‌ها اطلاعات مبتنی بر ژست انسانی را نیز در نظر می‌گیرند. از این تکنیک برای جمع‌آوری اطلاعات لحظه‌ای رفتار عابران استفاده می‌شود.
برای مثال، با استفاده از توالی حالات اسکلتی عابران پیاده و همچنین تحلیل آن‌ها از طریق یک شبکه‌ی Deep Learning، می‌توان رفتارهای بعدی آن‌ها را پیش‌بینی کرد. محققان با استفاده از این تکنولوژی، توانسته‌اند بر اساس مجموعه‌ای از داده‌های جمع‌آوری شده، مدلی را توسعه دهند تا با دقت %94.4 عبور عابران پیاده را تشخیص دهد و از وقوع تصادفات بهطور چشم‌گیری جلوگیری کند.
4. کاهش هزینه‌های عملیاتی
هزینه های عملیاتی ناشی از افزایش ترافیک در سال 2016 به 74.5 میلیارد دلار رسید. در واقع نسبت به سال 2015، 0.5٪ افزایش یافته بود. با استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی می‌توان وضعیت جاده‌ها و بهترین مسیرها را پیش‌بینی کرد. با کمک این فناوری جذاب و پیشرفته، شرکت‌های حملونقل، این امکان را در اختیار خواهند داشت تا از وسایل نقلیه‌ی فعال کم‌تری استفاده کرده و هزینه‌های عملیاتی را مانند حقوق، هزینه‌های تعمیرونگهداری، بازاریابی و تولید، بهطور چشم‌گیری کاهش دهند.
البته، این موضوع را نباید فراموش کرد که حتی در هوش مصنوعی در حمل و نقل نیز، نمی‌توان برخی از هزینه‌ها را به‌صورت مستقیم با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در حملونقل کاهش داد، اما می‌توان با جایگزینی برخی از کارگران و نیروی انسانی با ماشین‌آلات، بسیاری از فرآیندها را اتوماتیک کرده و بهطور غیرمستقیم بخشی از هزینه‌های عملیاتی را کاهش داد.علاوه بر آن، استفاده از فناوری‌های هوش مصنوعی بسیاری از فرآیندهای صنعت حملونقل مانند تعمیرونگهداری را نیز سرعت می‌بخشد.
5. استفاده‌ی بهینه از فضاهای آزاد
یکی دیگر از کاربردهای بینایی ماشین و Machine Learning، تشخیص فضاهای خالی در بخش‌های مختلفی مانند انبار است. کسب‌وکارها می‌توانند با جمع‌آوری داده‌ها از منابع مختلف و تجزیهوتحلیل آن‌ها بر ظرفیت خالی بخش‌های مختلف نظارت داشته و تعداد وسایل نقلیه‌ی فعال را کنترل کنند. این کار به مدیریت بهتر هزینه‌ها نیز کمک خواهد کرد.
6. مدیریت بهتر موجودی
اتوماسیون‌هایی که مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، توانسته‌اند تحول عظیمی را در مدیریت موجودی ایجاد کنند. در بسیاری از فرآیندها، ربات‌ها و فناوری‌های مبتنی بر AI جایگزین نیروی انسانی شده‌اند. این ربات‌ها بسیاری از فعالیت‌های روزانه را بهطور موثرتر و با درصد خطای بسیار پایین انجام میدهند.
با تکیه بر این تکنولوژی‌ها در آینده‌ی هوش مصنوعی در حمل و نقل، رفتار مصرف‌کننده را تجزیهوتحلیل کرده و با پیش‌بینی به‌موقع می‌توانند موجودی کافی از محصولات را تهیه کنند. همچنین مدیران با تکیه بر این قابلیت، قادر خواهند بود که عرضه و تقاضا را با هم مقایسه کرده و تنها محصولات ضروری را در انبار خود ذخیره کنند.
