Hvordan AI ændrer vores verden: Transport

Serien “Hvordan AI ænder vores verden” er skrevet i samarbejde med ChatGPT og Bing AI. Dette er anden del af serien. Du kan læse første del her.

Transport har altid spillet en vigtig rolle i vores samfund. Den har gjort det muligt for mennesker at kommunikere og handle med hinanden, og den har været med til at drive økonomisk vækst og udvikling. I de tidligste samfund var transporten baseret på dyr og menneskekraft. Mennesker rejste til fods, på heste eller i kærrer, og varer blev transporteret med skibe eller på vogn.

I det 19. århundrede blev der udviklet nye transportmidler, der revolutionerede transporten. Jernbanen gjorde det muligt at transportere varer og mennesker over lange afstande, og dampskibet gjorde det muligt at rejse over havene.

I det 20. århundrede blev der udviklet endnu flere nye transportmidler, herunder bilen, flyet og bussen. Disse transportmidler gjorde det endnu nemmere for mennesker at rejse og handle, og de bidrog til den globalisering, der har kendetegnet det 20. århundrede.

I dag er transport en integreret del af vores samfund. Den er nødvendig for, at vi kan arbejde, studere, handle og have kontakt med hinanden.

Transportens betydning for vores samfund

Transport har en række vigtige funktioner i vores samfund:

• Økonomisk vækst og udvikling: Transport er en vigtig drivkraft for økonomisk vækst og udvikling. Den gør det muligt for virksomheder at transportere varer og tjenester til deres kunder, og den gør det muligt for mennesker at komme på arbejde og studere.
• Social integration: Transport er med til at integrere vores samfund. Den gør det muligt for mennesker at mødes og interagere med hinanden, uanset hvor de bor.
• Kulturel udveksling: Transport er med til at fremme kulturel udveksling. Den gør det muligt for mennesker at lære om forskellige kulturer og traditioner.

Transport-branchen står over for en række udfordringer, herunder:

• Klimaforandringer: Transport er en af de største kilder til drivhusgasudledninger. Dette er et alvorligt problem, der bidrager til klimaforandringerne.
• Trafikpropper: Trafikpropper er et stigende problem i mange byer. De fører til forurening, tidsspilde og øgede omkostninger for virksomheder og forbrugere.
• Ulykker: Transportulykker er en væsentlig årsag til dødsfald og invaliditet.

Der er en række mulige løsninger på de udfordringer, som transporten står over for. Disse løsninger omfatter:

• Øget brug af bæredygtige transportmidler: Dette kan omfatte elektrificering af transportmidler, udvikling af nye grønne brændstoffer og øget brug af kollektiv transport.
• Forbedring af infrastrukturen: Dette kan omfatte udbygning af kollektiv transport, forbedring af trafiksikkerheden og udvikling af nye transportformer.
• Ændringer i adfærd: Dette kan omfatte øget cykling og gåture, ændringer i arbejdstider og øget brug af telekommunikation.

Transporten er en vigtig del af vores samfund, og den vil fortsat spille en afgørende rolle i fremtiden. Det er derfor vigtigt at finde løsninger på de udfordringer, som transporten står over for.

Selvkørende biler

Et bud på et bæredygtigt køretøj er selvkørende eller autonome biler. Autonome biler bruger en række sensorer, såsom kameraer, lidar, radar og ultralydssensorer, til at indsamle data om deres omgivelser. Et autonomt køretøj er typisk dækket af sensorer og kameraer, der fodrer data ind i et neuralt netværk, der derefter sender signaler til de forskellige mekaniske komponenter på bilen. 

Fordele ved autonome biler:

1. Sikkerhed: Autonome biler har potentialet til at reducere antallet af trafikulykker betydeligt. Det amerikanske transportministerium forudser, at antallet af trafikdødsfald vil falde drastisk med fremkomsten af førerløse biler.
2. Effektivitet: Autonome biler kan forbedre brændstoføkonomien med mellem 4% og 10%. Desuden kan de eliminere stop-and-go-bølger i trafikken, hvilket ikke kun sparer tid for folk, men også reducerer emissionerne^.
3. Tilgængelighed: Autonome biler kan øge mobiliteten for personer, der ikke kan betjene et køretøj^.

Udfordringer ved autonome biler:

1. Teknologiske begrænsninger: Selvkørende biler kæmper med at fortolke usædvanlige situationer, som f.eks. en trafikbetjent, der vinker køretøjer igennem et rødt lys⁵. Derudover skal sensorerne være pålidelige, kompakte og rimeligt prissatte – og parret med detaljerede kort, så et køretøj kan give mening af det, det ser.
2. Lovgivningsmæssige udfordringer: Der er behov for regulering, nytænkning af færdselsloven og forbedring af infrastrukturen på vores gader, byer og byer.
3. Offentlig accept: Der er mange tilfælde, hvor et autonomt system er ude af stand til at reagere på det niveau, som kunden ønsker og har ret til⁶. Manglen på et menneske bag rattet betyder ikke kun, at der vil være nedetid for køretøjet på grund af forvirring over forskellige situationer, men også at tilsyneladende enkle tjenester ikke kan leveres.

Intelligente trafiksystemer

Intelligente trafiksystemer (ITS) er avancerede applikationer, der sigter mod at levere innovative tjenester relateret til forskellige transportformer og trafikstyring og gør det muligt for brugerne at være bedre informeret og gøre sikrere, mere koordineret og ‘smartere’ brug af transportnetværk. Nogle af disse teknologier inkluderer at kalde nødtjenester, når en ulykke opstår, bruge kameraer til at håndhæve trafiklove eller skilte, der markerer hastighedsgrænseændringer afhængigt af forholdene.

AI anvendes i trafikstyringssystemer til at optimere trafikflow og reducere trængsel. Ved at analysere realtids trafikdata kan AI-algoritmer justere trafiksignaler og omdirigere køretøjer til mindre overbelastede veje, hvilket reducerer rejsetid og brændstofforbrug. AI kan bruge live kamera feeds, sensorer og endda Google Maps til at udvikle trafikstyringsløsninger, der har prædiktive algoritmer til at fremmetrafikflow.

Eksempler på byer eller lande, der allerede benytter AI-baserede trafiksystemer:

• Phoenix: Implementerer et nyt trafikstyringssystem, der bruger AI til at koordinere lys. Phoenix har set en 40% reduktion i køretøjsforsinkelsestid gennem dette system.
• Madrid og Mumbai: Kapsch TrafficCom har implementeret et system, hvor vejkanter sensorer, trafikkameraer og køretøjer indsamler data om ting som vejarbejde, ulykker og trængsel.
• Paris, Oslo, Tokyo, London og Buenos Aires: Disse byer ændrer transportsystemerne for at håndtere stigende emissioner og voksende bybefolkninger.

AI i trafikstyring kan have betydelige miljømæssige fordele. Ved at reducere trængsel kan AI hjælpe med at mindske CO2-udslippet fra køretøjer. Desuden kan optimering af trafikflow føre til mindre brændstofforbrug, hvilket igen kan bidrage til bedre luftkvalitet.

Forbedret offentlig transport

AI kan bruges til at forudsige vedligeholdelsesbehov for tog og busser, hvilket kan forbedre driftseffektiviteten og reducere nedetid. Ved at overvåge forskellige parametre som temperatur, vibrationer og lyd kan AI identificere mønstre, der indikerer potentielle problemer. Dette gør det muligt for operatørerne at udføre vedligeholdelse før et problem opstår, hvilket kan spare tid og penge.

Personaliserede rejseoplevelser for passagerer er endnu et område for AI. Dette kan omfatte personaliserede anbefalinger baseret på passagerens præferencer, såsom foretrukne destinationer eller aktiviteter. AI kan også bruges til at give realtidsopdateringer om flystatus, vejret på destinationen, og endda anbefalinger om lokale attraktioner eller restauranter. Disse personaliserede oplevelser kan gøre rejsen mere behagelig og stressfri for passagererne.

