Utilizando el Aprendizaje Automático para Incentivar el Transporte Sostenible

El aprendizaje automático es una de las formas más avanzadas de inteligencia artificial disponibles actualmente. Su capacidad para registrar, correlacionar y predecir datos lo convierte en la solución ideal para muchos de los problemas más apremiantes de hoy en día. Recientemente, la tecnología ha sido utilizada en un nuevo escenario de caso de uso, ayudando a planificar y a incentivar redes de transporte sostenible.

Algoritmos de Aprendizaje Automático

Los algoritmos de aprendizaje automático vienen en muchas formas hoy en día y se utilizan en todas partes. Estos sistemas continúan mejorando en su conjunto particular de habilidades, con múltiples algoritmos de aprendizaje automático para utilizar según sus necesidades. Algunos ejemplos populares incluyen redes neuronales artificiales, árboles de decisión y máquinas de vectores de soporte.

Cuando desplaza su pantalla a través de sus sugerencias recomendadas de Netflix y sus feeds de redes sociales, interactúa con los chatbots de la empresa o conduce en vehículos autónomos, está confiando en algoritmos de aprendizaje automático. Tres sistemas son rápidos, de bajo costo para operar, efectivos y brindan nuevos niveles de información. Todos estos factores hacen que los algoritmos de aprendizaje automático sean ideales para impulsar las redes de transporte sostenible hacia adelante.

Objetivos de Transporte Sostenible

A medida que la contaminación aumenta y las condiciones ambientales continúan empeorando, la demanda de opciones de transporte sostenible ha aumentado constantemente junto con la disponibilidad. Ahora, hay una multitud de formas para que alguien llegue a su destino sin utilizar combustibles fósiles. Desde vehículos eléctricos hasta pedalear su bicicleta por la carretera, el transporte sostenible está en aumento.

Source Market Watch – Top Sustainable Transport Adoption Rates in the US

Cambio Vital es Necesario

No hay tiempo que perder en términos de mejorar las redes de transporte sostenible. Ya hay demasiados coches en la carretera en las ciudades de todo el mundo. Este escenario ha llevado a la congestión, la frustración y el daño ambiental. El aprendizaje automático podría ayudar a reducir la adicción del mundo a los combustibles fósiles y ayudar a introducir una existencia rentable y más verde.

Para lograr esta tarea, los desarrolladores de aprendizaje automático necesitarán crear algoritmos que tengan en cuenta una gran variedad de factores. Utilizar el aprendizaje automático para impulsar el transporte sostenible es más que simplemente vehículos autónomos que ahorran gas, se trata de crear una ciudad que incentive y fomente a las personas a tomar todas las formas de transporte verde.

La Conducción Verde

Ya puedes ver esta conducción hacia la sostenibilidad en muchas ciudades, donde las sendas y carriles para bicicletas se han vuelto más comunes. Estos carriles, si se colocan correctamente, ayudan a impulsar la economía, mejorar el medio ambiente local y mantener a los ciudadanos sanos. En las ciudades donde se han integrado carriles para bicicletas, los resultados han variado debido a factores clave como la colocación de los carriles, la accesibilidad y otros problemas logísticos.

En las ciudades donde se han introducido carriles para bicicletas con éxito, los resultados han sido inspiradores. Ciudades como Toronto han integrado carriles y senderos para bicicletas que se extienden por toda la ciudad. Los senderos han resultado en menos accidentes de bicicleta, más personas que practican ciclismo y un mantenimiento general en el uso de bicicletas eléctricas para viajar por la ciudad.

Problemas que los Planificadores Urbanos Enfrentan que los Sistemas de Aprendizaje Automático Podrían Resolver

Uno de los principales problemas que enfrentan los planificadores urbanos es la falta de datos de infraestructura. Su ciudad puede querer integrar un carril para bicicletas pronto. Sin embargo, necesitan realizar mucha investigación para ver cómo afectaría el tráfico y otros factores clave. Los planificadores deben optimizar la ubicación de los senderos para bicicletas para garantizar la cohesión en lugar de rutas dispersas y no conectadas que no sirven para nada.

