Utilisation de l’apprentissage automatique pour inciter au transport durable

L’apprentissage automatique est l’une des formes les plus avancées d’IA actuellement disponibles. Sa capacité à enregistrer, à corrélater et à prédire les données en fait la solution idéale pour de nombreux problèmes urgents d’aujourd’hui. Récemment, la technologie a été donnée un nouveau scénario d’utilisation, aidant à planifier et à inciter les réseaux de transport durables.

Algorithmes d’apprentissage automatique

Les algorithmes d’apprentissage automatique existent sous de nombreuses formes aujourd’hui et sont utilisés partout autour de vous. Ces systèmes continuent à améliorer leurs compétences particulières, avec maintenant de multiples algorithmes d’apprentissage automatique à utiliser en fonction de vos besoins. Des exemples populaires incluent les réseaux de neurones artificiels, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support.

Lorsque vous faites défiler vos suggestions Netflix recommandées et vos flux de médias sociaux, que vous interagissez avec les chatbots d’entreprise ou que vous conduisez des véhicules autonomes, vous vous appuyez sur des algorithmes d’apprentissage automatique. Trois systèmes sont rapides, peu coûteux à exploiter, efficaces et fournissent de nouveaux niveaux d’aperçu. Tous ces facteurs font des algorithmes d’apprentissage automatique idéaux pour faire progresser les réseaux de transport durables.

Objectifs de transport durable

Alors que la pollution augmente et que les conditions environnementales continuent à se détériorer, la demande de options de transport durables a augmenté régulièrement aux côtés de la disponibilité. Maintenant, il existe de nombreuses façons pour quelqu’un de se rendre à destination sans utiliser de carburants fossiles. Des véhicules électriques au pédalage de votre vélo sur la route, le transport durable est en hausse.

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

Changement vital nécessaire

Il n’y a pas de temps à perdre pour améliorer les réseaux de transport durable. Il y a déjà trop de voitures sur la route dans les villes du monde entier. Ce scénario a conduit à la congestion, à la frustration et aux dégâts environnementaux. L’apprentissage automatique pourrait aider à réduire la dépendance du monde aux carburants fossiles et à faire entrer une existence rentable et plus verte.

Pour accomplir cette tâche, les développeurs d’apprentissage automatique devront créer des algorithmes qui prennent en compte une énorme variété de facteurs. Utiliser l’apprentissage automatique pour inciter au transport durable est plus que des voitures autonomes qui économisent de l’essence, c’est créer une ville qui encourage et incite les gens à prendre toutes les formes de transport vert.

La conduite verte

Vous pouvez déjà voir cette poussée pour la durabilité dans de nombreuses villes, où les pistes et les voies cyclables sont devenues plus courantes. Ces voies, si elles sont placées correctement, aident à stimuler l’économie, à améliorer l’environnement local et à maintenir les citoyens en bonne santé. Dans les villes où les voies cyclables ont été intégrées, les résultats ont varié en raison de facteurs clés tels que le placement des voies, l’accessibilité et d’autres problèmes logistiques.

Dans les villes où les voies cyclables ont été introduites avec succès, les résultats ont été inspirants. Des villes comme Toronto ont intégré des voies et des sentiers cyclables qui s’étendent dans toute la ville. Les sentiers ont abouti à moins d’accidents de vélo, à plus de personnes qui font du vélo et à une utilisation générale accrue des vélos électriques pour se déplacer en ville.

Problèmes rencontrés par les planificateurs urbains que les systèmes d’apprentissage automatique pourraient résoudre

L’un des principaux problèmes avec lesquels les planificateurs urbains luttent est le manque de données sur les infrastructures. Votre ville peut vouloir intégrer une voie cyclable bientôt. Cependant, ils doivent effectuer de nombreuses recherches pour voir comment cela affecterait la circulation et d’autres facteurs clés. Les planificateurs doivent optimiser l’emplacement des pistes cyclables pour assurer la cohérence plutôt que des itinéraires dispersés et non connectés qui ne servent à rien.

L’apprentissage automatique peut prendre de grandes quantités de données et les croiser avec des informations spécifiques à l’emplacement, telles que la disposition de la ville. Cette stratégie permet à l’IA d’exécuter des simulations à l’aide de données réelles provenant d’endroits ayant des conditions similaires pour déterminer l’itinéraire optimal. Notamment, déterminer l’itinéraire optimal nécessite beaucoup plus de considération que de savoir si un chemin convient et s’il traverse des hubs communautaires essentiels.

Utilitarisme vs. Équité

Une étude qui pourrait fournir des données précieuses aux systèmes d’apprentissage automatique à l’avenir a examiné les méthodes de routage des itinéraires basées sur l’utilitarisme par rapport à l’équité. Les chercheurs ont examiné trois modèles, un modèle utilitaire à l’échelle de la ville, un modèle utilitaire basé sur la région et un modèle basé sur l’équité. Les chercheurs ont déterminé que la planification des itinéraires cyclables optimaux est bien plus complexe que prévu, car dans de nombreux cas, les plus grands avantages pour une région se trouvent souvent en dehors de la zone. Ainsi, les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient être utilisés pour déterminer comment concevoir un accès fiable aux réseaux de transport durable qui profitent à l’ensemble de la communauté.

Manque d’incitation pour le transport durable

L’apprentissage automatique pourrait également jouer un rôle vital dans la promotion de l’adoption du transport durable. Au cours des deux dernières décennies, la poussée vers les véhicules électriques dans les pays occidentaux a été lente. Pendant des années, l’intérêt pour cette technologie diminuerait si les prix de l’essence baissaient.

Ce n’est que récemment que les pays occidentaux du monde ont commencé à développer des approches quantitatives pour mieux prioriser les infrastructures et promouvoir l’adoption. Récemment, les développeurs se sont tournés vers une autre technologie émergente qui pourrait fonctionner en tandem avec le système d’apprentissage automatique pour inciter les passagers à prendre des options de transport durable, la blockchain.

La technologie blockchain permet à ces systèmes de traiter de grandes quantités de données en temps réel et de fournir des récompenses précises à l’aide de jetons personnalisés pour inciter les utilisateurs. Ce modèle est déjà utilisé dans de nombreux secteurs, notamment le secteur en développement du « move-to-earn ». De même, les applications M2E récompensent les utilisateurs pour rester actifs. Ces systèmes permettent aux utilisateurs de suivre leurs étapes, leurs activités de vélo et plus encore, en obtenant des récompenses en fonction de leurs actions.

Comment l’IA améliorera-t-elle la planification urbaine pour le transport personnel durable ?

L’apprentissage automatique combine le meilleur des deux mondes en ce sens qu’il peut prendre des données historiques et les croiser avec des informations en temps réel pour prendre des décisions éclairées. Les planificateurs urbains peuvent utiliser ces informations pour formuler, tester, assimiler et même construire des options de transport utiles.

Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux planificateurs urbains d’intégrer des options durables dans les infrastructures de base de la communauté à un nouveau niveau. Ils peuvent prendre en compte des facteurs externes tels que de grandes quantités de données historiques et environnementales. Cette capacité permet aux planificateurs de prédire le flux de circulation de manière plus précise.

Le fait d’augmenter la polyvalence des itinéraires incite-t-il à des pratiques de transport durable ?

L’augmentation de la polyvalence des itinéraires de transport durable incitera certainement à des pratiques de transport durable. Les passagers et les cyclistes bénéficient de modes de vie plus sains, d’une réduction de la pollution sonore, d’une plus grande indépendance par rapport à l’essence et d’autres avantages positifs. De plus, de nouveaux itinéraires pourraient être construits à l’aide de l’orientation de l’apprentissage automatique qui économise du temps et offre des vues inspirantes, tout en fournissant un accès aux centres d’activité de la ville.

Infrastructure de recharge

Les systèmes d’apprentissage automatique joueront un rôle crucial dans la détermination de la disposition de l’infrastructure de recharge pour les véhicules électriques. Les véhicules électriques ont du momentum, cependant, il y a encore de nombreuses communautés qui manquent d’une seule station de recharge. Pour améliorer l’adoption, une infrastructure de recharge viable et facilement accessible doit être créée.

