За последние несколько десятилетий исследования в области искусственного интеллекта (ИИ) пережили всплеск. Это было основано в основном на новаторских результатах 60-х и 70-х годов, включая использование передовых нейронных сетей (НС). Он даже черпал вдохновение из биологического поведения для таких методов, как нечеткая логика или генетические алгоритмы (ГА).

Автономные автомобили недавно попали в заголовки и доминируют в технических дискуссиях. Это рассматривается как пост-Uber нарушение общественного транспорта и перевозки товаров. Это, безусловно, не плод воображения в эпоху искусственного интеллекта (ИИ), который используется для дополнения беспилотных автомобилей. Объединенная мощь искусственного интеллекта и беспилотных технологий представляет собой огромную силу.

Такие компании, как Waymo, Tesla и другие, активно инвестируют в беспилотные автомобили. Waymo тестирует беспилотный автомобиль в Финиксе. Tesla уже реализовала в своих автомобилях пару функций «автопилота».

Но прежде чем мы углубимся в подробности, давайте обсудим, что означает автономный транспорт.

Самоуправляемые транспортные средства — это легковые или грузовые автомобили, в которых водителям никогда не требуется брать на себя управление для безопасного управления транспортным средством. Также известные как автономные или «беспилотные» автомобили, они сочетают в себе датчики и программное обеспечение для управления, навигации и управления транспортным средством.

Как ИИ может помочь транспорту:

Транспортные проблемы возникают, когда поведение системы слишком сложно смоделировать в соответствии с предсказуемой моделью, на которую влияют такие вещи, как трафик, человеческие ошибки или аварии. В таких случаях непредсказуемости может помочь искусственный интеллект.

ИИ использует наблюдаемые данные для принятия или даже прогнозирования правильных решений. NN и GA — идеальные методы искусственного интеллекта для борьбы с этими типами непредсказуемости. ИИ находился в разработке и реализовывался различными способами. Некоторые примеры приведены ниже:

  • Улучшение общественной безопасности: безопасность граждан при поездках на общественном транспорте в городских районах повышается за счет отслеживания данных о преступности в режиме реального времени. Это также позволит полиции повысить свою эффективность за счет патрулирования и обеспечения безопасности своих граждан.
  • Корпоративное принятие решений.Система автомобильных грузоперевозок может использовать точные методы прогнозирования для прогнозирования своего объема с помощью методов искусственного интеллекта, что упрощает планирование транспортной компании. Кроме того, искусственный интеллект может разработать и использовать несколько инструментов принятия решений для транспорта. Это продуктивно повлияет на инвестиции, сделанные компаниями в будущем.
  • Автономные транспортные средства.Беспилотные автомобили и грузовики вызывают большой интерес в последние несколько лет. В коммерческом секторе Uber и Илон Маск выпустили беспилотные грузовики, чтобы снизить количество аварий на автомагистралях и повысить производительность.
  • Схемы дорожного движения.На транспорт сильно влияет транспортный поток. Дорожные заторы в США обходятся примерно в 50 миллиардов долларов в год. Если эти данные будут адаптированы для управления трафиком с помощью ИИ, это позволит оптимизировать схемы движения и значительно уменьшить заторы. Несколько подобных систем уже действуют. Например, более интеллектуальные алгоритмы светофора и отслеживание в реальном времени могут эффективно контролировать более высокие и низкие модели трафика. Это также может быть применено к общественному транспорту для оптимального планирования и маршрутизации.
  • Безопасность пешеходов. Использование ИИ для прогнозирования путей пешеходов и велосипедистов уменьшит количество дорожно-транспортных происшествий и травм, что позволит более разнообразно использовать транспорт и в целом сократить выбросы.

Влияние ИИ на транспорт:

Некоторые преимущества:

Затраты на оплату труда в этом секторе будут постоянно снижаться по мере расширения использования ИИ, обеспечивая более высокую прибыль для участников отрасли. Проблема долгих часов вождения и остановок для отдыха больше не будет проблемой с полностью автоматизированными автопарками.

Помимо прямых затрат на рабочую силу, ИИ в значительной степени повлияет на безопасность и дорожно-транспортные происшествия. Количество дорожно-транспортных происшествий с участием водителей грузовиков в ночное время является большой проблемой и может быть значительно улучшено с использованием умных беспилотных транспортных средств. Кадровые и финансовые затраты на эти аварии весьма значительны. Автопилот или полностью беспилотные транспортные средства могут позволить водителю вздремнуть, не вызывая серьезных аварий. Некоторые грузовики с искусственным интеллектом даже имеют специальную функцию прогнозирования несчастных случаев, а также проблем со здоровьем людей вокруг грузовика, таких как обнаружение сердечного приступа и автоматическое оповещение служб экстренной помощи с указанием местоположения и деталей диагноза.

Некоторые недостатки:

Автоматизированные грузоперевозки вызвали горячие споры среди 4,5 миллионов водителей грузовиков только в США. Развитие будет означать автономные грузовики, корабли, самолеты или поезда, запланированные на будущее, наряду с тем, что любые будущие транспортные средства станут полностью беспилотными. Таким образом, поток рабочих мест является серьезной проблемой для водителей грузовиков, водителей такси и других представителей отрасли. Социальные эксперты утверждают, что профессиональные навыки могут быть перенесены или перенесены в другие сектора, но напряженность остается высокой.

Реализация по всему миру представляет еще одну серьезную проблему. Неразвитые страны и страны третьего мира сталкиваются с огромными проблемами при использовании этих решений, поскольку их инфраструктура не так стабильна или не способна обеспечить техническое обслуживание и ремонт. Пройдет много времени, прежде чем ИИ сможет стать там реальностью.

Повышенное внимание к ИИ также ставит перед транспортными компаниями дилемму: транспортные расходы составляют от 3 до 10% оборота компании. Это делает его очень важным фактором в экономике корпораций в целом. Все существующие предприятия должны будут заниматься, разрабатывать и внедрять технологии искусственного интеллекта, чтобы оставаться конкурентоспособными в транспортной отрасли. Это также влияет на транспортную логистику, поскольку она используется в цепочке поставок операций и производства и даже для прогнозирования времени и общей стоимости всего процесса.

Будущее:

По оценкам, к 2020–2022 годам на дорогах будет 10 миллионов беспилотных автомобилей и более 300 миллионов умных автомобилей. Tesla, BMW и Mercedes уже запустили свои автономные автомобили, и они оказались очень успешными.