حمل و نقل یک صنعت تأثیرگذار در زندگی بشر است.از ابتدای دهه ۹۰ کشورهای زیادی سعی در هوشمند کردن کاربردها و مدیریت سیستم داشته‌اند. این صنعت همواره با چالش‌های زیادی مانند آﻟﻮدگی‌های زیست‌محیطی.ﮐﺎﻫﺶ ﻣﻨﺎﺑﻊ اﻧﺮژی، ﺧﺴﺎرتﻫﺎی ﻧﺎﺷﯽ از ﺳﻮاﻧﺢ و ﺗﺼﺎدﻓﺎت، ﻣﺸﮑﻼت ﻧﻈﺎرت و ﻣﺪﯾﺮﯾﺖ ﺣﻤﻞ و ﻧﻘﻞ روبه‌رو بوده است. و محققین و مهندسین سعی در رفع این مشکلات به کمک هوشمند سازی بخشهای مختلف آن دارند.
ظهور هوش مصنوعی سبب ایجاد انقلابی در مسیر هوشمند سازی کاربردها و مدیریت سیستم حمل و نقل شده است. از هوش مصنوعی در انواع روش‌های حمل و نقل برای خودکارسازی فرآیندها. کاهش مصرف سوخت، انرژی و هزینه‌ها و همچنین افزایش کارایی و بهره‌وری سیستم استفاده میشود. در این مقاله صد داریم تا شما را با کاربردهای هوش مصنوعی آشنا کنیم، پس با ما همراه باشی
دسته‌بندی کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل
حمل و نقل را از منظر وسایل مورداستفاده در آن به چهار دسته زمینی، ریلی، هوایی و آبی تقسیم‌بندی می‌کنند. سیستم ناوبری در این چهار دسته باهم متفاوت است.هوش مصنوعی در تلاش است تا ضمن افزایش کارایی هر سیستم، هزینه‌ها و میزان آلودگی زیست‌محیطی آنها را کاهش دهد. در زیر علاوه بر چهار دسته کلی، یک دسته با عنوان عمومی برای بررسی کارکردهای. مشترک هوش مصنوعی در دسته‌های مختلف نیز تعریف‌شده است.
- عمومی
- زمینی
- ریلی
- هوایی
- آبی
کاربردهای عمومی هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل
در این دسته، ما که در هر چهار بستر آن مشترک است را بررسی کرده‌ایم. این کارکردها برای استفاده در هر سیستم حمل‌ونقلی باید با توجه به پارامترهای آن شخصی‌سازی شوند. کارکردهای عمومی هوش عبارت‌اند از:
- . خودران‌ها
- . پیش‌بینی تأخیرها
- . زمانبندی حمل و نقل
- ۱.۴ . مسیریابی بهینه
در ادامه به تشریح این کارکردها پرداخته‌شده است:
خودران‌ها
خودران، به وسایل حمل‌ونقلی گفته میشود که بدون دخالت انسان میتوانند حرکت کرده و مسیر نهایی خود را پیدا کنند. فناوری هوش مصنوعی یکی از بخشهای جدایی‌ناپذیر در ساخت وسایل حمل و نقل خودران است. خودران‌ها در هر چهار دسته زمینی، ریلی، هوایی و دریایی توسعه‌یافته‌اند.
یک وسیله حمل و نقل زمینی مانند اتومبیل، اتوبوس، موتورسیکلت و کامیون برای تمام یا نیمه خودران شدن، نیاز دارد. مانند انسان بتواند محیط را درک.، تجزیه‌وتحلیل و بر مبنای آن تصمیمگیری کند. به کمک هوش مصنوعی،.خودروها قادر خواهند بود فاصله با خودروی جلوی خود، سرعت، موانع در مسیر، خطوط کف خیابان، علائم و تابلوهای راهنمایی و رانندگی، دستورات راننده و حتی احساسات. و سطح خستگی راننده را درک کرده و سپس تمام یا بخشی از فعالیتهای رانندگی را انجام دهند.
هدایت‌کنندگان وسایل حمل و نقل ریلی باید سرعت خود، زمان ایست در ایستگاهها، موانع در مسیر و تغییر خطوط ریلی را تحت کنترل خود داشته باشند و همچنین دستورات واحد کنترل را اعمال کنند. به کمک هوش مصنوعی میتوان بخش عمدهای از این فعالیتها را به‌صورت خودکار انجام داد.
سالها تلاش، تجربه، آزمون و آزمایش نیاز است تا بتوان یک هواپیما را به‌صورت تمام خودران در اختیار گرفت؛ اما مدت‌زمان زیادی است که بخشهای عمدهای از عملیات یک پرواز به کمک هوش مصنوعی به‌صورت خودکار انجام میشود. ازجمله این فعالیتها میتوان به کنترل سرعت، جهتیابی خودکار و کنترل خطوط هوایی اشاره کرد.
