제너레이티브 AI(Generative AI)가 곧 운송 산업에 진출할 준비가 되셨나요?

운송 산업은 사람과 물건을 위한 복합적인 글로벌 운송 네트워크 시스템으로, 총 가치가 최대 10조 달러에 달합니다. 그러나 오늘날 업계는 보조금, 네트워크 단편화, 운송 수단 간 경쟁, 증가하는 혼잡, 배기가스 배출, 안전 등 다양한 외부 및 내부 과제에 직면해 있습니다. 오래된 정부 정책은 비효율성을 초래했으며, 전통적인 기술 접근 ​​방식은 특정 영역에서 점진적인 발전을 이루었지만 아직 광범위한 변화를 이루지는 못했습니다. 이는 부분적으로는 운송 산업의 본질적인 한계에서 비롯되지만, 여론과 행동 패턴의 변화에 ​​의해 크게 좌우되기도 합니다.

현재 운송 산업 전체가 혼란에 빠져 있습니다. 흥분에서 좌절까지, 편리함에서 비용까지, 사람들은 어디서부터 시작해야 할지 모릅니다. 따라서 정책 변화와 기술 진보를 주도하는 것은 심각한 과제를 안겨주었고, 정책 입안자와 업계 실무자는 대중교통 비용 부담을 완화하기 위해 열심히 노력해야 할 뿐만 아니라(교통 비용이 총 가계 지출에서 두 번째로 큰 비중을 차지하는 경우가 많음) 일련의 상충되는 비전 내에서 업계를 상대하고, 급증하는 운송 비용을 억제하고, 엄격한 검토 요구 사항을 준수합니다.

또 다른 흥미로운 소식은 새로운 혁신의 물결이 이러한 격차를 줄일 수 있다는 것입니다. 생성적 AI는 정책과 기술을 효과적으로 결합하여 사람과 상품을 운송하는 방식을 재구성하고 최적화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

운송 산업을 위한 제너레이티브 AI의 특별한 점은 무엇인가요?

폐쇄형 시스템에서 기존 데이터를 분석하는 데 중점을 두는 기존 예측 기술과 달리 제너레이티브 AI는 사고와 생성의 수준을 파헤쳐 실시간 시각화를 지원합니다. 그런 다음 다양한 시간과 장소에서 다양한 방법으로 제공됩니다. 또한 생성적 AI는 차량 설계자, 도시 계획자, 지역 사회 지지자, 정책 입안자, 비즈니스 실무자를 포함하여 다양한 배경을 가진 다양한 사용자 그룹에 더 나은 접근성을 제공할 수 있습니다. 이러한 우수한 접근성은 정보, 액세스 및 협업을 전례 없는 새로운 차원으로 끌어올립니다.

대부분의 사람들은 정책 문서와 전문 용어에 익숙하지 않으며, 2D 설계, 건축 또는 건설 계획, 부지 계획, 색상으로 구분된 동네 지도를 해석하는 방법도 모릅니다. 하지만 사람들은 음성이 동반된 이미지나 영상을 통해 정보를 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 강력한 알고리즘과 생성 인공 지능의 도움으로 작은 데이터 세트를 분석하고 새로운 실제 데이터를 생성할 수 있으며 실시간 이미지와 비디오를 표시하여 모든 수준의 사람들에게 주변 환경과 관련 인식을 표시할 수 있습니다.

단순히 두세 가지 시나리오를 디자인하는 시대는 지났습니다. 곧 다양한 팀과 커뮤니티가 함께 모여 공유된 가치와 기대를 바탕으로 동네, 대중교통, 서비스 또는 역이 어떻게 운영될 것인지에 대한 수십 가지 시나리오를 계획하게 될 것입니다. 이러한 디자인 결과는 사람들의 원래 아이디어와는 매우 다르며, 새로운 솔루션에는 사람들이 한 번도 생각해 본 적이 없는 중요한 변수가 많이 포함되는 경우가 많습니다.

AI가 교통 패턴에 대한 데이터를 처리할 수 있을 뿐만 아니라 과거 데이터, 일기예보, 개인 및 문화적 선호도, 실시간 추세를 기반으로 미래 상황에 대한 시뮬레이션 시스템을 구축할 수 있다고 상상해 보세요. 주변의 기존 사물로부터 새로운 것을 창조하는 이러한 능력은 제너레이티브 AI가 운송 산업에서 빛을 발할 수 있는 전제이자 기반입니다.

제너레이티브 AI는 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며 그 다양성과 잠재력을 입증하고 있습니다. 운송 산업은 이 기술의 다음 중요한 응용 분야가 될 가능성이 높습니다.

