L’IA générative est sur le point d’entrer dans l’industrie des transports, êtes-vous prêt ?

L'industrie des transports est un système de réseau de transport mondial multimodal pour les personnes et les marchandises, d'une valeur totale pouvant atteindre 10 000 milliards de dollars américains. Mais aujourd’hui, l’industrie est confrontée à une multitude de défis externes et internes : subventions, fragmentation des réseaux, concurrence entre les modes de transport et augmentation des embouteillages, des émissions, de la sécurité, etc. Les politiques gouvernementales dépassées ont conduit à des inefficacités, et les approches technologiques traditionnelles ont réalisé des progrès progressifs dans des domaines spécifiques, mais n’ont pas encore abouti à une transformation généralisée. Cela découle en partie des limites inhérentes au secteur des transports, mais est également dû dans une large mesure aux changements dans l’opinion publique et dans les comportements.

L'ensemble du secteur du transport est actuellement dans le pétrin - de l'enthousiasme à la frustration, et de la commodité au coût, les gens ne savent pas par où commencer. Par conséquent, orienter les changements politiques et les progrès technologiques a posé un défi de taille, exigeant que les décideurs politiques et les praticiens de l’industrie non seulement travaillent dur pour alléger le fardeau des coûts des transports publics (il s’avère que les coûts de transport occupent souvent le deuxième rang dans les dépenses totales des ménages), mais qu’ils ont également traiter l'industrie dans le cadre d'une série de visions contradictoires, maîtriser la hausse rapide des coûts de transport et respecter des exigences strictes en matière d'examen.

Une autre nouvelle passionnante est qu’une nouvelle vague d’innovation pourrait combler cet écart. L’IA générative a le potentiel de combiner efficacement les politiques et la technologie pour remodeler et optimiser la façon dont nous transportons les personnes et les marchandises.

Quelle est la particularité de l'IA générative pour l'industrie des transports ?

Contrairement à la technologie de prévision traditionnelle qui se concentre sur l'analyse des données existantes dans des systèmes fermés, l'IA générative peut approfondir les aspects de la réflexion et de la créativité, rendant ainsi possible la visualisation en temps réel. offerts de diverses manières à différents moments et lieux. L’IA générative peut également offrir une meilleure accessibilité à différents groupes d’utilisateurs issus de différents horizons, notamment les concepteurs de véhicules, les urbanistes, les défenseurs communautaires, les décideurs politiques et les professionnels du monde des affaires. Cette bonne accessibilité amène l’information, l’accès et la collaboration à de nouveaux sommets sans précédent.

La plupart des gens ne connaissent pas les documents politiques et le jargon, et ne savent pas non plus comment interpréter une conception 2D, un plan de bâtiment ou de construction, un plan de site ou une carte communautaire à code couleur. Cependant, il est plus facile pour les gens de comprendre les informations grâce à des images ou des vidéos accompagnées de voix. À l'aide d'algorithmes puissants et d'une intelligence artificielle générative, il peut analyser de petits ensembles de données et générer de nouvelles données réelles, permettant l'affichage d'images et de vidéos en temps réel pour montrer l'environnement environnant et les perceptions associées aux personnes de tous niveaux.

Il est révolu le temps où il fallait simplement concevoir deux ou trois scénarios potentiels. Bientôt, différentes équipes et communautés se rassembleront pour planifier des dizaines de scénarios opérationnels de quartiers, de véhicules de transport, de services ou de gares en fonction de valeurs et d'attentes partagées. De tels résultats de conception sont très différents des idées originales des gens, et les nouvelles solutions impliquent souvent un grand nombre de variables importantes auxquelles les gens n'avaient jamais pensé.

Imaginez que l'IA puisse non seulement traiter les données sur les modèles de trafic, mais également créer un système de simulation des conditions futures basé sur des données historiques, des prévisions météorologiques, des préférences personnelles et culturelles et des tendances en temps réel. Cette capacité à créer de nouvelles choses à partir d’éléments existants est la prémisse et le fondement de l’IA générative pour briller dans l’industrie des transports.

L'IA générative est largement utilisée dans différents domaines, démontrant sa polyvalence et son potentiel. L’industrie du transport sera probablement le prochain domaine d’application important de cette technologie.

