Utilizzare il Machine Learning per Incentivare il Trasporto Sostenibile

Machine learning è una delle forme più avanzate di IA attualmente disponibili. La sua capacità di registrare, correlare e prevedere i dati lo rende la soluzione ideale per molte delle questioni più urgenti di oggi. Recentemente, la tecnologia ha trovato un nuovo caso d’uso, aiutando a pianificare e incentivare le reti di trasporto sostenibile.

Algoritmi di Machine Learning

Gli algoritmi di machine learning esistono in molte forme oggi e sono utilizzati ovunque intorno a te. Questi sistemi continuano a migliorare nelle loro specifiche competenze, con ora molteplici algoritmi ML disponibili in base alle tue esigenze. Alcuni esempi popolari includono le reti neurali artificiali, gli alberi decisionali e le macchine a vettori di supporto.

Quando scorri i suggerimenti consigliati da Netflix e i feed dei social media, interagisci con i chatbot aziendali o viaggi in veicoli autonomi, ti affidi agli algoritmi ML. Tre sistemi sono veloci, a basso costo operativo, efficaci e forniscono nuovi livelli di insight. Tutti questi fattori rendono gli algoritmi ML ideali per far progredire le reti di trasporto sostenibile.

Obiettivi di Trasporto Sostenibile

Con l’aumento dell’inquinamento e il peggioramento delle condizioni ambientali, la domanda di opzioni di trasporto sostenibile è cresciuta costantemente insieme alla loro disponibilità. Ora esistono molteplici modi per raggiungere la propria destinazione senza utilizzare combustibili fossili. Dai veicoli elettrici al pedalare in bicicletta, il trasporto sostenibile è in crescita.

È Necessario un Cambiamento Vitale

Non c’è tempo da perdere per migliorare le reti di trasporto sostenibile. Ci sono già troppe auto sulle strade delle città di tutto il mondo. Questo scenario ha portato a congestioni, frustrazione e danni ambientali. Il machine learning potrebbe aiutare a ridurre la dipendenza del mondo dai combustibili fossili e favorire l’avvento di un’esistenza più redditizia e più verde.

Per realizzare questo compito, gli sviluppatori di ML dovranno creare algoritmi che tengano conto di una vasta gamma di fattori. Utilizzare il machine learning per guidare il trasporto sostenibile è più che auto a guida autonoma che risparmiano carburante; si tratta di creare una città che incoraggi e incentivi le persone a utilizzare tutte le forme di trasporto verde.

La Spinta Verde

Puoi già vedere questa spinta verso la sostenibilità in molte città, dove i percorsi e le corsie ciclabili sono diventati più comuni. Queste corsie, se posizionate correttamente, aiutano a stimolare l’economia, migliorare l’ambiente locale e mantenere i cittadini in salute. Nelle città dove le corsie ciclabili sono state integrate, i risultati sono variati a causa di fattori chiave come la posizione delle corsie, l’accessibilità e altre questioni logistiche.

Nelle città dove le corsie ciclabili sono state introdotte con successo, i risultati sono stati stimolanti. Città come Toronto hanno integrato corsie e percorsi ciclabili che si estendono per tutta la città. I percorsi hanno portato a meno incidenti in bicicletta, più persone che pedalano e una generale crescita nell’uso delle e-bike per spostarsi in città.

Problemi Affrontati dai Pianificatori Urbani che i Sistemi di Machine Learning Potrebbero Risolvere

Uno dei principali problemi con cui i pianificatori urbani lottano è la mancanza di dati infrastrutturali. La tua città potrebbe voler integrare presto una corsia ciclabile. Tuttavia, è necessario condurre molte ricerche per capire come influirebbe sul traffico e su altri fattori chiave. I pianificatori devono ottimizzare la posizione dei percorsi ciclabili per garantire coesione, evitando percorsi sparsi e non collegati che non hanno alcuno scopo reale.

