Изкуствен интелект и машинното обучение за справяне с въглеродните емисии
В тази статия разсъждаваме върху изкуствения интелект (ИИ) и неговата когнитивна област, машинно обучение (MО), и как тези технологии могат да бъдат бъдещето за контролиране на нивата на емисии на парникови газове в транспортния и логистичния сектор.
През последните години често се обсъждат емисиите на парникови газове (ПГ) и тяхното отрицателно въздействие върху глобалния климат. За щастие са предприети осезаеми стъпки за намаляване на тези емисии, както се вижда от Немския план за действие за климата до 2050 г. и Европейската зелена сделка. В допълнение, глобални корпоративни начинания като Carbon Disclosure Project (CDP), който помага на компаниите и градовете да разкрият въздействието си върху околната среда, и други инициативи, основани на науката, също са приложени за намаляване на въглеродните емисии на компаниите.
Наред с тези правителствени и корпоративни инициативи, изкуственият интелект (ИИ) и неговата когнитивна област, машинното обученив (MО), също се използват все повече за смекчаване на изменението на климата и движат бъдещето на нивата на емисии на парникови газове за частни лица и организации. Що се отнася до сектора на транспорта и логистиката, ние вярваме, че инструментите за машинно обучение също могат да бъдат особено полезни при вземането на базирани данни решения относно въглеродните емисии.
С течение на времето използването на изкуствен интелект и машинно обучение в сектора на транспорта и логистиката успешно се справи с въглеродните емисии. Ето няколко примера:
Подкрепа при управление на транспортни дейности
Поради дисбаланс на търсенето, времеви ограничения или недостатъчно планиране, приблизително 30% от превозите са (частично) празни. През последните години машинното обучение помогна на компаниите да намалят транспортната си дейност и емисиите чрез географско групиране на спедитори и дестинации на стоки и откриване на прекъсвания в транспортните маршрути. Тази технология също така направи възможно предвиждането на сложни комбинации от размер на товара, вид транспорт, покритие на маршрута и характеристики на услугата.
Анализ на превозни средства и повишена транспортна ефективност
Алгоритмите за машинно обучение също са използвани за извършване на прогнозни анализи на превозни средства и за точно сглобяване на техните компоненти, което води до по-добър дизайн и функционалност на превозното средство и по-ефективен товарен транспорт. В допълнение, използването на ML за анализ на превозни средства има положително въздействие върху намаляването на емисиите: чрез достъп до голям обем данни за всички компоненти на превозни средства компаниите имат превъзходно разбиране за своите превозни средства и постигат по-ефективно шофиране с по-малко износване на превозни средства и по-малко емисии.
Поддръжка за електрически превозни средства
Най-известното приложение на инструментите за машинно обучение в транспортната и логистичната индустрия несъмнено са електрическите превозни средства (EV), при които откриването на обекти и модели често се използва за подобряване на безопасността и поведението при шофиране. Методите на ML, прилагани към електромобили, също са от полза за контрол на емисиите и смекчаване на изменението на климата, тъй като осигуряват ценна подкрепа за процеса на презареждане на електромобили, позволявайки им да откриват аномалии рано и предотвратяват повреди при зареждане. Също така, със способността си да се учи непрекъснато от данните за ефективността, методите на машинното обучение могат да направят процеса на производство на превозни средства по-рентабилен.
Сигурност на товара, време на пристигане и идентификация на камиона в съоръженията
По отношение на логистични проблеми като сигурност на товара, време на пристигане и наблюдение и идентификация на превозното средство, методите за машинно обучение също често се използват в логистичните съоръжения. Тези технологии улесняват локализирането на превозно средство в съоръжение и минимизират евентуалните грешки при планирането на взимането и разтоварването на товара. Освен това, чрез използване на стандарти за сортиране и групиране, инструментите за ML предоставят подобрени оценки на продължителността на транспорта и времето на пристигане, намалявайки разходите и подобрявайки работния процес в корабостроителници, логистични центрове и други съоръжения. В резултат на това емисиите на тези места са намалени.
Използването на изкуствен интелект и машинно обучение в сектора на транспорта и логистиката се предвижда да бъде една от най-устойчивите стратегии за постигане на бъдещи цели за климата. Въпреки че тези технологии все още се използват в малък мащаб в индустрията, те представляват реална възможност за намаляване на емисиите на парникови газове. Компаниите започват да ги използват, за да увеличат способността си за генериране на данни и да направят операциите си по-ефективни.
Източник:
APPANION