Как AI/ML влияет на транспортную индустрию
Искусственный интеллект и машинное обучение революционизируют транспортную отрасль. От автономных автомобилей до улучшения общественного транспорта и безопасности дорожного движения, технологии AI/ML приносят множество преимуществ, хотя есть и вызовы, такие как стоимость и безопасность.
Введение
Поверите или нет, в истории было время, когда не существовало никаких видов транспорта, и людям приходилось передвигаться пешком. Не то чтобы пешком ходить что-то плохое, мы все можем иногда выйти на прогулку; просто это не самый эффективный и простой способ добираться до места. Как и большинство великих изобретений, всё началось с потребности — потребности передвигаться быстрее, дальше, и, в конечном итоге, для исследований и торговли товарами и так далее. Уже в 4000 году до н.э. люди начали использовать животных, таких как быки, ослы, верблюды и лошади, чтобы ездить и перевозить товары для торговли. Впоследствии были изобретены деревянные колеса в 3500 году до н.э., а затем создана лодка в 1500 году до н.э. в основном для военных целей, торговли и пиратства. Всё это позволило людям двигаться быстрее и дальше, чем когда-либо прежде.
Как сегодня AI/ML используется в транспорте
Перемотаем в 21 век, и теперь у нас есть всё: от машин до лодок, от поездов и самолётов до ракет (SpaceX, Virgin Galactic, Blue Origin). Раньше для управления всеми этими видами транспорта нужны были человеческие способности, такие как зрительное восприятие и принятие решений. В наше время, благодаря прогрессу технологий и искусственному интеллекту (ИИ), мы начинаем видеть сдвиг от инструментов для помощи водителям, таких как GPS-навигация, круиз-контроль и обновления о трафике в реальном времени, к автономным возможностям управления с компаниями, такими как Waymo и Tesla, на переднем крае.
Общественный транспорт также улучшил общее качество, безопасность и эффективность благодаря применению технологий ИИ и машинного обучения. Через глубокое обучение, ML использовалось для рассмотрения сложных вопросов, связанных с движением, окружающей среды, аварий и возможности их решения путём сбора данных. Toyota, основной спонсор Олимпиады 2020 года в Токио, объявила, что их специально разработанные электромобили e-Palette будут предоставлять автоматизированные (без водителя) паромы для атлетов в Олимпийской деревне. Эти транспортные средства будут работать как автобусы по заранее заданным маршрутам, каждый с оператором для контроля процесса в целях безопасности. Хотя они не полностью автономны, это один из самых крупных экспериментов с автономным управлением на сегодняшний день.
Общественный транспорт также улучшил общее качество, безопасность и эффективность благодаря применению технологий ИИ и машинного обучения. Через глубокое обучение, ML использовалось для рассмотрения сложных вопросов, связанных с движением, окружающей среды, аварий и возможности их решения путём сбора данных. Toyota, основной спонсор Олимпиады 2020 года в Токио, объявила, что их специально разработанные электромобили e-Palette будут предоставлять автоматизированные (без водителя) паромы для атлетов в Олимпийской деревне. Эти транспортные средства будут работать как автобусы по заранее заданным маршрутам, каждый с оператором для контроля процесса в целях безопасности. Хотя они не полностью автономны, это один из самых крупных экспериментов с автономным управлением на сегодняшний день.
Преимущества AI/ML в сфере транспорта
В последние годы мы видим увеличенный интерес к применению искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) в транспортной отрасли для решения проблем, связанных с трафиком, общественной и пешеходной безопасностью, парковками и даже потенциалом улучшения качества воздуха. Использование ИИ/ML может положительно повлиять на улучшение трафика, парковок, снижение стресса и тревоги на дороге, а также поощрение совместного использования транспорта (Uber, Lyft) и для снижения выбросов вредных веществ.
Другие преимущества включают улучшение общественного и частного транспорта, такие как повышение точности расписания и потенциал снижения затрат на производство, труд и накладные расходы. Это также может привести к появлению новых источников дохода в областях технологии самоуправления, предиктивного обслуживания и оптимизации маршрутов, а также способствовать сохранению окружающей среды за счёт снижения выбросов и перехода к электромобилям.
Другие преимущества включают улучшение общественного и частного транспорта, такие как повышение точности расписания и потенциал снижения затрат на производство, труд и накладные расходы. Это также может привести к появлению новых источников дохода в областях технологии самоуправления, предиктивного обслуживания и оптимизации маршрутов, а также способствовать сохранению окружающей среды за счёт снижения выбросов и перехода к электромобилям.
Проблемы AI/ML в сфере транспорта
Мы точно продвинулись далеко от зависимости от ослов и верблюдов как нашего основного способа передвижения, но все еще есть некоторые проблемы, с которыми мы сталкиваемся при интеграции ИИ в транспортную систему. Среди основных препятствий для принятия ИИ бизнесом обычно стоимость, инфраструктура данных и недостаток экспертизы. Технология ИИ на данный момент все еще требует человеческой помощи и контроля и редко может работать как самостоятельная система. Привлечение правильного специалиста внутри компании может стать довольно дорогим. Даже с большим объемом данных, все еще сложно обнаружить ошибки, и много проблем с реализацией из-за отсутствия инфраструктуры в некоторых районах и регионах.
Также были высказаны опасения по поводу безопасности и уязвимости к кибератакам. Это потребует высококачественных систем безопасности, что увеличит затраты. Другие связанные с этим опасения касаются потери рабочих мест для тех, кто работает в транспортной отрасли, таких как водители грузовиков и такси.
Также были высказаны опасения по поводу безопасности и уязвимости к кибератакам. Это потребует высококачественных систем безопасности, что увеличит затраты. Другие связанные с этим опасения касаются потери рабочих мест для тех, кто работает в транспортной отрасли, таких как водители грузовиков и такси.
Будущее ИИ и транспорта
Хотя мы пока не слышали о разговорах о путешествии во времени, есть большие надежды и много ожиданий от полностью автономных автомобилей в ближайшем будущем. Со временем искусственный интеллект сможет имитировать людей, автоматизировать задачи и динамически учиться через машинное обучение. Именно тогда появится новая тенденция - "Мобильность как сервис" (MaaS) - как широко принятый вид транспорта. Это принесет множество преимуществ, таких как улучшение привычек пассажиров, эффективность транзитной сети, снижение затрат для пользователей, улучшение использования транзитных провайдеров MaaS, снижение городских пробок и выбросов, поскольку больше пользователей полагаются на общественный транспорт и элементы на батарейках.
Заключение
Искусственный интеллект и машинное обучение уже являются огромной фокусной точкой в транспортной индустрии, среди многих других отраслей, о которых мы говорили. Компании-производители автомобилей, такие как Tesla, BMW и Mercedes, уже начали свои усилия по интеграции ИИ в свои транспортные средства, работая над запуском своей армии автономных автомобилей. По мере того, как мы движемся вперед к будущему, основанному на данных, не пройдет много времени, прежде чем мы увидим увеличение улучшений в различных областях транспортировки, под влиянием технологии ИИ и ML.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи