دبی و آینده حمل‌ونقل: نقش هوش مصنوعی در شهرهای هوشمند
۲۰ اردیبهشت ۱۴۰۴
کپی لینک
منابع
42
نمایش منابع در متن
Google
En Wikipedia
Damacproperties
M Youtube
Careem
Help Careem
Codeflashinfotech
Arabianbusiness
Thestrategystory
Bornintheuae
Paisabazaar
Help Careem
Specials Priceless
Travtalkmiddleeast
Edgemiddleeast
Canvasbusinessmodel
English Alarabiya
Rakuten
Circlemena
Expertappdevs
Travelsdubai
Engineering Careem
Appsrhino
Arkasoftwares
Way2smile
Carbonsifr
Oyelabs
Dxbapps
Techigator
Mckinsey
Khaleejtimes
Help Careem
Timeoutdubai
Zawya
Lucidityinsights
Help Careem
Appverticals
Drivemond
Kiltons
Play Google
Globenewswire
Cabsdriver
دبی فقط به ساخت جاده‌ها و راه‌آهن‌ها مشغول نیست؛ بلکه در حال ایجاد شبکه‌های حمل‌ونقل هوشمندی است که برای آینده طراحی شده‌اند. بتن و فولاد ساده را فراموش کن؛ به هوش مصنوعی (AI) و داده‌های بزرگ (Big Data) فکر کن که در پشت صحنه کار می‌کنند 
[29]
[6]
[7]
[15]
[28]
[32]. این‌ها اینجا فقط کلمات پرطمطراق نیستند؛ بلکه موتورهایی هستند که اداره راه‌ها و حمل‌ونقل دبی (RTA) را به سوی چشم‌انداز بلندپروازانه‌اش یعنی تبدیل شدن به رهبر جهانی در حمل‌ونقل یکپارچه و پایدار، به پیش می‌برند 
[3]
[5]
[12]. این رویکرد فناورانه، بخش اصلی هدف بزرگتر دبی برای تبدیل شدن به یکی از هوشمندترین و شادترین شهرهای جهان است که از نوآوری برای بهبود زندگی همگان استفاده می‌کند [6]
[39]
[41]
[36]. خب، هوش مصنوعی دقیقاً چطور در حال حاضر رفت‌وآمد تو را سریع‌تر، ایمن‌تر و کارآمدتر می‌کند؟ بیا بررسی کنیم.
استقبال استراتژیک RTA از هوش مصنوعی و داده‌ها
RTA فقط دستی بر آتش هوش مصنوعی ندارد؛ بلکه به طور استراتژیک آن را در DNA حمل‌ونقل شهر جای داده است [6][39]
[26]. RTA با درک قدرت داده‌ها، در استراتژی دیجیتال ۲۰۲۳-۲۰۳۰ خود مسیر روشنی را ترسیم کرده و به شدت بر توسعه موارد کاربرد هوش مصنوعی و تقویت قابلیت‌های تحلیل داده‌ها تمرکز دارد 
[14]. محور اصلی این امر، پلتفرم سازمانی RTA برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی و علم داده است؛ موتوری قدرتمند که برای پردازش حجم عظیمی از داده‌های حمل‌ونقل و تسریع در ایجاد راه‌حل‌های هوشمند بدون نیاز به کدنویسی پیچیده برای هر مرحله، طراحی شده است 
[2][39]. این پلتفرم از بیش از ۱۰۰ کاربرد بالقوه هوش مصنوعی، از پیش‌بینی نیازهای نگهداری تا مدیریت جمعیت، پشتیبانی می‌کند [39]. همکاری‌های کلیدی با غول‌های فناوری مانند Alibaba Cloud (برای سیستم "City Brain")، Google و du، این نوآوری را بیشتر تقویت کرده و تضمین می‌کند که دبی در مدیریت حمل‌ونقل پیشرو باقی بماند [6]
[25]
[33][2]
[16][41].
مغز عملیات: مرکز ITS دبی
مرکز سیستم‌های ترافیک هوشمند دبی (ITS) در البرشاء را مانند سیستم عصبی مرکزی برای جاده‌های شهر در نظر بگیر [7][15][28][32]
[34]. این یک مرکز در سطح جهانی است که مملو از هوش مصنوعی، داده‌های بزرگ، دستگاه‌های اینترنت اشیاء (IoT)، حسگرها و دوربین‌هاست که همگی با هم برای نظارت و مدیریت جریان ترافیک در سراسر امارت کار می‌کنند [7][15][28][32][34]
[1][3][5]
[20][2]
[4][39][29]. در داخل، سیستم iTraffic از هوش مصنوعی برای پشتیبانی تصمیم‌گیری هوشمندتر استفاده می‌کند و مستقیماً به چراغ‌های راهنمایی در سراسر شهر متصل است [7][15][28]. به زودی، سیستم UTC-UX Fusion با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده و دوقلوهای دیجیتال برای پیش‌بینی ترافیک و تنظیم پویای زمان‌بندی چراغ‌ها، کار را فراتر خواهد برد و به طور بالقوه تراکم ترافیک را ۱۰ تا ۲۰ درصد کاهش می‌دهد [1][3][5][20]. الگوریتم‌های هوش مصنوعی به طور مداوم داده‌های آنی و تاریخی را تجزیه و تحلیل می‌کنند، حتی با Google Maps هم یکپارچه می‌شوند تا نقاط پرتراکم را پیش‌بینی کرده و جریان ترافیک را به طور فعال مدیریت کنند و از تابلوهای پیام متغیر (VMS) برای مطلع نگه داشتن رانندگان استفاده می‌کنند [2][4][7][39][29][15][28][34]. هدف چیست؟ گسترش این شبکه هوشمند برای پوشش ۱۰۰٪ جاده‌های اصلی دبی تا سال ۲۰۲۶ [7][15][28][34].