El aprendizaje automático puede tomar grandes cantidades de datos y hacer referencia a información específica de la ubicación, como el diseño de la ciudad. Esta estrategia permite que el sistema de inteligencia artificial realice simulaciones utilizando datos reales de lugares con condiciones similares para determinar la ruta óptima. Notablemente, determinar la ruta óptima requiere mucha más consideración que si un sendero cabe y si viaja a través de centros comunitarios cruciales.

Utilitarismo vs. Equidad

Un estudio que podría proporcionar datos valiosos a los sistemas de aprendizaje automático en el futuro examinó los métodos de enrutamiento de senderos utilitarios vs. impulsados por la equidad. Los investigadores revisaron tres modelos, un modelo utilitario a nivel de ciudad, un modelo utilitario basado en regiones y un modelo impulsado por la equidad. Los investigadores determinaron que planificar senderos para bicicletas óptimos es mucho más complejo de lo que se esperaba, ya que en muchos casos, los mayores beneficios para una región a menudo están fuera del área. Como tal, los algoritmos de aprendizaje automático podrían utilizarse para determinar cómo diseñar un acceso confiable a las redes de transporte sostenible que beneficien a toda la comunidad.

Falta de Incentivación para el Transporte Sostenible

El aprendizaje automático también podría desempeñar un papel vital en la promoción de la adopción del transporte sostenible. Durante las últimas dos décadas, la conducción hacia los vehículos eléctricos en Occidente ha sido lenta. Durante años, el interés en esta tecnología disminuiría si los precios del gas disminuyeran.

No fue hasta hace poco que los países occidentales del mundo comenzaron a desarrollar enfoques cuantitativos para priorizar mejor la infraestructura y promover la adopción. Recientemente, los desarrolladores se han vuelto hacia otra tecnología en ciernes que podría funcionar en conjunto con el sistema de aprendizaje automático para incentivar a los pasajeros a tomar opciones de transporte sostenible, la tecnología de blockchain.

La tecnología de blockchain permite que estos sistemas procesen grandes cantidades de datos en tiempo real y proporcionen recompensas precisas utilizando tokens personalizados para incentivar a los usuarios. Este modelo ya se utiliza en varias industrias, incluyendo el sector de “moverse para ganar”. De manera similar, las aplicaciones M2E recompensan a los usuarios por mantenerse activos. Estos sistemas permiten a los usuarios rastrear sus pasos, actividades en bicicleta y más, asegurando recompensas en función de sus acciones.

¿Cómo Mejorará la Inteligencia Artificial la Planificación Urbana para el Transporte Sostenible Personal?

El aprendizaje automático combina lo mejor de ambos mundos, ya que puede tomar datos históricos y hacer referencia a información en tiempo real para tomar decisiones informadas. Los planificadores urbanos pueden utilizar esta información para formular, probar, asimilar y incluso construir opciones de transporte útiles.

Los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los planificadores urbanos integrar opciones sostenibles en la infraestructura central de la comunidad de una manera nueva. Pueden tener en cuenta factores externos como grandes cantidades de datos históricos y ambientales. Esta capacidad permite a los planificadores predecir el flujo de tráfico de manera más precisa.

¿La Mayor Versatilidad de las Rutas Incentiva las Prácticas de Transporte Sostenible?

Aumentar la versatilidad de las rutas de transporte sostenible seguramente impulsará la incentivación. Los pasajeros y los ciclistas se benefician de estilos de vida más saludables, menos contaminación acústica, más independencia del gas y otros beneficios positivos. Además, se podrían construir nuevas rutas utilizando la orientación de aprendizaje automático que ahorre tiempo y proporcione vistas inspiradoras, todo mientras proporciona acceso a los centros de actividad de la ciudad.

Infraestructura de Carga

Los sistemas de aprendizaje automático desempeñarán un papel crucial en la determinación del diseño de la infraestructura de carga para los vehículos eléctricos. Los vehículos eléctricos tienen impulso, sin embargo, todavía hay muchas comunidades que carecen de una sola estación de carga. Para mejorar la adopción, se debe crear una infraestructura de carga viable y accesible.

