Makine Öğrenimini Sürdürülebilir Ulaşımı Teşvik Etmek İçin Kullanmak

Makine öğrenimi, günümüzdeki en gelişmiş yapay zekâ biçimlerinden biridir. Verileri kaydetme, ilişkilendirme ve tahmin üretme yeteneği, birçok önemli soruna çözüm sunabilir. Teknolojinin yeni kullanım alanlarından biri, sürdürülebilir ulaşım ağlarını planlamak ve bunların kullanımını teşvik etmektir.

Makine Öğrenimi Algoritmaları

Makine öğrenimi algoritmaları farklı biçimlerde hayatımızın her alanında kullanılıyor. Bu sistemler sürekli gelişiyor; ihtiyaca göre yapay sinir ağları, karar ağaçları veya destek vektör makineleri gibi yöntemler seçilebiliyor.

Netflix (NFLX ) önerilerine ve sosyal medya akışlarına bakarken, şirket sohbet robotlarıyla konuşurken veya otonom araçlarda yolculuk ederken makine öğreniminden yararlanırsınız. Bu sistemler hızlı, düşük maliyetli ve etkilidir; yeni içgörüler sağlarlar. Bu özellikler, onları sürdürülebilir ulaşım ağlarını geliştirmek için uygun kılar.

Sürdürülebilir Ulaşım Hedefleri

Kirlilik arttıkça ve çevre koşulları kötüleştikçe sürdürülebilir ulaşım seçeneklerine talep, bu seçeneklerin sayısıyla birlikte büyüyor. Elektrikli araçlardan bisiklete kadar, fosil yakıt kullanmadan hedefe ulaşmanın birçok yolu bulunuyor.

Kaynak: Market Watch – ABD’de Sürdürülebilir Ulaşımın En Çok Benimsendiği Yerler

Hayati Değişim Gerekiyor

Sürdürülebilir ulaşım ağlarının geliştirilmesinde kaybedecek zaman yok. Dünya kentlerinde zaten çok fazla otomobil bulunuyor; bu da sıkışıklığa, huzursuzluğa ve çevre zararına yol açıyor. Makine öğrenimi, fosil yakıtlara bağımlılığı azaltıp ekonomik açıdan verimli ve daha yeşil bir geleceğe katkıda bulunabilir.

Bunun için algoritmaların çok çeşitli etkenleri dikkate alması gerekir. Amaç yalnızca sürücüsüz araçlarla yakıt tasarrufu yapmak değil, insanları tüm çevreci ulaşım türlerine yönelten bir kent oluşturmaktır.

Yeşil Sürüş

Birçok kentte yaygınlaşan bisiklet yolları bu sürdürülebilirlik arayışını gösteriyor. Doğru konumlandırıldıklarında ekonomiyi destekliyor, çevreyi iyileştiriyor ve halk sağlığına katkıda bulunuyorlar. Sonuçlar ise konum, erişilebilirlik ve diğer lojistik etkenlere göre değişiyor.

Başarılı örnekler umut veriyor. Toronto gibi kentlerde bisiklet yolları şehrin geneline yayılıyor. Bu yollar kazaları azaltırken bisiklet ve elektrikli bisiklet kullanımını artırdı.

Makine Öğreniminin Çözebileceği Şehir Planlama Sorunları

Planlamacıların önemli sorunlarından biri altyapı verilerinin eksikliğidir. Yeni bir bisiklet yolu yapılmadan önce trafiğe ve diğer önemli etkenlere etkisi araştırılmalıdır. Güzergâhlar, kopuk ve işlevsiz parçalar yerine bütünlüklü bir ağ oluşturmalıdır.

Makine öğrenimi büyük veri kümelerini kent planı gibi konuma özgü bilgilerle karşılaştırabilir. Yapay zekâ, benzer koşullara sahip yerlerin gerçek verileriyle simülasyon yaparak uygun güzergâhı belirleyebilir. Bunun için yolun fiziksel olarak sığması veya önemli merkezlerden geçmesinden çok daha fazlası değerlendirilmelidir.

Toplam Fayda mı, Hakkaniyet mi?

Bir çalışma, gelecekte makine öğrenimine değerli veri sağlamak üzere faydacı ve hakkaniyet odaklı güzergâh planlamasını inceledi. Araştırmacılar kent genelinde faydayı, bölgesel faydayı ve hakkaniyeti esas alan üç modeli karşılaştırdı. En uygun bisiklet yollarını planlamanın beklenenden karmaşık olduğu görüldü; bir bölgeye en büyük faydayı sağlayan bağlantılar çoğu zaman bölgenin dışında bulunuyordu. Makine öğrenimi, tüm topluma yararlı sürdürülebilir ulaşım ağlarına güvenilir erişimin nasıl tasarlanacağını belirleyebilir.

Sürdürülebilir Ulaşım İçin Teşvik Eksikliği

Makine öğrenimi sürdürülebilir ulaşımın benimsenmesinde de önemli rol oynayabilir. Son yirmi yılda Batı’da elektrikli araçlara geçiş yavaş ilerledi. Yakıt fiyatları düştüğünde bu teknolojiye ilgi de sık sık azalıyordu.

Batılı ülkeler, benimsemeyi artıracak altyapıyı önceliklendirmek için ancak yakın zamanda nicel yaklaşımlar geliştirmeye başladı. Geliştiriciler, yolcuları sürdürülebilir seçeneklere yönlendirmek üzere makine öğrenimiyle birlikte kullanılabilecek blokzincire de yöneldi.

Blokzincir, sistemlerin verileri gerçek zamanlı işlemesine ve özel tokenlerle kullanıcıları ödüllendirmesine yardımcı olabilir. Bu model, hareket ederek kazanç sağlanan move-to-earn alanı dâhil çeşitli sektörlerde kullanılıyor. Uygulamalar adımları, bisiklet sürüşlerini ve diğer etkinlikleri takip ederek kullanıcıları aktif kalmaları karşılığında ödüllendiriyor.

Yapay Zekâ Sürdürülebilir Kişisel Ulaşım Planlamasını Nasıl İyileştirir?

Makine öğrenimi, geçmiş verileri gerçek zamanlı bilgilerle karşılaştırarak bilinçli kararları destekler. Planlamacılar bu bilgilerle yararlı ulaşım seçenekleri geliştirebilir, test edebilir, mevcut yapıya uyarlayabilir ve hayata geçirebilir.

Algoritmalar, sürdürülebilir seçeneklerin toplumun temel altyapısına daha iyi entegre edilmesini sağlar. Büyük tarihsel ve çevresel veri kümeleri dâhil dış etkenleri hesaba katarak trafik akışının daha doğru tahmin edilmesine yardımcı olur.

Rotaların Çeşitliliğini Artırmak Sürdürülebilir Ulaşım Uygulamalarını Teşvik Eder Mi?

Sürdürülebilir güzergâhların çeşitlenmesi kullanımı teşvik eder. Yolcular daha sağlıklı yaşamdan, daha az gürültüden ve yakıta daha az bağımlılıktan yararlanır. Makine öğrenimiyle zaman kazandıran, güzel manzaralar sunan ve kentin etkinlik merkezlerine erişim sağlayan yeni rotalar tasarlanabilir.

Şarj Altyapısı

Makine öğrenimi, elektrikli araçların şarj altyapısının yerleşimini belirlemeye yardımcı olabilir. Elektrikli araçlar yaygınlaşsa da birçok yerleşimde tek bir şarj istasyonu bile bulunmuyor. Benimsemeyi artırmak için uygulanabilir ve kolay erişilebilir bir ağ kurulmalıdır.

Makine öğrenimi şarj verimliliğini de artırabilir. Tam elektrikli araçlara geçiş arttıkça bu konu önem kazanıyor. Algoritmalar, uzun sürebilen şarj işlemini kısaltırken bataryanın genel kullanım ömrünü de iyileştirebilir.

Hava Kirliliğini Azaltma

Soluduğumuz hava sağlığımızı doğrudan etkiler. Büyük otoyollara yakın yaşayanlarda yaş ilerledikçe akciğer sorunları görülebilir. Bu kaygı, bugün dünyanın en büyük ve en aktif elektrikli araç pazarı olan Çin’in dönüşümündeki etkenlerden biriydi.

Elektrikli araçlar egzoz emisyonu üretmez; böylece hava kalitesini korumaya ve insanların zararlı kimyasallara maruz kalmasını azaltmaya yardımcı olur. Yollardaki elektrikli araç oranı arttıkça hava kalitesinin de iyileşmesi beklenir.

Elektrikli Araç Topluluklarına Destek

Makine öğrenimi sistemleri satış sırasında müşterilerin üreticilere yönelttiği soruları zaten yanıtlıyor. Aynı yaklaşım gelecekte elektrikli skuter sahipliğini de kolaylaştırabilir. Algoritmalar, bilgi, fikir ve deneyim paylaşmaları için elektrikli araç sahiplerini birbirine bağlayabilir.

Makine Öğrenimine Dayalı Sürdürülebilir Ulaşım Teşviklerinden Yararlanabilecek Şirketler

Elektrikli otomobillerden elektrikli bisikletlere kadar pazar hızla büyüyor. Sektöre çok sayıda üretici giriyor ve ürün seçenekleri rekor düzeye ulaştı. Aşağıdaki şirket, gelirini artırmak için makine öğrenimini kullanabilir.

Vista Outdoor

Vista Outdoor, ABD merkezli bir açık hava ekipmanı tasarımcısı ve üreticisi olarak 2015’te faaliyete başladı. Farklı alanlarda birçok bağlı şirketi bulunan büyük bir işletmeye dönüştü. Başarılı markalarından biri QuietKat elektrikli bisikletleridir.

QuietKat elektrikli bisikletleri, 750–1000 watt orta motorları ve kaliteli malzemeleriyle yüksek performans sunar. Arazi koşulları için üretilmiştir. Şirketin VPO teknolojisi pedallamayı izler ve gerektiğinde ek güç sağlar.

QuietKat, COVID-19’un yayılıp seyahati engellediği ilk dönemde büyük kâr kaybı yaşadı. Pandemi sonrasında elektrikli bisiklet talebi arttı ve şirket profesyonel arazi bisikletlerinin önde gelen sağlayıcılarından biri oldu. Bu büyüme Vista Outdoor’un performansını da destekledi.

Vista Outdoor yakın zamanda, borçlar dâhil 3,35 milyar dolarlık bir satış anlaşmasıyla şirketi ikiye ayırmayı kabul etti. Haber yatırımcı güvenini artırdı ve VSTO’nun piyasa değeri 2,58 milyar dolara ulaştı. Şirket ayrıca güncel mali sonuçlarını yakında yayımlayacağını duyurdu. Makale bu etkenlerle VSTO’yu elektrikli araç pazarına girmek isteyen yatırımcılar için “alım” fırsatı olarak değerlendiriyor.

Sürdürülebilir Ulaşımın Yeni Bir Dönemi

Sürdürülebilir ulaşım dönemi başladı. Şehir planlamacıları ve üreticiler, geçişi mümkün olduğunca kolay ve erişilebilir kılmak için birlikte çalışmalıdır. Teknolojinin ulaşımda daha fazla kullanılması, insanların çoğu için daha temiz ve güvenli yolculuklar sağlayabilir.

Diğer ilginç yapay zekâ projeleri hakkında bilgi edinin.