Attributs uniques de l'IA générative dans l'industrie du transport :

• Au-delà de l'expérience personnalisée de A à B : l'IA générative crée des itinéraires personnalisés plus raffinés pour les conducteurs et les passagers, tout en optimisant la conduite sur le réseau routier, l'assurance voyage et le transport. Expérience en communication de voyage . Cela réduira efficacement le temps de trajet et la consommation de carburant, réduira les coûts d'exploitation et d'assurance et augmentera le potentiel de sécurité du réseau routier. L'IA générative peut également fournir des expériences personnalisées hors et en voiture, en fournissant des suggestions pour les prochaines étapes en fonction des préférences de l'utilisateur, telles que la recommandation d'itinéraires avec de meilleurs paysages ou des boucles panoramiques, et même des styles de conduite, de vélo et de marche personnels. voyages personnalisés et informations historiques et culturelles environnantes.
• Sécurité améliorée : l'IA générative peut aider à prendre des mesures proactives en prédisant les problèmes potentiels tels que les accidents de la route ou les pannes mécaniques dans les zones à haut risque, sur la base des données des capteurs. Non seulement cela est conforme à la vision Zéro Émission, mais cela contribuera également à prévenir les perturbations et à améliorer l’efficacité opérationnelle globale du réseau.
• Améliorer l'efficacité : en analysant divers points de données, l'IA générative peut faire des prédictions avant que les infrastructures et les véhicules n'aient besoin d'être entretenus. Les mesures préventives prises contribuent ainsi à éliminer les pannes et les temps d'arrêt imprévus, garantissant ainsi un transport plus sûr et plus fiable des personnes et des marchandises vers leur destination.
• Optimisation dynamique : l'IA générative peut optimiser les réseaux de transport en temps réel en analysant les données de trafic (véhicules personnels et commerciaux), les passages pour piétons et les emplacements des véhicules d'urgence, tout en comprenant le contexte des événements en temps réel (tels que les événements majeurs à venir, les routes temporaires). fermetures), plan, etc.).
• Conception basée sur les données : l'IA générative peut créer des modèles 3D détaillés pour l'ensemble du système de transport (y compris les véhicules, les intersections, les rues, les communautés et même la ville dans son ensemble), allant ainsi au-delà des scénarios de simulation traditionnels. Cela aidera les urbanistes à tester virtuellement l'impact réel des nouveaux projets, des projets d'infrastructures, des mesures d'apaisement de la circulation dans les rues, des allées piétonnières ou des zones de chargement commerciales, et des stratégies de gestion du stationnement sur toutes les infrastructures de soutien avant de commencer les travaux. Contrairement aux projets pilotes traditionnels, l’IA générative peut exécuter des dizaines de simulations simultanément, en tenant compte de facteurs tels que l’impact environnemental, l’efficacité énergétique, la résilience et la minimisation des déchets matériels. Cette approche plus globale permet d'identifier les problèmes potentiels et d'optimiser la conception à l'avance, réduisant ainsi le risque de problèmes imprévus et de modifications coûteuses ultérieurement.

Les entreprises utilisent l'IA générative pour améliorer la lisibilité des plans de conception grâce à la visualisation et à la vidéo.

Compte tenu des attributs fonctionnels uniques de l'IA générative elle-même, cette technologie devrait également apporter de nouvelles applications sans précédent au système de transport :

• Blocages routiers : ajustez dynamiquement les feux de circulation, optimisez l'utilisation des voies et proposez des suggestions d'itinéraires alternatifs en temps réel. Réduire les embouteillages.
• Transports publics : prédire la demande future et optimiser les horaires et les flottes électriques, visualisation 3D, assurer l'alimentation électrique et réduire les temps d'attente.
• Aviation : recommander des itinéraires économes en énergie tout en minimisant les traînées de condensation, en profitant de la période de transformation de l'industrie pour parvenir à une double réduction des coûts d'exploitation et des émissions.
• Logistique et distribution : prévoyez la demande, configurez des zones de chargement virtuelles et optimisez votre flotte, en utilisant une variété d'options telles que des camions, des vélos cargo et des drones pour obtenir une livraison efficace et rapide tout en minimisant l'impact sur les communautés et les réseaux routiers.
• Train à grande vitesse : anticipez les besoins potentiels de maintenance, minimisez les perturbations et améliorez les niveaux de sécurité des passagers et du personnel.
• Transport maritime : optimisez le processus de chargement et de déchargement des marchandises au port, minimisez le temps environnant et recommandez des itinéraires économes en énergie pour les navires.
• Construction : créez des modèles 3D de projets de construction pour optimiser le flux de travail, identifier les défis potentiels et améliorer la planification de la sécurité.
• Exploitation minière : Concevez la meilleure route minière pour maximiser l'extraction des ressources tout en minimisant l'impact négatif sur l'environnement.
• Gestion des déchets : optimisez les itinéraires de collecte en fonction de la capacité en temps réel des poubelles, en vous efforçant d'améliorer l'efficacité de la collecte et de réduire l'impact environnemental.