Los sistemas de aprendizaje automático también ayudarán a impulsar la eficiencia de la carga. La eficiencia de la carga de los vehículos eléctricos es una preocupación importante, ya que más personas cambian a vehículos eléctricos completamente. La carga de las baterías de los vehículos eléctricos puede llevar tiempo. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a disminuir el tiempo y mejorar la vida útil general de la batería de su vehículo.

Disminuir la Contaminación del Aire

El aire que respira tiene un impacto directo en su salud. Como tal, es común que aquellos que viven junto a las principales carreteras experimenten algún tipo de problema de salud relacionado con los pulmones a medida que envejecen. Este fue el factor impulsor para el mercado chino, que ahora es, con diferencia, la economía de vehículos eléctricos más grande y activa del mundo.

Los sistemas de vehículos eléctricos no emiten emisiones, lo que los convierte en ideales para retener la pureza del aire y prevenir una situación peligrosa en la que los ciudadanos están expuestos a productos químicos mortales todo el día sin darse cuenta. A medida que las carreteras se convierten lentamente en una mayoría de vehículos eléctricos, la calidad del aire debería aumentar proporcionalmente.

Apoyo a las Comunidades de Vehículos Eléctricos

Los sistemas de aprendizaje automático ya están ayudando a responder a preguntas que los clientes tienen para los fabricantes durante el proceso de ventas. En el futuro, el mismo concepto podría hacer que poseer un scooter sea aún más fácil. Los algoritmos de aprendizaje automático podrían ayudar a conectarlo con otros propietarios de vehículos eléctricos para compartir información, conceptos y historias.

Empresas que podrían Beneficiarse de los Sistemas de Incentivación de Transporte Adecuados para Aprendizaje Automático

Solo se necesita un momento para ver que el mercado de vehículos eléctricos está en auge. Desde coches eléctricos hasta bicicletas eléctricas, hay muchas empresas que están entrando en este sector, y las opciones de productos han alcanzado números récord. Aquí hay una empresa que podría integrar algoritmos de aprendizaje automático para impulsar los ingresos pronto.

Vista Outdoor

Vista Outdoor se lanzó en 2015 como un fabricante y diseñador de equipo al aire libre estadounidense. La empresa ha crecido hasta convertirse en una operación masiva que ahora controla muchas filiales en la industria. Uno de esos proyectos que ha traído a la empresa mucho éxito es QuietKat e-bikes.

(VSTO )

QuietKat e-bikes ofrecen un rendimiento de alta calidad utilizando motores de accionamiento central de 750w – 1000w y materiales de alta calidad. Estas unidades están diseñadas para manejar condiciones fuera de la carretera y se clasifican como bicicletas de todo terreno. Además, incluyen la tecnología VPO patentada de la empresa que monitorea sus pedales y suplementa la potencia cuando es necesario.

Quietkat sufrió inicialmente cuando se extendió el COVID-19 y nadie podía viajar. Esta falta de viajes resultó en que la empresa perdiera ganancias masivas. Sin embargo, la demanda de bicicletas eléctricas ha aumentado desde que terminó la pandemia, y hoy en día, las bicicletas eléctricas Quietkat son el proveedor principal de bicicletas de montaña profesionales. Este crecimiento ha resultado en un impulso directo al desempeño de Vista Outdoor.

Recientemente, Vista Outdoor firmó un acuerdo de ventas que dividió la empresa en dos partes por $3.35 mil millones, incluyendo la deuda. La noticia del acuerdo se recibió con confianza de los inversores, ya que el valor de las acciones VSTO alcanzó un valor de mercado de $2.58 mil millones. Esta noticia sigue a un anuncio de que la empresa publicará su último estado financiero pronto. Estos factores hacen que VTSO sea una “compra” para los traders que buscan acceder al mercado de vehículos eléctricos.

Una Nueva Era de Transporte Sostenible

La era del transporte sostenible ha llegado. Ahora, es hora de que los planificadores urbanos y los fabricantes trabajen juntos para hacer que la transición sea lo más fácil y accesible posible. Como tal, puede esperar ver una mayor integración de esta tecnología con el sector del transporte, lo que podría resultar en una ruta de viaje más limpia y segura para la mayoría de las personas pronto.

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