교통 산업에서 생성적 AI의 고유한 속성:

• A에서 B까지의 개인화된 경험을 넘어: 생성적 AI는 운전자와 승객을 위한 더욱 정제된 개인화된 경로를 생성하는 동시에 도로 네트워크 운전, 여행 보험 및 여행 경험을 최적화합니다. 의사소통. 이는 이동 시간과 연료 소비를 효과적으로 줄이고, 운영 및 보험 비용을 줄이며, 도로망의 안전 잠재력을 높일 것입니다. 생성적 AI는 또한 개인화된 차 밖 및 차내 경험을 제공하여 더 나은 풍경이나 경치 좋은 루프가 있는 경로 추천, 심지어 개인 운전, 자전거 타기 및 걷기 스타일까지 사용자의 선호도에 따라 다음 단계에 대한 제안을 제공할 수 있습니다. 맞춤형 여행과 주변 역사문화 정보를 제공합니다.
• 향상된 안전성: 생성 AI는 센서 데이터를 기반으로 고위험 구역에서 교통 사고나 기계적 고장과 같은 잠재적인 문제를 예측하여 선제적인 조치를 취하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 Zero Emissions 비전과 일치할 뿐만 아니라 중단을 방지하고 전반적인 네트워크 운영 효율성을 향상시키는 데도 도움이 됩니다.
• 효율성 향상: 생성 AI는 다양한 데이터 포인트를 분석하여 인프라와 차량에 유지 관리가 필요하기 전에 예측할 수 있습니다. 따라서 취해진 예방 조치는 고장 및 예상치 못한 가동 중지 시간을 제거하는 데 도움이 되며 사람과 물품이 보다 안전하고 신뢰할 수 있는 방식으로 목적지까지 운송되도록 보장합니다.
• 동적 최적화: 생성형 AI는 교통(개인 및 상업용 차량) 데이터, 횡단보도 및 긴급 차량 위치를 분석하여 실시간으로 교통 네트워크를 최적화하는 동시에 실시간 이벤트(예: 다가오는 주요 이벤트, 임시 도로)의 상황을 이해합니다. 폐쇄) 계획 등).
• 데이터 기반 설계: Generative AI는 전체 교통 시스템(차량, 교차로, 거리, 커뮤니티, 심지어는 도시 전체 포함)에 대한 상세한 3D 모델을 구축하여 기존 시뮬레이션 시나리오를 뛰어넘을 수 있습니다. 이를 통해 도시 계획자는 작업을 시작하기 전에 새로운 프로젝트, 인프라 프로젝트, 거리 교통 진정 조치, 보행자 통로 또는 상업 적재 구역, 모든 지원 인프라에 대한 주차 관리 전략의 실제 영향을 가상으로 테스트하는 데 도움이 될 것입니다. 기존 파일럿 프로젝트와 달리 생성 AI는 환경 영향, 에너지 효율성, 탄력성, 재료 낭비 최소화 등의 요소를 고려하여 수십 개의 시뮬레이션을 동시에 실행할 수 있습니다. 이러한 보다 포괄적인 접근 방식은 잠재적인 문제를 식별하고 문제가 발생하기 전에 설계를 최적화함으로써 나중에 예상치 못한 문제의 위험과 비용이 많이 드는 사후 수정을 줄이는 데 도움이 됩니다.

기업에서는 시각화 및 비디오를 통해 디자인 계획의 가독성을 높이기 위해 생성 AI를 사용하고 있습니다.

생성 AI 자체의 고유한 기능적 특성을 고려할 때 이 기술은 교통 시스템에 전례 없는 새로운 응용 프로그램을 제공할 것으로 예상됩니다.

• 도로 차단: 신호등을 동적으로 조정하고 차선 사용을 최적화하며 실시간으로 대체 경로 제안을 제공합니다. 혼잡을 완화합니다.
• 대중교통: 미래 수요를 예측하고 시간표와 전기 차량을 최적화하며, 3D 시각화, 전력 공급을 보장하고 대기 시간을 단축합니다.
• 항공: 비행운을 최소화하면서 에너지 절약 경로를 권장하고, 업계 전환기를 포착하여 운영 비용과 배출량을 두 배로 절감합니다.
• 물류 및 유통: 트럭, 화물용 자전거, 드론과 같은 다양한 옵션을 사용하여 수요를 예측하고 가상 적재 구역을 설정하며 차량을 최적화하여 효율적이고 시기적절한 배송을 달성하는 동시에 지역 사회와 도로 네트워크에 미치는 영향을 최소화합니다.
• 고속철도: 잠재적인 유지 관리 요구 사항을 예측하고 중단을 최소화하며 승객과 직원의 안전을 향상합니다.
• 해상 운송: 항구에서의 화물 선적 및 하역 과정을 최적화하고 주변 시간을 최소화하며 선박의 에너지 절약 경로를 권장합니다.
• 건설: 건설 프로젝트의 3D 모델을 만들어 작업 흐름을 최적화하고 잠재적인 문제를 식별하며 안전 계획을 개선합니다.
• 채굴: 환경에 대한 부정적인 영향을 최소화하면서 자원 추출을 극대화할 수 있는 최상의 채굴 경로를 설계합니다.
• 폐기물 관리: 실시간 쓰레기통 용량을 기반으로 수거 경로를 최적화하여 수거 효율성을 높이고 환경에 미치는 영향을 줄이기 위해 노력합니다.

