השימוש בלמידת מכונה לעידוד תחבורה בת קיימא

למידת מכונה היא אחת הצורות המתקדמות ביותר של AI הזמינה כיום. יכולתה לרשום, לחפש קשרים ולחזות נתונים הופכת אותה לפתרון האידיאלי לרבים מהבעיות הדחופות של היום. לאחרונה, הטכנולוגיה קיבלה תרחיש שימוש חדש, שעוזר לתכנן ולעודד רשתות תחבורה בת קיימא.

אלגוריתמים של למידת מכונה

אלגוריתמים של למידת מכונה באים ברבות הצורות היום ונמצאים בשימוש כל רחבי. מערכות אלו ממשיכות לשפר את המיומנות הספציפית שלהן, וכעת ישנם מספר אלגוריתמים של ML לשימוש על פי דרישותיך. דוגמאות פופולריות כוללות רשתות עצביות מלאכותיות, עצי החלטה ומכונות וקטוריות תומכות.

כאשר אתה גולל את ההמלצות המוצעות שלך ב-Netflix ובתזרימים של מדיה חברתית, מתקשר עם בוטים של חברות, או נוסע בכלי רכב אוטונומיים, אתה סומך על אלגוריתמים של ML. שלושה מערכות הן מהירות, זולות להפעלה, יעילות ומספקות רמות חדשות של תובנה. כל אלו מהווים גורמים המהווים את אלגוריתמים של ML לנהיגה קדימה של רשתות תחבורה בת קיימא.

יעדי תחבורה בת קיימא

ככל שהזיהום עולה ותנאים סביבתיים ממשיכים להידרדר, הביקוש לאפשרויות תחבורה בת קיימא עלה בהדרגה לצד הזמינות. כעת, ישנם הרבה מעבר לדרכים למישהו להגיע ליעדו בלי להשתמש בדלקים מאובנים. מ- EVs לנסיעה על אופניים לאורך הכביש, תחבורה בת קיימא עולה.

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

שינוי חיוני הכרחי

אין זמן לאבד במונחים של שיפור רשתות תחבורה בת קיימא. ישנם כבר יותר מדי מכוניות על הכביש בערים ברחבי העולם. תרחיש זה הוביל לעומס, התסכול ונזק סביבתי. למידת מכונה יכולה לעזור להפחית את התמכרות העולם לדלקים מאובנים ולסייע בהבאת קיום רווחי וירוק יותר.

כדי לבצע משימה זו, מפתחי ML יצטרכו ליצור אלגוריתמים שיקחו בחשבון מגוון עצום של גורמים. השימוש בלמידת מכונה לנהיגה קדימה של תחבורה בת קיימא היא יותר ממכוניות אוטונומיות החוסכות דלק, זה על יצירת עיר שעודדת ומעודדת אנשים לקחת את כל צורות התחבורה הירוקה.

הנסיעה הירוקה

אתה כבר יכול לראות את המהלך הזה לקראת קיימא בהרבה ערים, שם שבילי אופניים ונתיבים הפכו לנפוצים יותר. נתיבים אלו, אם הם ממוקמים כראוי, עוזרים לנהוג את הכלכלה, משפרים את הסביבה המקומית ושומרים על בריאות האזרחים.

בערים שבהן נתיבי אופניים שולבו בהצלחה, התוצאות היו מעודדות. ערים כמו טורונטו שילבו נתיבי אופניים ושבילים שמשתרעים ברחבי העיר. השבילים הובילו לפחות תאונות אופניים, יותר אנשים רוכבים, ושימור כללי בשימוש באופניים חשמליים לנסיעה ברחבי העיר.

בעיות שעומדות בפני מתכנני ערים שמערכות למידת מכונה יכולות לפתור

אחד הנושאים העיקריים שמתכנני ערים מתמודדים איתו הוא מחסור בנתוני תשתית. עירך עשויה לרצות לשלב נתיב אופניים בקרוב. הם צריכים לערוך הרבה מחקר כדי לראות כיצד זה ישפיע על התנועה וגורמים אחרים. מתכננים חייבים לאפטים את מיקום נתיבי האופניים כדי להבטיח קוהרנטיות במקום נתיבים מפוזרים ולא מחוברים שאינם משרתים מטרה אמיתית.

למידת מכונה יכולה לקחת כמויות עצומות של נתונים ולהשוות אותם עם מידע ממוקם, כגון מיפוי העיר. אסטרטגיה זו מאפשרת ל-AI לרוץ סימולציות באמצעות נתונים אמיתיים ממיקומים עם תנאים דומים כדי לקבוע את הנתיב האופטימלי. במיוחד, קביעת הנתיב האופטימלי דורשת הרבה יותר שיקולים מאשר האם נתיב מתאים ואם הוא עובר דרך מרכזים קהילתיים חיוניים.

תועלתנות נגד שוויון

אחד מחקר שיכול לספק נתונים שימושיים למערכות ML בעתיד בדק את השיטות התועלתניות נגד השיטות הנהוגות על ידי שוויון. החוקרים בדקו שלושה מודלים, מודל עירוני תועלתני, מודל תועלתני מבוסס אזור, ומודל נהוג על ידי שוויון. החוקרים קבעו כי תכנון נתיבי אופניים אופטימליים הרבה יותר מורכב ממה שציפו בתחילה, שכן בהרבה מקרים, היתרונות הגדולים ביותר לאזור הם לעתים קרובות מחוץ לאזור. כך, אלגוריתמים של ML יכולים לשמש לקביעת דרך לעצב גישה אמינה לרשתות תחבורה בת קיימא שיביאנה תועלת לכל הקהילה.

מחסור בעידוד לתחבורה בת קיימא

למידת מכונה יכולה גם לשחק תפקיד חיוני בנהיגה קדימה של האמצעה של תחבורה בת קיימא. לאורך שני העשורים האחרונים, המהלך לעבר EVs במערב היה איטי. לאורך שנים, העניין בטכנולוגיה זו ירד כאשר מחירי הדלק ירדו.

זה לא היה עד לאחרונה שמדינות המערב החלו לפתח גישות כמותיות טובות יותר לעדיפות תשתית לנהיגה קדימה של האמצעה. לאחרונה, מפתחים פנו לטכנולוגיה צומחת אחרת שיכולה לעבוד יד ביד עם מערכת ML כדי לעודד נוסעים לקחת אפשרויות תחבורה בת קיימא, בלוקצ’יין.

טכנולוגיית בלוקצ’יין מאפשרת למערכות אלו לעבד כמויות עצומות של נתונים בזמן אמת ולספק פרסים מדויקים באמצעות טוקנים מותאמים אישית כדי לעודד משתמשים. מודל זה כבר בשימוש ברחבי תעשיות רבות, כולל בתחום הצומח של move-to-earn. באופן דומה, אפליקציות M2E מגמים משתמשים להישאר פעילים. מערכות אלו מאפשרות למשתמשים לעקוב אחר צעדיהם, פעילויות אופניים ועוד, תוך קבלת פרסים על פי פעולותיהם.

כיצד תשפר AI את תכנון העיר לתחבורה אישית בת קיימא?

למידת מכונה משלבת את הטוב משני העולמות, שכן היא יכולה לקחת נתונים היסטוריים ולהשוות אותם עם מידע בזמן אמת כדי לקבל החלטות מושכלות. מתכנני ערים יכולים להשתמש במידע זה כדי לנ