Il machine learning può elaborare enormi quantità di dati e incrociarli con informazioni specifiche del luogo, come la mappa della città. Questa strategia consente all’IA di eseguire simulazioni usando dati reali di località con condizioni simili per determinare il percorso ottimale. È importante notare che determinare il percorso ottimale richiede molte più considerazioni rispetto al semplice adattamento di un percorso e al suo passaggio attraverso i centri comunitari cruciali.

Utilitarismo vs. Equità

Uno studio che potrebbe fornire dati preziosi ai sistemi ML in futuro ha esaminato i metodi di instradamento utilitaristico vs. guidato dall’equità. I ricercatori hanno valutato tre modelli, un modello utilitaristico a livello cittadino, un modello utilitaristico a livello regionale e un modello guidato dall’equità. I ricercatori hanno determinato che pianificare percorsi ciclabili ottimali è molto più complesso di quanto si pensasse, poiché in molti casi i maggiori benefici per una regione si trovano spesso al di fuori dell’area. Pertanto, gli algoritmi di machine learning potrebbero essere usati per determinare come progettare un accesso affidabile alle reti di trasporto sostenibile che avvantaggi l’intera comunità.

Mancanza di Incentivi per il Trasporto Sostenibile

Il machine learning potrebbe anche svolgere un ruolo fondamentale nel promuovere l’adozione del trasporto sostenibile. Negli ultimi due decenni, la spinta verso i veicoli elettrici in Occidente è stata lenta. Per anni, l’interesse per questa tecnologia diminuiva se i prezzi della benzina calavano.

Solo di recente i paesi occidentali hanno iniziato a sviluppare approcci quantitativi per dare priorità all’infrastruttura e favorire l’adozione. Recentemente, gli sviluppatori si sono orientati verso un’altra tecnologia emergente che potrebbe lavorare a stretto contatto con il sistema ML per incoraggiare i passeggeri a scegliere opzioni di trasporto sostenibile, la blockchain.

La tecnologia blockchain consente a questi sistemi di elaborare enormi quantità di dati in tempo reale e fornire ricompense accurate usando token personalizzati per incentivare gli utenti. Questo modello è già in uso in diversi settori, incluso il nascente settore move-to-earn. Analogamente, le app M2E premiano gli utenti per la loro attività. Questi sistemi permettono agli utenti di monitorare i passi, le attività in bicicletta e altro, garantendo ricompense basate sulle loro azioni.

Come l’IA Potrà Migliorare la Pianificazione Urbana per il Trasporto Sostenibile Personale?

Il machine learning combina il meglio di entrambi i mondi, poiché può prendere dati storici e incrociarli con informazioni in tempo reale per prendere decisioni ben informate. I pianificatori urbani possono utilizzare queste informazioni per formulare, testare, assimilare e persino costruire opzioni di trasporto utili.

Gli algoritmi di machine learning consentono ai pianificatori urbani di integrare opzioni sostenibili nell’infrastruttura centrale della comunità a un nuovo livello. Possono tenere conto di fattori esterni come enormi quantità di dati storici e ambientali. Questa capacità permette ai pianificatori di prevedere il flusso del traffico con maggiore precisione.

L’Aumento della Versatilità dei Percorsi Incentiva le Pratiche di Trasporto Sostenibile?

Aumentare la versatilità delle rotte di trasporto sostenibile stimolerà sicuramente gli incentivi. Passeggeri e utenti beneficiano di stili di vita più sani, meno inquinamento acustico, maggiore indipendenza dal carburante e altri vantaggi. Inoltre, nuove rotte potrebbero essere costruite con la guida del ML, risparmiando tempo e offrendo viste ispiratrici, garantendo al contempo l’accesso ai centri di attività della città.

Infrastruttura di Ricarica

I sistemi di machine learning giocheranno un ruolo cruciale nella definizione della disposizione dell’infrastruttura di ricarica per i veicoli elettrici. I veicoli elettrici hanno slancio, tuttavia molte comunità mancano ancora di una singola stazione di ricarica. Per migliorare l’adozione, è necessario creare un’infrastruttura di ricarica valida e facilmente accessibile.

