چگونه کشورهای پیشرفته از فناوری‌های نوین در صنعت حمل‌ونقل بهره می‌برند؟ | جاده‌های باهوش

در سال‌های اخیر، ادغام هوش مصنوعی (AI) در بهینه‌سازی لجستیک، به ویژه در مورد معیارهای پایداری توجه بسیار را به خود جلب کرده است. با استفاده از قابلیت‌های هوش مصنوعی، ذی‌نفعان لجستیک می‌توانند فرآیندهای تصمیم‌گیری را بهبود ببخشند، استفاده از منابع را بهینه کنند و اثرات زیست‌محیطی را به حداقل برسانند. از زمان معرفی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی در حمل‌ونقل، خیلی چیزها به تدریج تغییر کرده است. 

به لطف هوش مصنوعی، کارایی در حمل‌ونقل و لجستیک به یک استاندارد جدید تبدیل خواهد شد. با بهینه‌سازی مسیرهای تحویل و کاهش زمان بیکاری، هوش مصنوعی در حمل‌ونقل و لجستیک اطمینان حاصل می‌کند که وسایل نقلیه همیشه در کارآمدترین مسیر قرار دارند. سیستم‌های هوشمند می‌توانند الگوهای ترافیک را پیش‌بینی و برنامه‌ها را بر اساس آن تنظیم کنند، که به شرکت‌ها کمک می‌کند تاخیرها را به حداقل برسانند و توان عملیاتی شبکه‌های حمل‌ونقل را افزایش دهند. ایمنی یکی دیگر از دستاوردهای بزرگ ممکن به دلیل هوش مصنوعی است. با دقت و توانایی هوش مصنوعی در یادگیری، خطر خطای انسانی، یکی از دلایل اصلی تصادفات، به میزان قابل توجهی کاهش می‌یابد. اکنون هرگونه رویداد پیش‌بینی‌نشده در ترافیک و تهدیدات امنیتی بالقوه قابل پیش‌بینی است. در نهایت، با هوش مصنوعی می‌توان سریع‌تر به پایداری زیست‌محیطی دست یافت. همچنین این فناوری، از طریق انتخاب مسیرهای بهینه و مدیریت بهتر ترافیک، مصرف سوخت را نیز کاهش می‌دهد.

انقلاب هوشمند

هر مایل و هر قدم در حمل‌ونقل دستخوش انقلاب در زمینه هوش مصنوعی شده است. از نحوه رزرو سفرهایمان گرفته تا نحوه تحویل کالاها، هوش مصنوعی در حمل‌ونقل، موتور محرک جدید است. به کامیون‌های خودران که در بزرگراه‌ها حرکت می‌کنند، پهپادهایی که بسته‌ها را تحویل می‌دهند و سیستم‌های پیچیده‌ای که شبکه‌های لجستیک پیچیده را مدیریت می‌کنند، فکر کنید. چنین پتانسیل بی‌نظیری شرکت‌های حمل‌ونقل و شهرداری‌ها را به سرمایه‌گذاری در خدمات توسعه هوش مصنوعی سوق داده و پیش‌بینی می‌شود که بازار جهانی حمل‌ونقل هوش مصنوعی تا سال 2027 به 3 /6 میلیارد دلار برسد.

بنابراین، چه چیزی این فناوری را برای سرمایه‌گذاری جذاب می‌کند؟ چرا بازیگران صنعت استراتژی‌های تجاری خود را تغییر می‌دهند و شروع به استقرار هوش مصنوعی در لجستیک و حمل‌ونقل می‌کنند؟ و چگونه از هوش مصنوعی در حمل‌ونقل استفاده می‌شود؟ بیایید به این پرسش‌ها پاسخ دهیم.

