Das Zeitalter der künstlichen Intelligenz im Transportwesen: 10 Technologien, die voraussichtlich in der Zukunft auftauchen werden
In den letzten Jahrzehnten haben wir eine Reihe von Veränderungen und Wendepunkten im Transportsektor erlebt.
Intelligente Transportsysteme werden bahnbrechende Veränderungen in einem breiten Spektrum von Bereichen mit sich bringen, vom Verkehrsmanagement bis zur Fahrzeugsicherheit, vom öffentlichen Verkehr bis hin zu individuellen Transportlösungen.
Intelligente Stadtplanung ist für Kommunen und Behörden auf der ganzen Welt zu einer Priorität geworden. Transportunternehmen betrachten künstliche Intelligenz auch als Werkzeug zur Lösung häufiger Transportprobleme und zur Kostensenkung.
Der Markt für künstliche Intelligenz im Transportwesen wächst
Der globale Markt für KI im Transportwesen wird bis 2026 voraussichtlich 3,5 Milliarden US-Dollar erreichen.
Werfen wir einen Blick auf 10 wertvolle Entwicklungen, die mithilfe künstlicher Intelligenz im Transportsektor bereits in Betrieb sind oder voraussichtlich bald Realität werden.
1. Verkehrsflussanalyse
Viele Städte stehen vor den gleichen Problemen, wenn es um Verkehr und Staus geht. Leider nimmt mit den Auswirkungen der Urbanisierung und der zunehmenden Nutzung privater Fahrzeuge auch die Zahl der Fahrzeuge auf den Straßen zu.
Dies hat nicht nur Auswirkungen auf die Umwelt, da es zur globalen Erwärmung beiträgt, es kostet auch Zeit und Geld und erhöht den Stress im täglichen Leben der Bürger.
Künstliche Intelligenz bereitet sich darauf vor, das Problem der Verkehrsstaus zu lösen, indem sie Daten nutzt, die von Sensoren und Kameras gesammelt werden, die auf Straßen mit hohem Verkehrsaufkommen angebracht sind.
Die an die Cloud gesendeten Daten dienen als wertvolle Grundlage für die Analyse von Verkehrsmustern und liefern den Kommunen wertvolle Informationen über die aktuelle Situation, sodass sie wirksame Annahmen treffen und den Verkehrsfluss verbessern können.
Dies ist größtenteils durch ein System möglich, das auf massiver Informationsanalyse und künstlicher Intelligenz basiert.
Weitere wertvolle Informationen und Vorteile dieser Datenverarbeitung sind die Vorhersage und Vermeidung möglicher Störungen wie Straßensperrungen sowie die Reduzierung der Zahl von Unfällen im Straßenverkehr.
Fahrgäste erhalten künftig wertvolle Informationen über die aktuelle Situation oder das aktuelle Geschehen auf den Straßen und werden über die am besten geeignete Route zu ihrem Ziel informiert.
Dadurch können Autofahrer einfacher und problemloser reisen.
2. Automatische Erkennung von Verkehrsstörungen
Die Erkennung von Verkehrsunfällen gehört zu den am besten erforschten Themen von ITPs (Intelligent Transportation Systems) und Transportmitteln mit künstlicher Intelligenz.
CCTV-Kameras und Detektoren, die in verschiedenen Straßennetzen installiert sind, bilden die Grundlage für eine automatische und unterbrechungsfreie Überwachung.
Mithilfe von Computer Vision liefern diese Detektoren stets einen Informationsfluss, der den Verkehrsbetrieb unterstützt.
Mitarbeiter in Kontrollzentren können dann eingreifen, wenn sie auf Unregelmäßigkeiten in der Verkehrslage aufmerksam werden, beispielsweise auf einen Unfall.
3. Park- und Verkehrsregulierungspraktiken
Auch auf das Parken und die Durchsetzung von Verkehrsregeln soll sich künstliche Intelligenz positiv auswirken.