I sistemi di machine learning aiuteranno anche a migliorare l’efficienza di ricarica. L’efficienza di ricarica dei veicoli elettrici è una preoccupazione importante man mano che più persone passano a veicoli completamente elettrici. Ricaricare le batterie dei veicoli elettrici può richiedere tempo. Gli algoritmi ML possono contribuire a ridurre i tempi migliorando al contempo la durata complessiva della batteria del veicolo.

Ridurre l’Inquinamento Atmosferico

L’aria che respiri ha un impatto diretto sulla tua salute. Perciò è comune che chi vive vicino a grandi autostrade sviluppi problemi di salute polmonare con l’età. Questo è stato il fattore trainante per il mercato cinese, che ora è di gran lunga la più grande e attiva economia di veicoli elettrici al mondo.

I sistemi EV non emettono emissioni, il che li rende ideali per mantenere la purezza dell’aria e prevenire una situazione pericolosa in cui i cittadini sono esposti a sostanze chimiche letali tutto il giorno senza rendersene conto. Man mano che le strade si convertono lentamente a una maggioranza di veicoli elettrici, la qualità dell’aria dovrebbe aumentare proporzionalmente.

Supporto per le Comunità EV

I sistemi di machine learning stanno già aiutando a rispondere alle domande che i clienti hanno per i produttori durante il processo di vendita. In futuro, lo stesso concetto potrebbe rendere ancora più semplice possedere uno scooter. Gli algoritmi di machine learning potrebbero aiutare a connetterti ad altri proprietari di veicoli elettrici per condividere informazioni, concetti e storie.

Aziende che Potrebbero Beneficiare da Sistemi di Incentivazione del Trasporto Adeguati al Machine Learning

Basta un attimo per vedere che il mercato dei veicoli elettrici è in piena espansione. Dalle auto elettriche alle e-bike, molti produttori stanno entrando in questo settore e le opzioni di prodotto hanno raggiunto numeri record. Ecco un’azienda che potrebbe integrare presto algoritmi di machine learning per aumentare i ricavi.

Vista Outdoor

Vista Outdoor è stata lanciata nel 2015 come produttore e designer americano di attrezzature per l’outdoor. L’azienda è cresciuta fino a diventare una grande operazione che ora controlla numerose filiali nel settore. Uno di questi progetti che ha portato all’azienda molto successo è QuietKat e-bike.

(VSTO )

QuietKat e-bike offrono prestazioni di alto livello grazie a motori mid-drive da 750 W a 1000 W e materiali premium. Queste unità sono costruite per affrontare condizioni fuoristrada e sono classificate come biciclette tutto terreno. Inoltre, includono la tecnologia proprietaria VPO dell’azienda che monitora i pedali e integra la potenza quando necessario.

QuietKat ha subito difficoltà iniziali con la diffusione del COVID-19, poiché nessuno poteva viaggiare. Questa mancanza di viaggi ha comportato una perdita massiccia di profitti per l’azienda. Tuttavia, la domanda di e-bike è aumentata notevolmente dalla fine della pandemia e oggi le e-bike QuietKat sono il principale fornitore di biciclette fuoristrada di livello professionale. Questa crescita ha portato a un aumento diretto delle performance di Vista Outdoor.

Recentemente, Vista Outdoor ha firmato un accordo di vendita che ha diviso l’azienda in due parti per 3,35 miliardi di dollari, inclusi i debiti. La notizia della vendita è stata accolta con fiducia dagli investitori poiché il titolo VSTO ha raggiunto una capitalizzazione di mercato di 2,58 miliardi di dollari. Questa notizia segue l’annuncio che l’azienda pubblicherà a breve il suo ultimo bilancio finanziario. Questi fattori rendono VSTO un “acquisto” per i trader che cercano accesso al mercato dei veicoli elettrici.

Una Nuova Era del Trasporto Sostenibile

L’era del trasporto sostenibile è arrivata. Ora è il momento che i pianificatori urbani e i produttori collaborino per rendere la transizione il più semplice e accessibile possibile. Pertanto, ci si può aspettare una maggiore integrazione di questa tecnologia con il settore dei trasporti, il che potrebbe portare a percorsi di viaggio molto più puliti e sicuri per la maggioranza delle persone nel prossimo futuro.

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