1- مروری بر هوش مصنوعی در حمل‌ونقل

بخش حمل‌ونقل در طول سال‌ها به طور پیوسته در حال پیشرفت بوده است. بدون در نظر گرفتن اختراع چرخ در 3500 سال قبل از میلاد، که امکان ساخت وسایل نقلیه را فراهم کرد، اولین وسیله نقلیه دریایی با پیشرانه مکانیکی در سال 1787 معرفی شد. از آن زمان، این صنعت با اختراع خودروهای موتوری، قطارها و هواپیماها با شتاب زیادی توسعه یافته است. هوش مصنوعی در صنعت حمل‌ونقل مرحله بعدی تکامل آن را نشان می‌دهد. اکنون حمل‌ونقل هوشمند شده است.

2- کاربردهای اولیه هوش مصنوعی در حمل‌ونقل

در واقع، الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای چندین دهه در حمل‌ونقل مورد استفاده قرار گرفته‌اند. این فناوری داشت بی‌صدا صنعت را متحول می‌کرد و عموم مردم متوجه آن نشدند، زیرا اولین سیستم‌های هوشمند در آزمایشگاه‌ها و محافل دانشگاهی آزمایش و اصلاح شدند. اگر به تصویر بزرگ‌ترِ استفاده‌های اولیه هوش مصنوعی در حمل‌ونقل و لجستیک نگاه کنیم، می‌توانیم ببینیم که از طریق راه‌حل‌های متعدد در صنعت نفوذ کرده است. در اینجا برخی از اولین برنامه‌های کاربردی آورده شده است.

ماشین‌های خودران: جامعه هوش مصنوعی از دهه 1960 برای ساخت خودروهای خودران به چالش کشیده شده است. اولین نمونه‌ها در دهه 2000 ساخته شدند، اما آنها قادر به تجزیه و تحلیل بسیاری از عواملی که در جاده‌ها رخ می‌دهد، مانند اقدامات عابران پیاده و ترافیک، نبودند. پیشرفت در یادگیری ماشینی و فناوری‌های سنجش در سال 2004، باعث پیشرفت سریع در توسعه نرم‌افزار هوش مصنوعی خودروهای خودران شد.

برنامه‌ریزی مسیر و بهینه‌سازی: راه‌حل‌های بهینه‌سازی مسیر با ظهور سیستم‌های کامپیوتری مورد توجه قرار گرفتند. یک مثال اولیه سیستم ORION UPS است که توسعه آن در اواخر دهه 2000 آغاز شد و بر اساس اصول هوش مصنوعی بود. در آن زمان، سیستم‌های برنامه‌ریزی مسیر از هوش مصنوعی برای شناسایی کوتاه‌ترین مسیرها با در نظر گرفتن مسافت، بسته بودن جاده‌ها و شرایط ترافیکی بهره می‌بردند.

مدیریت ترافیک: اولین سیستم‌های بهینه‌سازی ترافیک، مانند SCATS (سیستم ترافیک تطبیقی ​​هماهنگ سیدنی)، در دهه 1970 توسعه یافتند و در اوایل دهه 1980 در کشورهای مختلف در سراسر جهان به کار گرفته شدند. با این حال، هوش مصنوعی اخیراً به بازی پیوست تا برخی از فرآیندهای دستی اولیه را خودکار کند. سیستم‌هایی که به‌طور مستقل عمل می‌کنند، به شهرها اجازه می‌دهند تا جریان ترافیک را افزایش داده و ازدحام را کاهش دهند.

3- تکامل قابلیت‌های هوش مصنوعی

تکامل هوش مصنوعی در حمل‌ونقل با تماشای شتاب گرفتن یک قطار پرسرعت قابل مقایسه است. هوش مصنوعی اولیه با برنامه‌ریزی مسیر اولیه و بهینه‌سازی ترافیک شروع شد. امروزه، فناوری هوشمند پشت راه‌حل‌های لجستیک و حمل‌ونقل پیشرفته قرار دارد: زیرساخت‌های شهری هوشمند، مدیریت زنجیره تامین، تشخیص حوادث ترافیکی و موارد دیگر. این جهش یک‌شبه اتفاق نیفتاد. تحولات حیاتی در یادگیری ماشینی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و فناوری حسگر در دو دهه گذشته، هوش مصنوعی را در تمام اشکال آن گسترش داده است.

