رفتن به محتوای اصلی
چگونه هوش مصنوعی می تواند صنعت حمل و نقل را دگرگون کند؟

چگونه هوش مصنوعی می تواند صنعت حمل و نقل را دگرگون کند؟

کاربرد هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل مانند صنایع دیگر روز به روز در حال افزایش است. حمل و نقل صنعتی است که با حرکت کالاها و انسان ها از مکانی به مکان دیگر سر و کار دارد. ساخت کشتی بخار در سال 1787 یکی از نقاط عطف این صنعت به شمار می رود. قبل از کشتی بخار مردم از گاری برای حمل و نقل استفاده می کردند. بعد از کشتی بخار، اختراع دوچرخه در قرن نوزدهم، ماشین های دارای موتور در دهه 1980، قطار در قرن نوزده و هواپیما در سال 1903 منجر به پیشرفت عمده ای در صنعت حمل و نقل شدند.

امروزه صنعت حمل و نقل تا جایی پیشرفت کرده که خودروها می توانند به صورت خودکار و بدون نیاز به هدایت انسان، مسیریابی و هدایت خودرو را انجام دهند. پیشرفت در فناوری های مختلف از جمله هوش مصنوعی کمک زیادی به ارتقا این صنعت کرده است. استفاده از هوش مصنوعی منجر به افزایش امنیت، کاهش ترافیک، تصادفات، کاهش انتشار کربن و به حداقل رساندن هزینه های کسب و کارها شده است.

هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل

در حال حاضر هوش مصنوعی از حالت تئوری و آزمایشگاهی فراتر رفته است و تمام ابعاد زندگی ما را در بر گرفته است. خیلی از ما انسان ها به کاربرد روزانه ی هوش مصنوعی در زندگی خون آگاه نیستیم. اصلا هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی به ماشین ها قدرت فکر کردن مانند انسان ها را می دهد. ماشین ها با داشتن هوش مصنوعی می توانند رفتار انسان را تقلید کنند و کارهای دستی را به صورت خودکار انجام دهند. ماشین های هوشمند علاوه بر اینکه می توانند کارهای تکراری و طاقت فرسا را انجام دهند، توانایی یادگیری نیز دارند. به طوری که می توانند مشاغلی که نیاز به تفکر دارد را به عهده گرفته و تصمیم گیری نمایند. صاحبان کسب و کار در زمینه ی حمل و نقل روز به روز بیشتر از گذشته از هوش مصنوعی استفاده می کنند تا در این دنیای پیش رونده و سریع از رقیبان خود عقب نباشند. طبق پیش بینی هایی که انجام شده انتظار می رود بازار جهانی صنعت حمل و نقل تا سال 2023 به 3.5 میلیارد دلار برسد.

کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل

نرم افزار پلاک خوان

با داشتن نرم افزار پلاک خوان می تواند، کنترل پارکینگ ها و مدیریت ترافیک شهری را به صورت خودکار و هوشمندانه انجام داد. نرم افزار پلاک خوان خودنگار، محصول شرکت هوش داده ی مهتاب به منظور کنترل تردد خودروها و خواندن پلاک ها با دقت بالا توسعه داده شده است.

ماشین های خودران

یکی از جالب ترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل، توسعه ی اتومبیل های خودران یا بدون سرنشین است. اتومبیل های خودران که قبلا فقط در حد یک تخیل مطرح می شدند امروزه به واقعیت پیوسته اند. هر چند مردم هنوز به کارایی این خودروها تردید دارند اما، اتومبیل های خودران وارد صنعت حمل و نقل شده اند.

تاکسی های خودران در توکیو شروع به فعالیت کرده اند. اما با این حال به خاطر ملاحظات امنیتی راننده نیز در تاکسی حضور دارد تا در وضعیت اضطراری کنترل تاکسی را به دست بگیرد. استفاده از تاکسی های خودران هزینه ها را کاهش می دهد.

در آمریکا نیز برای کاهش هزینه های حمل نقل تصمیم به استفاده از کامیون های خودران دارند. طبق گزارشی 65 درصد از کالاها در سراسر دنیا از طریق کامیون حمل می شوند. با ورود کامیون های خودران، هزینه ی مدیریت و نگهداری تا 45 درصد کاهش پیدا می کند.

در حال حاضر شرکت ها، از اتومبیل های خودران به صورت آزمایشی استفاده می کنند و می کوشند تا این وسایل نقلیه را تا حدی ایمن کنند که برای مسافران امن و مطمئن باشد. با تکامل وسایل نقلیه خودران تا حدی که به اندازه ی کافی ایمن باشند، می توانند اعتماد مردم را هم به دست آورده و به راحتی در جاده ها و خیابان ها تردد کنند.

اتومبیل خودران

مدیریت ترافیک

ترافیک منجر به تاخیر، تصادف و مصرف سوخت بیشتر می شود. سنسورها و دوربین هایی که در جاده ها و خیابان ها متصل می شوند می توانند اطلاعات زیادی را از جزئیات ترافیک جمع آوری کنند. این داده ها به مرکزی فرستاده می شود. سپس با استفاده ار هوش مصنوعی و برنامه های تحلیل داده های حجیم، الگوی ترافیک تحلیل و بررسی می شود. با پردازش این داده ها می توان اطلاعات ارزشمندی مانند پیش بینی ترافیک، تصادفات، کوتاه ترین مسیر و انسداد جاده ها را ارائه کرد. در نتیجه استفاده از هوش مصنوعی برای مدیریت ترافیک هم می توانند ترافیک را کاهش دهد و هم می توانند منجر به بهبود امنیت و  کاهش تاخیر در سفرها شود.

مدیریت ترافیک با هوش مصنوعی

پیش بینی تاخیر

مشکلی که امروز در صنعت حمل و نقل هوایی وجود دارد، تاخیر است. طبق تحقیقات انجام شده در دانشگاه کالیفرنیا، هزینه ی ناشی از تاخیر پروازها در آمریکا را  39 میلیارد دلار تخمین زده اند. این تاخیرها علاوه بر هزینه های مالی منجر به تجربه ی منفی مسافران نیز می شود. تجربه ی منفی علاوه بر اینکه می توانند ارزش یک شرکت حمل و نقل را کم کند می توانند منجر به ریزش مشتریان آن شرکت هم بشود. برای غلبه بر این مشکلات هوش مصنوعی تاثیر قابل توجهی خواهد داشت.

استفاده از فناوری های تحلیل داده و بینایی ماشین می تواند منجر به کاهش زمان انتظار مسافران و بهبود تجربه ی آن ها شود. عواملی مانند آب و هوای نامساعد یا مشکلات فنی باعث تاخیر پروازها می شوند. با در اختیار دادن این اطلاعات در کمترین زمان به مسافران، زمان انتظار را کاهش دهید. با کمک بینایی ماشین می توانند به صورت مستمر هواپیما را مورد بررسی قرار داد تا وجود مشکلات سریع تر مشخص شده و زمان انتظار کاهش یابد.

الگوریتم های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی داده های بلادرنگ هواپیما، داده های تاریخی و اطلاعات آب و هوایی را پردازش می کنند. همین پردازش آنی و سریع داده ها منجر به کشف الگوهای ناشناخته می شود و به صنعت حمل و نقل هوایی کمک می کند تا دید مناسبی از مشکلات و مسائل را سریع تر بدست آورده و بتواند داده های مورد نیاز را به مسافران ارسال کند تا آن ها بهتر بتوانند سفر خود را بهتر برنامه ریزی کنند.

همچنین رزرو آنلاین تاکسی امروزه در حال افزایش است. با پیش بینی ترافیک و انتخاب بهترین مسیر برای رساندن مسافر به مقصد، رضایت و در نتیجه استقبال مسافران از چنین امکاناتی بیشتر می شود.

تاکسی بدون سرنشین

یکی از کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل تاکسی های بدون سرنشین است. تاکسی های بدون سرنشین نیز به مردم کمک می کنند سریع تر به مقصد خود برسند و زمان سفر کاهش می یابد.

تاکسی بدون سرنشین

کشتی های باربری کنترل از راه دور

علاوه بر تاثیراتی که هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل عمومی گذاشته است، می توان پیش بینی کرد که در آینده شاهد بکارگیری هوش مصنوعی در صنعت کشتیرانی و توسعه ی کشتی های باربری کنترل از راه دور خواهیم بود.

کنترل از راه دور کشتی باربری

امنیت برای همه

امنیت رانندگان، پیاده ها و مسافران یکی از مسائل مهم دنیای حمل و نقل است. با بکار بردن هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل خطاهای انسانی کاهش می یابد. علاوه بر این هوش مصنوعی بر رعایت مقررات راهنمایی و رانندگی نظارت کرده و همچنین گزارش هایی راجب مشکلات خودرو و نیاز به تعمیر را به اطلاع راننده می رساند.

فرصت های هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل

لجستیک پیشرفته با بهره گیری از داده های بلادرنگ و قدیمی

با در دست داشتن و تحلیل داده های مربوط به حمل و مقل به صورت آنی و همچنین داده های قدیمی مربوط به آب و هوا، ترافیک، زمان انتظار و تعمیر می تواند مسیرها را هوشمندانه بررسی و برنامه ریزیی کرد. مشکلات لجستیک مربوط به کسب و کارهایی است که دارای زیرساختی پیچیده و ارتباطات مختلفی در زنجیره ی همکاری خود هستند. برنامه ریزی مسیر بهینه با کمترین زمان انتظار، شناسایی ترافیک به صورت بلادرنگ و بروزرسانی مسیر، افزایش امنیت از جمله مزایای بکارگیری هوش مصنوعی در برنامه ریزی لجستیک است.

تخمین زمان تعمیر وسیله نقلیه

با استفاده از سنسورها و داشبوردهای هوشمند می توان وضعیت وسیله ی نقلیه را بررسی کرد و قبل از پیش آمدن مشکل جدی در مورد وضعیت وسیله اطلاعات کافی بدست آورد.

بهبود زنجیره ی تامین

با داشتن ابزارهای هوشمند برای تحلیل داده های حجیم (بیگ دیتا) می توان به متخصصان در متعادل کردن عرضه و تقاضا، مدیریت برنامه ریزی کارکنان و خودکار کردن سرویس دهی به مشتری از طریق چت بات ها زنجیره ی تامین را بهبود داد.

مسیریابی کامیون ها

با در دست داشتن اطلاعات آنی و بلادرنگ می توان ترافیک را پیش بینی کرد و طبق این اطلاعات بهترین مسیر را برای رسیدن به مقصد انتخاب کرد.

هوش مصنوعی یکی از شگفت انگیز ترین نوآوری های بشر است. هنوز بخش کوچکی از کاربرد هوش مصنوعی در دنیای امروز نمایان شده است. تاکنون خیلی چیزها کشف نشده باقی مانده اند. در این مقاله تنها اشاره ی مختصری به کاربرد هوش مصنوعی در حمل و نقل داشتیم، تصور کنید در آینده دنیا به بهره برداری هر چه بیشتر از هوش مصنوعی چقدر شگفت انگیز تر خواهد شد.

منبع 1، منبع 2، منبع 3

برای این نوشته 0 نظر ثبت شده است

پاسخی بگذارید

برگشت به بالا