7. ردیابی لحظه‌ای خودرو
امروزه IoT در صنایع مختلف و بخش‌های متنوع زندگی شهروندان، بسیار توسعه پیدا کرده است. این فناوری هوش مصنوعی، شرکت‌های مختلفی را مانند شرکت‌های لجستیکی قادر ساخته تا با نصب سنسورهایی روی وسایل نقلیه‌ی خود، آن‌ها را در هر لحظه ردیابی کرده و هماهنگی فوق‌العاده‌ای را بین فعالیت آن‌ها ایجاد کنند. اما نشان دادن موقعیت مکانی وسیله‌ی نقلیه، تنها اطلاعاتی نیست که این فناوری در اختیار شما قرار می‌دهد. با نصب این سنسورها، می‌توانید بهطور لحظه‌ای به اطلاعاتی مانند سرعت، تاریخچه‌ی مسیرهای پیموده شده، رفتارهای پر خطر راننده و… نیز دسترسی داشته باشید.
8. مدیریت پارکینگ با کمک بینایی ماشین
تقریبا غیرممکن است که در دنیای امروزی زندگی کنید و برای پیدا کردن پارکینگ مناسب، دچار مشکل نشده باشید. Computer Vision، به‌کمک تمام کسانی آمده است که دغدغه‌ی پیدا کردن مکانی برای پارک خودروی خود را دارند. برای تشخیص پارکینگ‌های خالی، سنسورهایی برای نظارت بر این مکان‌ها در بخش‌های مختلف شهر تعبیه شده‌اند تا هرگاه وسیله‌ی نقلیه‌ای پارکینگ را ترک کرد، آن را تشخیص دهد. اما حسگرها، تنها ابزارهای مورد نیاز برای حل این مشکل نیستند.
حسگرهای مختلف، توانایی تشخیص پلاک خودرو یا هر وسیله‌ی نقلیه‌ی دیگری را ندارند. به همین دلیل، ابزارهای دیگری مانند دوربین‌ها، پارکومترها و بینایی ماشین نیز به میدان آمده‌اند. دوربین‌های مختلفی که در سطح شهر نصب شده‌اند با بهره‌گیری از تکنولوژی بینایی ماشین از فناوری شماره‌گذاری خودکار استفاده کرده، وسایل نقلیه پارک شده را شناسایی می‌کنند و مدت زمان پارک آن‌ها را نیز در سیستمی ذخیره می‌کنند.
استفاده از این تکنولوژی مبتنی بر هوش مصنوعی در حمل و نقل، نقش بسیار موثری در بالا بردن کیفیت زندگی شهروندان داشته است. رانندگان و صاحبان خودرو، تنها کافی است که یک اپلیکیشن روی گوشی موبایل خود نصب کنند. با بررسی نقشه‌ی این نرم‌افزار می‌توانند پارکینگ‌های مناسبی که در نزدیکی آن‌ها قرار دارند را به‌موقع مشاهده و رزرو کنند. این فناوری برای مدیریت بهتر پارکینگ، نسبت به روش‌هایی که تنها از حسگرهایی برای تشخیص آن‌ها استفاده می‌کردند، بسیار موثرتر و کم‌هزینه‌تر است؛ چراکه برخلاف حسگرها، نیاز به تعمیرونگهداری‌های مکرر و صرف هزینه‌های فراوان ندارد.
9. افزایش پایداری و محافظت از محیط‌زیست
اگر شما هم در دنیای تولید و تجارت فعالیت می‌کنید، کلمه‌ی پایداری (Sustainability) را زیاد شنیده‌اید. تغییرات اقلیمی، همه‌ی ما شهروندان و حتی تصمیم‌گیران رده‌ی بالا را وادار کرده است که در شیوه‌ی زندگی و تصمیمات خود، تجدید نظر کنیم. فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی قادر به ارائه‌ی راه‌حل‌های جدید برای مشکلات جهانی هستند. در آینده‌ای مبتنی بر هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل، با استفاده از برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در حمل و نقل، مهندسان می‌توانند روش‌های نوآورانه‌ای را برای تامین سوخت وسایل نقلیه، جایگزین کرده و بهطور موثرتری آلودگی محیط‌زیست را کاهش دهند. این کار باعث کاهش انتشار کربن و مصرف سوخت‌های فسیلی می‌شود.