Dank einer breiten Palette von IoT-Sensoren und Kameras, die zur Datenerfassung eingesetzt werden, wird es möglich sein, die Belegung von Parkplätzen zu erkennen, Fahrer sofort zu informieren und ihnen dabei zu helfen, bequem und mühelos einen Parkplatz für ihre Fahrzeuge zu finden sowie weitere Verkehrsstaus zu verhindern Städte.
Kamerabasierte Systeme der künstlichen Intelligenz werden die Behörden auch über potenzielle Verkehrsverstöße durch Fahrzeuge informieren.
Beispielsweise könnte ein künstliches Intelligenzsystem die aktuelle Geschwindigkeit vorbeifahrender Fahrzeuge erkennen und möglicherweise Warnungen an Streifenbeamte senden, wenn ein Fahrzeug zu schnell fährt.
Beamte überprüfen Fahrzeuge anhand des Nummernschilds und des Autos
Obwohl diese Systeme bereits in verschiedenen Ländern eingesetzt werden, ist die Einführung von auf künstlicher Intelligenz basierenden Verkehrsüberwachungssystemen in vielen Ländern noch ein fortlaufender Prozess.
4. Automatische Kennzeichenerkennung
Bei der automatischen Nummernschilderkennung (ALPR) werden computergestützte Kamerasysteme eingesetzt, die an Straßenmasten, Autobahnen und Überführungen montiert sind und Informationen über Nummernschilder, Position sowie Datum und Uhrzeit eines möglichen Verstoßes erfassen.
Nachdem eine Szene von einer Kamera erfasst wurde, werden die Daten an einen zentralen Server übertragen.
Diese hochentwickelten Funktionen KI-basierter Systeme können für Behörden äußerst nützlich sein, wenn es darum geht, Fehler im Wettverlauf zu erkennen und zu verhindern.
5. Fahrerlose Autos
Selbstfahrende Autos sind vielleicht eine der aufregendsten und am meisten erwarteten zukünftigen Anwendungen künstlicher Intelligenz im Transportwesen und scheinen der Realität immer näher zu kommen.
Autonome Fahrzeuge nutzen im Wesentlichen Technologien der künstlichen Intelligenz, die eine breite Palette von Sensoren wie LiDAR und RADAR sowie Kameras kombinieren, um die Umgebung zu verstehen und bei Bedarf Entscheidungen auf der Grundlage der Informationen zu treffen.
Neben fahrerlosen Fahrzeugen stechen auch fahrerlose Taxis und fahrerlose Lkw im Transportsektor hervor.
Für den öffentlichen Nahverkehr werden in Tokio bereits autonome Taxis eingesetzt, derzeit erfolgt dies jedoch mit einem Fahrer, der für den Notfall bereitsteht.
Ein von McKinsey veröffentlichter Bericht zeigt, dass selbstfahrende Autos und Lastwagen die Verwaltungs- und Wartungskosten um 45 % senken könnten.
6. Verzögerungsschätzungen
Die Vorteile künstlicher Intelligenz im Transportwesen werden voraussichtlich weit über Landfahrzeuge und Verkehrsmanagement hinausgehen.
Es wird vorhergesagt, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Technologie die Luftfahrtindustrie revolutionieren wird, indem sie klassische Probleme wie Flugverspätungen löst.
Durch die Kombination und Nutzung von Computer Vision mit Data-Lake-Technologie können Luftfahrtunternehmen Wartezeiten verkürzen und eine bessere Servicequalität bieten.
Dies allein wird erhebliche Auswirkungen auf die Luftfahrtindustrie haben, da es nicht nur das Ansehen der Fluggesellschaften steigert, sondern auch finanzielle Verluste verringert und das Gesamterlebnis der Kunden verbessert.
Mithilfe künstlicher Intelligenz können Luftfahrtunternehmen Echtzeitdaten zu möglichen Verspätungen überwachen und ihre Flugpläne entsprechend planen, indem sie Passagiere vor dem Flug informieren.
Dank der Echtzeitverarbeitung von Wetterinformationen, Aufzeichnungen, Informationen und Modellen wird künstliche Intelligenz in der Lage sein, mögliche Störungen, die zu Flugausfällen oder Verspätungen führen können, effektiv zu analysieren und vorherzusagen.
7. Erkennung schlechter Straßen
Aufgrund beschädigter Straßen müssen Autofahrer das ganze Jahr über Tausende von Lira ausgeben.
Beim Einsatz im Transportwesen kann Computer Vision in künstlicher Intelligenz Straßenmängel erfolgreich erkennen und die umliegende Infrastruktur bewerten, indem es nach Veränderungen in Asphalt und Beton sucht.
Algorithmen, die das Sehen zur Identifizierung nutzen, werden in der Lage sein, Schlaglöcher zu erkennen und das genaue Ausmaß der Schäden an der Straße zu bestimmen, sodass die zuständigen Behörden schnell Maßnahmen ergreifen und die Straßeninstandhaltung verbessern können.
8. Fahrerüberwachung
Eine der größten bahnbrechenden Errungenschaften der künstlichen Intelligenz im Transportwesen betrifft die Überwachung, Analyse sowie Vorhersage und Prävention, insbesondere bei Unfällen im Straßenverkehr.
Obwohl viele Menschen glauben, dass dies kein großes Problem darstellt und dass moderate menschliche Defizite an der Tagesordnung sind, ist die Wahrheit, dass es allein in den Vereinigten Staaten jedes Jahr etwa 56.000 Verkehrsunfälle aufgrund von Schläfrigkeit und Müdigkeit gibt, die mehr als 1.500 Todesfälle zur Folge haben .
Wenn Computer Vision in die Fahrzeugkabine integriert wird, nutzt die Technologie die Gesichtserkennung, um Veränderungen im emotionalen Zustand einer Person zu erkennen und den Fahrer auf Anzeichen von Schläfrigkeit aufmerksam zu machen.
Solche fortschrittlichen Fahrerassistenzsysteme können die Sicherheit von Fahrer, Beifahrer und anderen Verkehrsteilnehmern gewährleisten.
9. Drohnentaxis
Eine weitere innovative und aufregende Perspektive künstlicher Intelligenz im Transportwesen erregt Aufmerksamkeit: Drohnentaxis.
Es wird davon ausgegangen, dass auf künstlicher Intelligenz basierende Drohnentaxis den städtischen Verkehr erleichtern und so die Belastung der bestehenden städtischen Infrastruktur verringern können.
Dies kann eine wichtige Lösung für Kommunen sein, die Schwierigkeiten haben, den Anforderungen der wachsenden Bevölkerung gerecht zu werden, und bereits unter großem Druck stehen, wenn es um die Planung intelligenter Städte geht.
Pilotenlose Hubschrauber bieten beispielsweise eine kostengünstige Lösung, die den CO2-Ausstoß bekämpft, Verkehrsstaus beseitigt und auch den Bedarf an teuren Infrastrukturbauplänen verringert.
Drohnentaxis werden den Menschen letztendlich dabei helfen, ihre Ziele schneller und reibungsloser zu erreichen und ihre Pendelzeit zu minimieren.
Einige Länder, insbesondere China, haben kürzlich bereits damit begonnen, fahrerlose Flugtaxis zu testen.
10. Intelligente öffentliche Verkehrssysteme
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in öffentlichen Verkehrssystemen wird eine wichtige Rolle bei der Steigerung der Servicequalität und -effizienz spielen.
Künstliche Intelligenz kann durch die Analyse von Passagierströmen die Routen und Häufigkeit des öffentlichen Nahverkehrs optimieren.
Neue Technologien werden in der Lage sein, die Routen von Bussen und Bahnen in Echtzeit zu ändern, indem sie die Passagierdichte und die Verkehrsbedingungen analysieren. Dadurch werden die Warte- und Reisezeiten der Passagiere verkürzt.
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