سفرهای دریایی با کشتی، عموماً بسیار طولانی هستند و در طول مسیر، ناخدای کشتی باید بر روی مسائلی چون تغییر سرعت، تغییر جهت و جهتیابی کنترل داشته باشد. این فعالیتها را میتوان به کمک فناوری‌های کاربردی هوش مصنوعی به‌صورت خودکار نیز انجام و زمان بیشتری را در اختیار ناخدا و سایر کارکنان کشتی قرارداد.
پیش‌بینی تأخیرها
طبق مطالعات انجام‌شده، تأخیر در وسایل حمل و نقل، سبب تحمیل هزینه هاب هنگفتی بر شرکت‌های حمل و نقل و مسافرین میشود. عواملی چون ازدحام جمعیت، آبوهوا، خرابیهای پیش‌بینی‌نشده، ترافیک‌ها و یا مشکلات موجود در فرودگاه‌ها، بندرها و یا ایستگاه‌های راهآهن ازجمله مهم‌ترین علل تأخیرها در هر چهار دسته حمل و نقل هستند.
سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند دادههای تأثیرگذار در دیر رسیدن وسایل حمل و نقل را از منابع مختلف دریافت کرده و بر اساس آنها میزان تأخیر را پیش‌بینی کنند. این پیش‌بینی‌ها به مدیریت بهتر سیستم‌های حمل و نقل کمک بسیاری می‌کند.
زمانبندی حمل و نقل
زمان حرکت اتوبوس‌ها، قطارها، متروها، هواپیماها و کشتی‌ها در بازه‌های زمانی مختلف، میتواند تعیین‌کننده ترافیک، ازدحام جمعیت و تأخیر در زمان باشد. برای جلوگیری از این مسائل نیاز است تا با توجه به عواملی چون ساعات اوج شلوغی، مناسبت و روزهای خاص، آبوهوا و سایر مواردی از این قبیل، برنامه‌ریزی مناسبی برای زمانبندی وسایل حمل و نقل تعیین شود. هوش مصنوعی به دلیل توان پردازش اطلاعات در حجم بالا. گزینه مناسبی برای برنامه‌ریزی زمان حرکت وسایل در هر چهار نوع حمل و نقل می‌باشد. هوش مصنوعی علاوه بر عوامل تأثیرگذار بالا، دادههای تاریخی گذشته را نیز بررسی و تحلیل می‌کند و سپس جدول زمانبندی بهینه را ارائه می‌دهد.
مسیریابی بهینه
سیستم‌های هوش مصنوعی در هر بستر حمل و نقل (خشکی، هوایی، ریلی، آبی) میتوانند با توجه به داده‌هایی چون مبدأ حرکت، مقصد، فاصله بین مبدأ و مقصد، ایستگاهها در مسیر حرکت، شرایط آب‌و‌هوایی مسیر.سرعت حرکت وسیله‌ی نقلیه و دادههای ترافیکی، مسیر بهینه حرکت را تعیین کنند. بدین‌صورت در زمان افراد و مصرف سوخت وسایل صرفه‌جویی خواهد شد.
کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل زمینی
در حمل و نقل زمینی برای جابه‌جایی انسان و اشیاء از وسایل مختلفی مانند. موتورسیکلت، خودرو، اتوبوس و کامیون استفاده میشود و بیشترین میزان ترافیک و مشکلات آلودگی زیست‌محیطی نیز مربوط به این دسته از حمل و نقل می‌باشد. از طرفی شایع‌ترین روش برای جابه‌جایی انسان و کالا همین روش است.چراکه در این سیستم هر فرد میتواند وسیله شخصی خود را با هزینه اولیه پایین داشته باشد. درنتیجه مسئولین شهری همواره در تلاش برای بهبود کارایی سیستم‌های حمل و نقل زمینی هستند.
بینایی ماشین، داده‌کاوی، اینترنت اشیاء و یادگیری تقویتی، نقش پررنگی در بهبود بخشهای مختلف حمل و نقل زمینی داشته‌اند. از این فناوری‌ها برای خودران کردن وسایل نقلیه، مسیریابی بهینه، پیش‌بینی تأخیرها، برنامه‌ریزی حمل و نقل عمومی و مدیریت ترافیک استفاده میشود.
در سال‌های اخیر هوش مصنوعی در صنعت خودروسازی استفاده بسیاری شده است. ماشین‌های خودران، مسیریابی بهینه در کنار زمانبندی مناسب که همگی درنتیجه‌ی استفاده از هوش مصنوعی در سیستم حمل و نقل هستند. موجب کاهش حجم ترافیک، مصرف سوخت و درنتیجه سطح آلودگی هوا می‌شوند. همچنین افراد، ایمنی و قابلیت اطمینان بیشتری در زمان رانندگی تجربه خواهند کرد.چراکه سیستم‌های هوشمند میتوانند در زمان مواجه‌شدن با انواع خطرات جاده‌ای. آب‌و‌هوای بارانی و برفی، ترافیک و مواردی ازاین‌دست، به‌موقع عکس‌العمل نشان دهند و مانند انسان در زمان مواجه‌شدن با خطر دچار عواملی چون استرس، اضطراب و حواس‌پرتی نمی‌شوند و تصمیمگیری درست و به‌موقع خواهند داشت.
کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل ریلی
حمل و نقل ریلی یکی از سریع‌ترین.و امن‌ترین روش‌های حمل و نقل است و به دلایلی چون سازگاری با محیط‌زیست، تأثیرپذیری کم از آبوهوا، سازمان‌دهی و برنامه‌ریزی منظم، قابلیت حمل کالاهای حجیم و سنگین و قیمت نسبتاً مناسب، انتخاب بسیاری از افراد برای جابه‌جایی خود و کالاهایشان می‌باشد.
هوش مصنوعی در ریلی سبب افزایش سود، کاهش هزینه‌ها در طول مسیر حرکت و نظارت بر امنیت میشود. سیستم ناوبری در قطارها به‌گونه‌ای است که فعالیتهای تکراری در آن بسیار دیده میشود.
کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل هوایی
حجم گستردهای از جابه‌جایی افراد و اشیاء از طریق حمل و نقل هوایی صورت میگیرد. حمل و نقل هوایی، سریع‌ترین سیستم گزینه بسیار مناسبی برای سفرهایی با مسافت بالاست.
فناوری هوش مصنوعی در حال بهینه‌سازی عملیات پرواز و تأثیرگذاری بر صنعت هواپیمایی به شکلی عظیم است. شرکت‌های هواپیمایی پیشرو در جهان در حال استفاده از هوش مصنوعی. و سایر فناوری‌های نوظهور برای ارائه خدمات شخصی‌سازی‌شده و افزایش تجربه مشتری هستند. حمل و نقل هوایی از بینایی ماشین، داده‌کاوی و رباتیک برای پیش‌بینی مواردی چون خرابی هواپیماها. زمان موردنیاز برای تعمیر آنها، آبوهوا و تأخیرها در پرواز استفاده کرده و در بهبود برنامه‌ریزی‌ها بسیار مؤثر است. هوش مصنوعی میتواند در زمان مواجهه با خطرات گوناگون، الگوهای مشابه درگذشته را شناسایی و به کمک آنها تصمیم بهتری اتخاذ کند.
از دیگر کاربردهای بسیار حائز اهمیت هوش مصنوعی در حمل و نقل هوایی، افزایش امنیت و بهبود سیستم‌های کنترل در فرودگاه‌هاست. فرودگاه‌های بسیاری در حال روی آوردن به سیستم‌های نظارت و کنترل مبتنی بر هوش مصنوعی هستند. به‌عنوان‌مثال آنها برای کنترل پاسپورت‌ها، بلیت‌ها، مدارک شناسایی، کنترل رفتار مشکوک و غربالگری چمدان‌ها، از فناوری بینایی ماشین استفاده می‌کنند.
کاربردهای هوش مصنوعی در حمل و نقل آبی
حمل و نقل آبی یکی از مرسوم‌ترین روش‌ها برای حمل کالاها می‌باشد. این روش به دلیل توانایی در حمل کالاهایی با حجم و وزن زیاد، قیمت ارزان و آسیب کم به محیط‌زیست، در کشورهایی با دسترسی به مرزهای آبی، بسیار محبوب است.
هوش مصنوعی قابلیت پیش‌بینی و برنامه‌ریزی را دارد. در حمل و نقل آبی باید در زمان سفر و قبل از آن مواردی چون میزان سوخت موردنیاز.مکان‌های سوخت‌گیری مجدد در مسیر، میزان ماده غذایی موردنیاز در سفر و مسیر بهینه سفر را پیش‌بینی کرده. در خصوص آنها تصمیمگیری کرد. هوش مصنوعی پارامترهای تأثیرگذار مانند مبدأ، مقصد، تعداد کارکنان کشتی، وزن بارها، میزان مصرف سوخت و نوع کشتی و الگوهای آب‌و‌هوایی در مسیر، را دریافت کرده و با توجه به دادههای گذشته، نتایج حاصل از پیش‌بینی را ارائه می‌دهد.
همچنین میتوان از هوش مصنوعی برای نظارت، ثبت و تجزیه‌وتحلیل دادههای مربوط به شرایط کشتی استفاده کرد. در بخشهای مختلف کشتی دوربین‌ها و سنسورهایی برای ثبت تغییرات گذاشته‌شده. سپس دادههای آنها به کمک فناوری بینایی ماشین و داده‌کاوی بررسی میشود. این سیستم‌ها میتوانند در صورت مشاهده‌ی هرگونه تغییر خطرناک، هشدار داده تا کارکنان کشتی آن را بررسی کنند.
برای مدیریت ترافیک در محل‌های بارگیری بندرها نیز هوش مصنوعی کمک می‌کند .تا بتوان کشتی‌ها را از فواصل دور شناسایی کرد و زمان رسیدن آنها به بندرها را پیش‌بینی نمود.