L'IA générative a pris racine dans divers domaines de l'industrie du transport.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreuses applications potentielles. Nous pouvons imaginer un système de transport capable d’ajuster de manière transparente la circulation, d’effectuer une maintenance prédictive avant que des pannes ne surviennent et d’offrir une expérience de déplacement personnalisée à chaque voyageur. L’IA générative est l’une de ces technologies émergentes puissantes qui a montré un grand potentiel pour optimiser le transport de passagers et de marchandises. Même si elle en est encore aux premiers stades de développement, cela signifie également que nous ne faisons qu’effleurer la surface des possibilités de l’IA générative. En plus d’optimiser les opérations quotidiennes, on pense que l’IA générative va également changer la donne pour façonner l’avenir des transports.

Mais réaliser ce potentiel nécessite non seulement la technologie elle-même, mais aussi une nouvelle approche centrée sur les personnes. Nous devons comprendre à la fois « l’effet » de l’IA générative (comment optimiser les itinéraires de circulation) et la « raison » qui la sous-tend (comment elle affectera nos vies). Afin de mieux contrôler cette vague d’IA à venir, nous devrions partir des perspectives suivantes pour préparer l’application de l’IA générative dans le domaine des transports :

Assumer la responsabilité des données : il n'y a pas d'IA sans données

• Défendre la gouvernance des données : plaider en faveur d'un cadre politique solide en matière de données et d'IA pour garantir des pratiques responsables de collecte, de stockage et d'utilisation des données.
• Investissez dans la sécurité des données : protégez les données sensibles contre les fuites et les utilisations abusives grâce à des mesures de sécurité strictes, notamment sur la manière dont les membres de l'équipe utilisent les données au bureau et à la maison.

Développement des compétences et autonomisation :

• Développer les compétences des employés : Offrir aux employés une formation en analyse de données, en collaboration avec l'IA et en éthique technique. Bien sûr, il n’est pas possible pour tout le monde de devenir informaticien, mais nous devrions tous nous inspirer davantage des compétences issues des sciences humaines.
• Faites attention à la maîtrise des données : encouragez une compréhension globale de la manière dont les données sont collectées, utilisées et protégées, et prêtez attention aux impacts spécifiques correspondants.

Promouvoir l'innovation et la collaboration :

• Développer les investissements dans la formation : soutenir des programmes de formation responsables et éthiques liés à l'IA pour les équipes et les parties prenantes.
• Promouvoir la transparence : promouvoir une communication ouverte sur la mise en œuvre de l'IA pour répondre aux préoccupations du public et instaurer une large confiance.
• Encourager les projets pilotes : Une expérimentation vaut plus que mille hypothèses. Les projets pilotes peuvent libérer l’énorme potentiel de l’IA générative en affinant les idées en stratégies de mise en œuvre.

La vulgarisation de l'IA générative dans le domaine des transports a commencé - êtes-vous prêt ?

Les différents cas d'utilisation et scénarios potentiels abordés dans cet article ne sont qu'un aperçu des applications possibles de l'IA générative dans le domaine des transports. À mesure que cette technologie émergente se développe et mûrit, des solutions plus pratiques seront accessibles à tous. Même s’il reste encore quelques défis à relever, l’IA générative montre un grand potentiel pour créer de nouvelles formes de transport plus écologiques et plus équitables, en attendant que nous transformions cela en réalité.

En acceptant activement les limites inhérentes et le potentiel d'application de l'IA générative, je crois que nous pouvons coopérer les uns avec les autres et la guider pour maximiser sa valeur. Nous devons également exploiter cette force qui est sur le point de balayer le monde de manière responsable pour garantir que l’IA générative devienne un facteur de changement positif dans les transports. Tant que nous pouvons mettre de côté les différences et façonner ensemble un concept de développement basé sur la confiance et la responsabilité, nous serons sûrement en mesure de faire bon usage des outils d'IA pour résoudre l'importante énigme du transport pour la vision commune de construire un avenir meilleur.

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