Indenfor pilottræning og uddannelse er AI er blevet en integreret del. Ved at bruge maskinlæringsteknikker kan AI analysere pilottrainees’ aktiviteter og give feedback på deres præstation ved at behandle hundredvis af forskellige parametre, der er tilgængelige på flysimulatorer. Dette kan hjælpe med at forbedre kvaliteten og effektiviteten af simulatorbaseret træning. Desuden kan AI automatisk forudsige potentielle sikkerhedsfarer i realtid, hvilket er et nøgleværktøj til at understøtte rettidige reaktioner.

AI har potentialet til at tackle de to største udfordringer, luftfarten står overfor i dag: reduktion af miljøpåvirkningen fra lufttrafik og forbedring af netværkets evne til at skalere kapaciteten op eller ned afhængigt af trafikkens vækst eller fald. AI kan hjælpe med at øge sikkerheden og effektiviteten i lufttrafikstyring ved at analysere og lære fra gentagne aktiviteter. Desuden kan AI bruges til at forudsige potentielle konflikter og risici, hvilket kan hjælpe med at forbedre både planlægning og operationelle aktiviteter.

Også i forhold til flysikkerheden kan AI bruges til forbedringer ved at analysere store mængder data fra forskellige kilder. Ved hjælp af avancerede maskinlæringsmetoder kan AI identificere mønstre, der indikerer potentielle sikkerhedsproblemer. Dette gør det muligt for operatørerne at udføre vedligeholdelse, før et problem opstår, hvilket kan spare tid og penge. Desuden kan AI automatisk forudsige potentielle sikkerhedsfarer i realtid, hvilket er et nøgleværktøj til at understøtte rettidige reaktioner.

Maritime fragtinnovationer

Autonome skibe er forventet at forbedre sikkerheden, reducere driftsomkostningerne, øge effektiviteten og minimere skibsfartens virkninger på miljøet. En øget afhængighed af autonomi vil reducere chancen for menneskelige fejl og dermed forbedre sikkerheden. Ifølge en artikel fra CB Insights kan introduktionen af fuldt autonome og semi-autonome fartøjer hjælpe med at reducere antallet af skibsrelaterede ulykker, da træthed hos medarbejderne og fejl i personlig dømmekraft reduceres. Da 90% af den globale handel foregår til søs, kunne dette markant forbedre sikkerheden i hele den globale handelsforsyningskæde.

AI i logistik gør det muligt at optimere ruter i realtid og minimere spild, hvilket øger leveringseffektiviteten. Visse brancher er begyndt at bruge førerløse leveringssystemer, der bruger realtids ruteoptimering til hurtig levering uden menneskelig arbejdskraft. AI hjælper virksomheder med at spare på brændstofomkostningerne og opnå hurtige opfyldelsesmål. AI baner også vejen for autonom levering på langtransport og sidste mil-leverancer.

Opsummering

AI er ved at forme fremtiden for transport på tværs af forskellige modaliteter, herunder vej-, jernbane-, luft- og søtransport. 

Vejtransport: AI gør autonome biler mulige ved at bruge sensorer og avancerede algoritmer til at navigere i trafikken. Dette kan forbedre sikkerheden, effektiviteten og tilgængeligheden. Dog er der stadig udfordringer, såsom teknologiske begrænsninger, lovgivningsmæssige udfordringer og offentlig accept.

Offentlig transport: AI kan optimere bus-, tog- og metroruter, forudsige vedligeholdelse af tog og busser og skabe personaliserede rejseoplevelser for passagerer.

Luftfart: AI kan forbedre flysimulering og pilottræning, automatisere flytrafikkontrol og forbedre flysikkerhed.

Maritim transport: Autonome skibe kan have en stor betydning for global handel, og AI kan hjælpe med at optimere fragtruter og logistik.

Som disse teknologier bliver mere almindelige, er det vigtigt at forblive informeret og engageret. Ved at holde sig opdateret om de seneste fremskridt inden for AI og transport kan vi bedre forstå, hvordan disse teknologier vil forme vores fremtidige rejser.