به لطف این پیشرفت‌ها، سیستم‌های حمل‌ونقل نه‌تنها هوشمندتر شده‌اند، بلکه با تغییر شرایط جاده سازگارتر هستند. هوش مصنوعی در حمل‌ونقل ارتقا یافته است و اکنون می‌تواند فوراً به ازدحام پاسخ دهد، تصادفات را به محض وقوع آنها تشخیص دهد، یا عابران پیاده را بر وسایل نقلیه نزدیک مناطق مدرسه در ساعات اوج مصرف اولویت دهد. هوش مصنوعی با قابلیت‌های پیش‌بینی بهبودیافته خود به ابزاری ضروری برای پیش‌بینی دقیق‌تر ترافیک تبدیل شده است.

4- کاربردهای فعلی هوش مصنوعی در حمل‌ونقل

هوش مصنوعی در حمل‌ونقل به حدی رشد کرده که نمی‌توان تاثیر آن را متوجه نشد. این فناوری صنعت را کاربرمحور و خودکارتر می‌کند. تعدادی از کاربردهای هوش مصنوعی در این صنعت عبارت‌اند از:

 وسایل نقلیه خودران: خودروهای خودران یکی از هیجان‌انگیزترین کاربردهای هوش مصنوعی در حمل‌ونقل هستند. خودروهای خودران وایمو و اوبر و خودروهای نیمه‌خودران تسلا در حال حاضر در خیابان‌ها هستند. با استفاده از ترکیبی از دوربین‌ها، حسگرها، موقعیت جغرافیایی و هوش مصنوعی، خودروها می‌توانند اگر به طور کامل هم رانندگی نکنند، عملکرد پیشرفته کمک‌راننده را ارائه ‌کنند که نیاز به دخالت بسیار کم یا بدون دخالت انسان دارد. استاتیستا نشان می‌دهد که تا سال 2030، می‌توانیم تا 800 هزار دستگاه از این وسایل نقلیه را در سراسر جهان ببینیم. KPMG حتی پیشنهاد می‌کند که چنین فناوری می‌تواند نرخ تصادفات را تا حدود 90 درصد کاهش دهد.

با این حال، پتانسیل واقعی حمل‌ونقل مبتنی بر هوش مصنوعی فراتر از استفاده شخصی است و به بخش‌های تجاری و حمل‌ونقل عمومی گسترش می‌یابد. تاثیر آن را بر لجستیک جهانی، جایی که نیمی از کالاها با کامیون حمل می‌شوند، تصور کنید؛ هوش مصنوعی در این وسایل نقلیه می‌تواند نه‌تنها حمل‌ونقل، بلکه تجارت جهانی را متحول کند. در همین حال، هوش مصنوعی در حمل‌ونقل عمومی می‌تواند برنامه‌ریزی‌ها را برای کاهش زمان انتظار بهینه‌سازی کند، ایمنی مسافران را بهبود ببخشد و بار مسافران را برای کاهش ازدحام بیش از حد مدیریت کند.

  بهینه‌سازی جریان ترافیک: مدیریت ترافیک یا مقابله با ازدحام یکی از بزرگ‌ترین مشکلات شهرهای شلوغ و پرترافیک است. برای حل این مشکل، استفاده از حمل‌ونقل مبتنی بر یادگیری ماشینی می‌تواند از ترافیک جلوگیری و بهترین مسیر را به رانندگان توصیه کند. این دستگاه با پردازش داده‌های حسگرها، دوربین‌ها و سایر دستگاه‌های اینترنت اشیای تعبیه‌شده در جاده کار می‌کند تا خطر مشکلات ترافیکی خاص را قبل از وقوع شناسایی کند. پس از تجزیه و تحلیل داده‌ها، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی آن را به سیستم‌های مدیریتی برای تنظیم زمان سیگنال‌دهی و برای کاربران فردی برای تغییر مسیر خودروها یا اطلاع‌رسانی در مورد تصادفات ارسال می‌کنند.