10. تشخیص خودکار تصادفات و حوادث ترافیکی
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در مدیریت شهری و ترافیک، افزایش روزافزون جمعیت شهروندان است. به‌دنبال این افزایش جمعیت، هر روز شاهد بالا رفتن آمار تصادفات رانندگی و حجم ترافیک‌های شهری هستیم. سوالی که در اینجا مطرح می‌شود این است که هوش مصنوعی در حمل و نقل چه راه‌حل‌هایی برای مقابله با این چالش دارد؟
برای سال‌های طولانی، نظارت ماهواره‌ای بر وضعیت جاده‌ها و بزرگراه‌ها، امکان مدیریت مناسب ترافیک در مناطق مختلف و تشخیص تصادفات جاده‌ای را فراهم می‌کرد. استفاده از این فناوری، مسئولان را قادر ساخته بود تا در سریع‌ترین زمان به حوادث پیش آمده پاسخ دهند. با این حال، تعداد نیروهای انسانی در مراکز نظارت بر ترافیک و بررسی تصادفات پیش آمده، بسیار محدود و خطای انسانی و عدم پاسخ‌گویی به‌موقع، امری اجتناب‌ناپذیر بودند. دقیقا اینجا بود که فناوری تشخیص خودکار حوادث وارد عمل می‌شود.
آزادراه‌ها، خیابان‌ها، جاده‌ها و… با دوربین‌های مداربسته‌ای که مجهز به فناوری بینایی ماشین هستند، تجهیز شده‌اند. این دوربین‌ها، امکان نظارت بدون وقفه بر وضعیت ترافیک و تصادفات را فراهم می‌کنند. در صورتی که در هر یک از مسیرها ترافیکی تشخیص داده و یا حادثه‌ی رانندگی رخ داده باشد، بهطور خودکار به اپراتورهای مرکز کنترل اطلاع داده می‌شود و بلافاصله به این حوادثی که توسط سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تشخیص داده شده‌اند، پاسخ میدهند.
بیایید در این قسمت، به یکی از موفق‌ترین شرکت‌های این حوزه نگاهی بیندازیم. سیستم‌های تشخیص خودکار تصادف که توسط ClearWay ارائه می‌شوند، آنقدر پیشرفت کردهاند که می‌توانند یک حادثه‌ی رانندگی را در هر شرایط آب‌وهوایی و در هر زمانی در طول روز و شب، تنها در 10 ثانیه‌ی اول وقوع آن تشخیص دهند. تفاوتی ندارد که این تصادف در کدام تقاطع، تونل، بزرگراه، جاده و… اتفاق افتاده باشد، سیستم ClearWay به شکلی موثر می‌تواند آن را تشخیص دهد.
به‌عنوان یک جمع‌بندی باید گفت
قطعا می‌توان ادعا کرد که هوش مصنوعی، شگفت‌انگیزترین نوآوری بشر بوده است و دائماً فناوری‌های مبتنی بر آن، برای آسان‌تر کردن زندگی شهروندان، توسعه پیدا می‌کند. آنچه که در این مقاله به آن اشاره شد، تنها نگاهی اجمالی به آینده‌ی حضور هوش مصنوعی در حمل و نقل بود. بدون شک فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، فرصت‌ها و امکانات هیجان‌انگیز بی‌شماری را به آینده‌ی این صنعت اضافه کرده و بسیاری از چالش‌ها و مشکلاتی که حملونقل سنتی با آن‌ها روبه‌رو بود را برطرف خواهند کرد.
یادگیری ماشین، بینایی ماشین و… در حملونقل، تازه شروع به نمایش بخش‌های کوچکی از توانایی‌های خود برای بهبود خدمات این صنعت کردهاند. در سال‌ها و دهه‌های آینده، این فناوری‌ها بیش از پیش توسعه پیدا کرده و در نهایت، وظایف بیشتری را برعهده خواهند گرفت. آن‌ها خطاهای انسانی را حذف می کنند، فرآیندها را خودکار و ساده می‌کنند و می توانند روندهای آینده‌ی این صنعت را به‌خوبی پیش‌بینی کنند.
منابع:
