Роль искусственного интеллекта в транспорте очень важна. Применение искусственного интеллекта на транспорте может помочь в улучшении пользовательского опыта, управлении операциями и профилактическом обслуживании, тем самым улучшая качество и снижая затраты без увеличения загрязнения. Вот краткий обзор будущего искусственного интеллекта на транспорте.

Читайте также: Искусственный интеллект и городской дизайн

Введение – Роль искусственного интеллекта на транспорте.

Многие из нас, живущих в крупных мегаполисах, пользуются общественным транспортом, и мы хорошо знаем о проблемах, связанных с использованием общественного транспорта. Было проведено множество исследований, статей и исследований, показывающих, что люди, которые живут рядом с общественным транспортом или имеют доступ к нему, увеличивают свои шансы на трудоустройство и улучшение условий жизни.

Нет сомнений в том, что общественный транспорт является отличным ресурсом для людей и городов, он помогает бороться с загрязнением окружающей среды в городах за счет уменьшения количества автомобилей на улицах. Это делает город более пригодным для жизни.

Возьмем в качестве примера Нью-Йорк, это очень успешный город. Я считаю, что это потому, что здесь многофункциональное использование и отличный общественный транспорт, но каждый, кто живет в Нью-Йорке, знает, насколько непредсказуемы поезда и автобусы. Я не жалуюсь, планирование общественного транспорта очень сложное и сопряжено с множеством разнообразных проблем. Эта статья посвящена пониманию этих проблем и рассмотрению того, как ИИ на концептуальном уровне может помочь нам расшифровать эти проблемы, используя дополнительный уровень человеческого интеллекта. может помочь улучшить наш общественный транспорт в нескольких городах.

Прежде чем мы углубимся в то, как ИИ может помочь улучшить общественный транспорт, давайте разберемся с проблемами, с которыми сталкивается ИИ в общественном транспорте.

# Улучшение качества данных и уменьшение шума в данных.

# Создание возможностей искусственного интеллекта и групп развертывания.

# Сбор правильных данных

Читайте также: Как искусственный интеллект (ИИ) улучшает прогнозируемое обслуживание.

Улучшение качества данных и уменьшение шума в данных.

Как и любые данные, которые любая организация собирает для любого эксперимента, компаниям общественного транспорта необходимо просеивать данные и уменьшать шум в данных для успешного выполнения любого алгоритма ИИ, который они используют. Организации необходимо выявить предвзятость и максимально уменьшить или устранить предвзятость в данных. Люди не всегда точны, алгоритмы также должны учитывать неточности в данных.

Один из способов избежать этого — использовать неэмоциональные машины, способные собирать и усваивать данные, что станет частью первых шагов в автоматизации сопоставления данных.

Роль искусственного интеллекта в общественном транспорте.

Создание возможностей искусственного интеллекта и групп развертывания.

Важно, чтобы организация разработала четкий стратегический план по развертыванию возможностей и команд ИИ. Это будет постепенный процесс, который поможет организации расти и расширять эти возможности и команды. Развертывание возможностей искусственного интеллекта в крупной организации со сложной задачей не произойдет в одночасье. Это потребует времени и поддержки руководства.

Сбор правильных данных

Организациям следует собирать правильные наборы данных, необходимые для обучения алгоритмов, а также запускать, выполнять и очищать данные до тех пор, пока они не начнут видеть соответствующие результаты.

Давайте посмотрим, как ИИ может помочь организациям общественного транспорта совершенствоваться с помощью ИИ. Разделим характеристики на три категории.

• Опыт пользователя/клиента.
• Управление операциями.
• Прогностическое обслуживание.

Опыт пользователя/клиента:

• Приложения искусственного интеллекта оказывают наибольшее положительное влияние на обслуживание клиентов и эксплуатационную надежность. Ожидается, что использование ИИ повысит финансовую эффективность и популярность общественного транспорта.
• PTAAS (Общественный транспорт как услуга)
• Приложение с хорошими связями, которое дает вам наилучшие возможные варианты и комбинации на основе информации в реальном времени.
• Система с высоким уровнем взаимодействия, которая хорошо связана с платежными системами и планированием транзита.
• Прогнозируемая структура ценообразования на основе истории поездок пользователя и затрат на обслуживание.

Управление операциями.

• Автоматизация сопоставления данных и отчетности.
• Прогнозирующее планирование сети и маршрутов на основе объема пользователей.
• Прогнозируемое расписание поездов на основе событий по всему городу.
• Прогнозное моделирование для уменьшения аварий и улучшения инфраструктуры.
• Прогнозное моделирование для улучшения будущего развития маршрутов.
• Прогнозное моделирование для улучшения поиска поставщиков.
• Прогнозное моделирование для улучшения финансовых операций/инвестиций.
• Анализируйте трафик, чтобы обеспечить лучшее качество обслуживания пассажиров на станциях/автобусных остановках.
• Автобусы и поезда с автономным управлением на базе искусственного интеллекта.
• Безбумажная продажа билетов и управление финансами на основе искусственного интеллекта.
• Подключенные автобусы и поезда на основе искусственного интеллекта позволяют прогнозировать и сокращать задержки.
• Анализируйте данные, чтобы прогнозировать потребности в энергии и удовлетворять эту потребность, используя возобновляемые источники энергии.
• Прогнозируйте возобновляемые источники энергии, которые можно эффективно использовать, и определяйте период времени, в течение которого они будут прибыльными. Решение должно приниматься с учетом множества факторов, таких как регион, удобство езды, наличие возобновляемых источников и климат. Это будет, безусловно, самое сложное, но важное решение.

Прогностическое обслуживание

1. Прогнозируемое обслуживание уже начинает внедряться в сфере общественного транспорта. В метро Сент-Луиса применялась политика реактивного технического обслуживания: на ремонт автобуса, ломавшегося на маршруте, требовалось 12 часов работы, а среднее время наработки на отказ (MTBF) составляло 4000 часов.
2. Когда компания Metro St. Louis перешла на программу профилактического технического обслуживания с использованием аналитики прогнозного технического обслуживания, им удалось увеличить среднее время безотказной работы до 21 000 часов, а также увеличить средний срок службы автобусов с 12 до 15 лет. Вы можете найти дополнительную информацию здесь.
3. Более быстрый и точный мониторинг оборудования.
4. При реактивном или плановом техническом обслуживании большая часть затрат на техническое обслуживание приходится на ручную проверку актива, чтобы найти причину поломки или отказа. Прогностическое обслуживание позволяет нам следить за исправностью отдельных компонентов автопарка; позволяя быстро и точно найти источник проблемы и избежать дорогостоящих ручных проверок парка техники в целом.
5. Улучшенная оперативная готовность
6. В этом процессе очень важно повысить эксплуатационную готовность всех важнейших аспектов общественного транспорта. Как только мы добьемся оперативной готовности, вы сможете реагировать на любую ситуацию в режиме реального времени. Это помогает сэкономить много средств и улучшить обслуживание в целом.

Заключение

Искусственный интеллект стал революционной силой в транспортном секторе, изменив способы передвижения, доставки товаров и обслуживания нашей инфраструктуры. От автономных транспортных средств и управления дорожным движением до профилактического обслуживания и улучшенных функций безопасности — ИИ может не только сделать наши транспортные системы более эффективными, но также более безопасными и экологически чистыми.

Однако важно помнить, что интеграция ИИ в транспорт также сопряжена с серьезными проблемами, включая этические соображения, проблемы конфиденциальности и необходимость создания надежной нормативной базы. Поэтому крайне важно, чтобы, продолжая использовать ИИ в транспорте, мы также обеспечивали ответственное и справедливое внедрение этих технологий, соблюдая баланс между инновациями и защитой общественных интересов. Заглядывая в будущее, учитывая продолжающиеся достижения в области искусственного интеллекта, будущее транспорта кажется многообещающим, и мы можем предвидеть мир, в котором путешествия будут более взаимосвязанными, устойчивыми и интеллектуальными.

Читайте также: Как искусственный интеллект улучшает транспорт и логистику.

Рекомендации

ТПО, Космический берег. «Интеллектуальные транспортные системы: краткий обзор». YouTubeВидео, 17 июня 2021 г., https://www.youtube.com/watch?v=OnjX0O9dPMc. По состоянию на 3 июня 2023 г.