  نظارت بر وضعیت جاده‌ها: در حالی که شوراهای محلی و بزرگراه‌های ملی بر جاده‌های اصلی و شبکه‌های راه استراتژیک نظارت دارند، نظارت بر جاده‌های کوچک‌تر و کم‌تردد و مناطق مسکونی معمولاً بر گزارش‌های عمومی تکیه می‌کند. اکنون، بینایی کامپیوتر و الگوریتم‌های ML در سیستم‌های هوش مصنوعی حمل‌ونقل می‌توانند به طور خودکار این مسائل را در سطوح جاده‌ها و سازه‌های مجاور شناسایی کنند و نیاز به بازرسی در محل را از بین ببرند. در اینجا از تصاویر گرفته‌شده به وسیله پهپادها یا دوربین‌های ثابت برای شناسایی چاله‌ها و ارزیابی حجم آسیب جاده استفاده می‌شود. با راه‌حل‌های هوش مصنوعی، مقامات می‌توانند تعمیر جاده‌ها را در سراسر شهر، نه‌فقط جاده‌های پرترافیک اصلی، سرعت ببخشند، و مهم‌تر از آن، ایمنی را افزایش دهند.

 تشخیص حوادث ترافیکی: مدیریت موثر حوادث ترافیکی برای حفظ سیستم‌های حمل‌ونقل ایمن بسیار مهم است. سیستم‌های بینایی کامپیوتری در اینجا نقش حیاتی دارند. آنها دائم همه دوربین‌ها را زیر نظر دارند و شرایط ترافیکی غیرعادی، صف‌ها و حوادث را در ویدئو جست‌وجو می‌کنند. شرکت‌هایی مانند Motorola Solutions رابط‌هایی با هوش مصنوعی توسعه داده‌اند تا اطمینان حاصل کنند که این رویدادهای مهم به‌سرعت دیده می‌شوند. اما نقش هوش مصنوعی در تشخیص متوقف نمی‌شود و مشکلات ترافیکی بالقوه را نیز پیش‌بینی می‌کند. به عنوان مثال، همکاری Mind Titan با اداره راه استونی به یک الگوی پیش‌بینی تصادفات رانندگی منتهی شد. بر اساس داده‌هایی مانند شرایط آب‌وهوایی، تخلفات، محل گشت‌های پلیس، تصادفات و سایر جزئیات، این سیستم می‌تواند احتمال، شدت و علل حادثه را پیش‌بینی کند. بنابراین، هوش مصنوعی در حمل‌ونقل می‌تواند جان هزاران نفر را نجات دهد.

 تشخیص عابر پیاده: در سال 2022، بیش از 7500 عابر پیاده در ایالات‌متحده در حوادث مربوط به وسایل نقلیه موتوری جان خود را از دست دادند. با توجه به اینکه هوش مصنوعی در حمل‌ونقل می‌تواند به طور خودکار عابران پیاده را در تصاویر و ویدئوها تشخیص دهد، خودروهای مجهز به حسگرهای هوشمند این پتانسیل را دارند که ایمنی را در این مواقع تا حد زیادی افزایش دهند. پژوهشگران رویکردهای مختلفی (تشخیص مبتنی بر شکل، بافت، مبتنی بر گرادیان و تشخیص مبتنی بر حرکت) را به کار می‌برند تا خودروهای خودران بتوانند به تشخیص بهتر عابران پیاده کمک کنند.

 تشخیص خودکار پلاک خودرو: تشخیص خودکار پلاک خودرو (ALPR) ارتقای هوشمندانه‌ای برای سیستم‌های حمل‌و‌نقل موجود خواهد بود. برای شناسایی خودرو و راننده آن از دوربین ها برای خواندن پلاک خودرو استفاده می‌کند. سیستم‌های ALPR در هر شرایط نوری کار می‌کنند و بیش از 95 درصد دقت دارند. این هوش مصنوعی در فناوری حمل‌و‌نقل همه‌کاره است، در پارکینگ‌ها برای کنترل دسترسی، در مدیریت ترافیک برای نظارت بر جریان و حوادث، و از سوی مجریان قانون برای اهداف امنیتی استفاده می شود.

 روباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی در انبارها:  در انبارها، روبات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نحوه رسیدگی به کالاها را متحول می‌کنند. این ماشین‌های هوشمند چیدن، بسته‌بندی و مرتب‌سازی را خودکار می‌کنند و خستگی‌ناپذیر کار می‌کنند تا توان و دقت را افزایش دهند. آنها با کاهش خطای انسانی و انطباق سریع با تقاضاهای در حال تغییر، کارایی عملیاتی را به میزان قابل توجهی افزایش می‌دهند. به طور خلاصه، کاربرد هوش مصنوعی در لجستیک فقط مربوط به اتوماسیون نیست، بلکه شامل تصمیم‌گیری هوشمندانه است؛ ایجاد سیستمی که نه‌تنها کارآمد، بلکه سازگار، فعال و دوستدار محیط زیست نیز باشد. همان‌طور که همچنان شاهد ادغام هوش مصنوعی در لجستیک هستیم، پتانسیل برای نوآوری‌های بیشتر همچنان گسترده و هیجان‌انگیز است.

اینترنت اشیا: انقلاب اتصال در حمل‌ونقل

اینترنت اشیا (IoT) به عنوان یک فناوری محوری در ایجاد تحول در حمل‌ونقل و لجستیک ظاهر شده است. تا سال 2024، نقش اینترنت اشیا در افزایش اتصال و فعال کردن تجزیه و تحلیل داده‌های بی‌درنگ بیش از هر زمان دیگری برجسته شده است و بینش و کنترل بی‌سابقه‌ای را بر عملیات لجستیک ارائه می‌دهد.

1- ردیابی و نظارت در زمان واقعی: دستگاه‌های اینترنت اشیا، مانند حسگرها و ردیاب‌های جی‌پی‌اس، داده‌های بی‌درنگ در مورد موقعیت و وضعیت کالاهای در حال حمل‌ونقل ارائه می‌دهند. این اطلاعات برای بهینه‌سازی مسیرها، پیش‌بینی زمان تحویل و اطمینان از ایمنی و یکپارچگی محموله بسیار مهم است.

2- تجزیه و تحلیل داده‌های پیشرفته: داده‌های جمع‌آوری‌شده به وسیله دستگاه‌های اینترنت اشیا گسترده و متنوع هستند؛ از سطوح دما و رطوبت گرفته تا سرعت خودرو و مصرف سوخت. ابزارهای تحلیلی پیشرفته این داده‌ها را پردازش می‌کنند و بینش عملی ارائه می‌دهند که می‌تواند عملیات لجستیک را بهینه کند و هزینه‌ها را کاهش دهد.

3- تعمیر و نگهداری پیش‌بینی‌کننده: فناوری اینترنت اشیا نقش مهمی در نگهداری پیش‌بینی‌کننده وسایل نقلیه و ماشین‌آلات بازی می‌کند. با نظارت مداوم بر وضعیت تجهیزات، سیستم‌های اینترنت اشیا می‌توانند زمان مورد نیاز تعمیر و نگهداری را پیش‌بینی کنند، از خرابی پرهزینه جلوگیری کرده و طول عمر دارایی‌های لجستیک را افزایش دهند.

4- بهبود تجربه مشتری: استفاده از اینترنت اشیا در لجستیک نیز به طور قابل توجهی تجربه مشتری را افزایش می‌دهد. ردیابی بی‌درنگ و پیش‌بینی دقیق زمان تحویل، شفافیت و قابلیت اطمینان را افزایش می‌دهد و باعث رضایت بیشتر مشتری می‌شود.

ادغام اینترنت اشیا در لجستیک نشان‌دهنده همگرایی دنیای فیزیکی و دیجیتالی است و شبکه‌ای از دستگاه‌های به‌هم‌پیوسته ایجاد می‌کند که کارایی، دید و پاسخگویی را به ارمغان می‌آورد. همان‌طور که در سال 2024 به پیشرفت خود ادامه می‌دهیم، پتانسیل اینترنت اشیا در متحول کردن عملیات لجستیک بی‌حدوحصر است و راه را برای راه‌حل‌های نوآورانه‌تر و مشتری‌محورتر هموار می‌کند.