제너레이티브 AI는 운송 산업의 다양한 분야에 뿌리내리고 있습니다.

이들은 수많은 잠재적인 응용 프로그램 중 몇 가지 예일 뿐입니다. 교통 흐름을 원활하게 조정하고, 장애가 발생하기 전에 예측 유지 관리를 수행하며, 각 여행자에게 맞춤형 통근 경험을 제공할 수 있는 교통 시스템을 상상할 수 있습니다. 생성적 AI(Generative AI)는 승객 및 화물 운송을 최적화하는 데 큰 잠재력을 보여준 강력한 신기술 중 하나입니다. 아직은 개발 초기 단계이지만, 이는 생성 AI의 가능성이 표면적으로만 드러났다는 의미이기도 합니다. 일상적인 운영을 최적화하는 것 외에도 생성 AI는 교통의 미래를 형성하는 판도를 바꾸는 역할을 할 것으로 믿어집니다.

그러나 이러한 잠재력을 실현하려면 기술 자체뿐만 아니라 새로운 사람 중심의 접근 방식도 필요합니다. 우리는 생성 AI의 '효과'(교통 경로를 최적화하는 방법)와 그 이면의 '이유'(우리 삶에 어떤 영향을 미칠지)를 모두 이해해야 합니다. 다가오는 AI 물결을 더 잘 제어하려면 다음과 같은 관점에서 교통 분야의 생성 AI 적용을 준비해야 합니다.

데이터에 대한 책임을 집니다. 데이터 없이는 AI가 없습니다.

• 데이터 거버넌스 옹호: 책임 있는 데이터 수집, 저장 및 사용 관행을 보장하기 위해 강력한 데이터 및 AI 정책 프레임워크를 옹호합니다.
• 데이터 보안에 투자: 팀 구성원이 사무실과 집에서 데이터를 사용하는 방법을 포함하여 강력한 보안 조치를 통해 민감한 데이터가 유출되거나 오용되지 않도록 보호합니다.

기술 개발 및 권한 부여:

• 직원 기술 개발: 직원에게 데이터 분석, AI 협업 및 기술 윤리에 대한 교육을 제공합니다. 물론 모든 사람이 컴퓨터 과학자가 될 수는 없지만, 우리 모두는 인문학 배경의 기술에서 더 많은 영감을 얻어야 합니다.
• 데이터 활용 능력에 주의: 데이터가 수집, 사용 및 보호되는 방법에 대한 폭넓은 이해를 장려하고 그에 따른 구체적인 영향에 주의를 기울이십시오.

혁신과 협업 촉진:

• 교육에 대한 투자 확대: 팀과 이해관계자를 위한 책임감 있고 윤리적인 AI 관련 기술 교육 프로그램을 지원합니다.
• 투명성 증진: 대중의 우려에 답하고 광범위한 신뢰를 구축하기 위해 AI 구현에 대한 공개 커뮤니케이션을 촉진합니다.
• 파일럿 프로젝트 장려: 실험은 수천 가지 가설보다 더 가치가 있습니다. 파일럿 프로젝트는 아이디어를 구현 전략으로 구체화하여 생성 AI의 엄청난 잠재력을 실현할 수 있습니다.

교통 분야에서 제너레이티브 AI의 대중화가 시작되었습니다. 준비되셨나요?

이 기사에서 논의된 다양한 잠재적 사용 사례와 시나리오는 교통 분야에서 제너레이티브 AI의 가능한 적용을 엿볼 수 있습니다. 이 새로운 기술이 발전하고 성숙해짐에 따라 모든 사람이 보다 실용적인 솔루션을 사용할 수 있게 될 것입니다. 아직 해결해야 할 몇 가지 과제가 있지만 생성 AI는 더 친환경적이고 공평한 새로운 형태의 교통수단을 만드는 데 큰 잠재력을 보여주며 우리가 이를 현실로 바꾸기를 기다리고 있습니다.

제너레이티브 AI의 본질적인 한계와 활용 가능성을 적극적으로 수용함으로써 서로 협력하고 그 가치를 극대화할 수 있도록 이끌어 갈 수 있다고 믿습니다. 우리는 또한 생성 AI가 교통 분야의 긍정적인 변화 요인이 되도록 책임 있는 방식으로 전 세계를 휩쓸고 있는 이 힘을 활용해야 합니다. 서로의 차이를 접어두고 신뢰와 책임을 바탕으로 개발 개념을 공동으로 형성할 수 있는 한, 더 나은 내일을 건설한다는 공통의 비전을 위해 AI 도구를 잘 활용하여 교통이라는 중요한 퍼즐을 채울 수 있을 것입니다.

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