Les systèmes d’apprentissage automatique aideront également à améliorer l’efficacité de la recharge. L’efficacité de la recharge des véhicules électriques est une préoccupation majeure car de plus en plus de personnes passent à des véhicules entièrement électriques. La recharge des batteries des véhicules électriques peut prendre du temps. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à diminuer le temps tout en améliorant la durée de vie globale de la batterie de votre véhicule.

Réduction de la pollution de l’air

L’air que vous respirez a un impact direct sur votre santé. Ainsi, il est courant que ceux qui vivent à côté des grandes autoroutes connaissent une forme de problème de santé respiratoire lié à l’âge. C’était le facteur moteur pour le marché chinois, qui est maintenant, de loin, la plus grande et la plus active économie de véhicules électriques au monde.

Les systèmes de véhicules électriques n’émettent pas d’émissions, ce qui les rend idéaux pour maintenir la pureté de l’air et prévenir une situation dangereuse dans laquelle les citoyens sont exposés à des produits chimiques mortels toute la journée sans s’en rendre compte. À mesure que les routes se convertissent lentement en une majorité de véhicules électriques, la qualité de l’air devrait augmenter proportionnellement.

Soutien aux communautés de véhicules électriques

Les systèmes d’apprentissage automatique aident déjà à répondre aux questions que les clients posent aux fabricants pendant le processus de vente. À l’avenir, le même concept pourrait rendre la possession d’un scooter encore plus facile. Les algorithmes d’apprentissage automatique pourraient aider à connecter les propriétaires de véhicules électriques pour partager des informations, des concepts et des histoires.

Entreprises qui pourraient bénéficier de systèmes d’incitation au transport appropriés basés sur l’apprentissage automatique

Il suffit d’un moment pour voir que le marché des véhicules électriques est en plein essor. Des voitures électriques aux vélos électriques, il y a de nombreuses entreprises qui entrent dans ce secteur, et les options de produits ont atteint des records. Voici une entreprise qui pourrait intégrer des algorithmes d’apprentissage automatique pour stimuler les revenus dès que possible.

Vista Outdoor

Vista Outdoor a été lancé en 2015 en tant que fabricant et concepteur américain d’équipement de plein air. L’entreprise est devenue une opération massive qui contrôle maintenant de nombreuses filiales dans l’industrie. Un tel projet qui a apporté beaucoup de succès à l’entreprise est les vélos électriques QuietKat.

(VSTO )

QuietKat e-bikes offrent des performances de haute qualité en utilisant des moteurs à entraînement central de 750w – 1000w et des matériaux de qualité supérieure. Ces unités sont conçues pour gérer les conditions tout-terrain et sont classées comme des vélos tout-terrain. De plus, ils incluent la technologie VPO exclusive de l’entreprise qui surveille vos pédales et supplée la puissance lorsque nécessaire.

Quietkat a souffert initialement de la propagation du COVID-19, et personne ne pouvait voyager. Ce manque de voyage a résulté en une perte massive de profits pour l’entreprise. Cependant, la demande de vélos électriques a augmenté depuis la fin de la pandémie, et aujourd’hui, les vélos électriques QuietKat sont le fournisseur principal de vélos tout-terrain de qualité professionnelle.

Récemment, Vista Outdoor a signé un accord de vente qui a divisé l’entreprise en deux pour 3,35 milliards de dollars, dette incluse. L’annonce de la vente a été accueillie avec confiance par les investisseurs, car l’action VSTO a atteint une capitalisation boursière de 2,58 milliards de dollars. Cette nouvelle suit l’annonce selon laquelle l’entreprise publiera bientôt son dernier état financier. Ces facteurs font de VTSO un “acheter” pour les traders qui cherchent à accéder au marché des véhicules électriques.

Une nouvelle ère de transport durable

L’ère du transport durable est arrivée. Maintenant, il est temps pour les planificateurs urbains et les fabricants de travailler ensemble pour rendre la transition aussi facile et accessible que possible. Ainsi, vous pouvez vous attendre à voir une intégration plus poussée de cette technologie avec le secteur des transports, ce qui pourrait aboutir à un itinéraire de voyage plus propre et plus sûr pour la majorité des gens bientôt.

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