هوش مصنوعی برای سفرهای ایمن‌تر: تشخیص و واکنش به حوادث
ایمنی در اولویت قرار دارد و هوش مصنوعی یک متحد قدرتمند در جاده‌های دبی است [7]
[8][15][28][29][34]. منتظر تماس تلفنی بودن را فراموش کن؛ سیستم‌های هوش مصنوعی تصاویر دوربین‌های مداربسته (CCTV) و حسگرهای جاده‌ای را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا تصادفات یا خرابی‌ها را تقریباً بلافاصله به طور خودکار تشخیص دهند [7][8][15][28]. برخی دوربین‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند یک تصادف را در عرض چند ثانیه تشخیص دهند [8]. این سرعت باورنکردنی به این معنی است که خدمات اورژانس و گشت‌های ترافیکی بسیار سریع‌تر اعزام می‌شوند – مرکز ITS تاکنون نظارت بر حوادث را ۶۳٪ بهبود بخشیده و زمان واکنش را ۳۰٪ کاهش داده است [15][28][34]. واکنش سریع‌تر نه تنها جان انسان‌ها را نجات می‌دهد، بلکه به جلوگیری از تصادفات ثانویه کمک کرده و تأخیرهای خسته‌کننده را برای سایر افراد در جاده کاهش می‌دهد [8][29]. اطلاعات حوادث به صورت آنی به سرعت از طریق VMS، اپلیکیشن‌های هوشمند و حتی Google Maps به اشتراک گذاشته می‌شود و به رانندگان امکان می‌دهد مسیر خود را تغییر داده و از نقاط مشکل‌دار دوری کنند [15][28][34][2].
بهینه‌سازی جریان جمعیت: هوش مصنوعی در حمل‌ونقل عمومی
هوش مصنوعی فقط خودروها را مدیریت نمی‌کند؛ بلکه حمل‌ونقل عمومی را نیز هوشمندتر می‌کند، به خصوص در مورد اتوبوس‌ها و مترو [6]
[11][25][33]
[30][4]
[27][39]. تا به حال فکر کرده‌ای RTA از کجا می‌داند کجا باید مسیرهای اتوبوس را اضافه یا تنظیم کند؟ کارت Nol تو بخشی از پاسخ را در خود دارد [6][11][25][33]. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، داده‌های ورود و خروج میلیون‌ها سفر را پردازش می‌کنند و الگوهای جریان مسافران، شلوغ‌ترین ایستگاه‌ها و ساعات اوج سفر را آشکار می‌سازند [11]. این بینش به RTA امکان می‌دهد مسیرها را دقیق تنظیم کند، به طور بالقوه خدمات سریع‌السیر اضافه کند یا حتی ایستگاه‌های کم‌استفاده را حذف کند و سفرهای اتوبوسی را کارآمدتر سازد – آزمایش‌های اولیه پتانسیل صرفه‌جویی ۱۳.۳٪ در زمان را نشان دادند [6][11]. سیستم City Brain با هدف افزایش تعداد مسافران اتوبوس و کاهش قابل توجه زمان انتظار طراحی شده است [25][33]. علاوه بر داده‌های Nol، اپلیکیشن S'hail حتی از جمع‌سپاری و علم داده برای جمع‌آوری ایده‌های بهبود شبکه مستقیماً از مسافران استفاده می‌کند [6]. هوش مصنوعی همچنین برنامه‌های زمانی متروی دبی را بهینه کرده و به مدیریت جمعیت کمک می‌کند، در حالی که اتوبوس‌های جدید دارای شمارش خودکار مسافر برای اطمینان از داده‌های دقیق تقاضا و مبارزه با فرار از پرداخت کرایه هستند [4][27][2][39][30].
پویا نگه داشتن دبی: نگهداری پیش‌بینی‌کننده مبتنی بر هوش مصنوعی
روان نگه داشتن شبکه حمل‌ونقل یک شهر نیازمند نگهداری مداوم است و هوش مصنوعی در حال ایجاد انقلابی در نگهداری جاده‌ها، پل‌ها، مترو و اتوبوس‌ها است [2][39][8]
[10][12]
[17]
[21]
[13][16][36]
[38][25][33]. برای جاده‌ها و پل‌ها، هوش مصنوعی داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا زمان نیاز به نگهداری را پیش‌بینی کند [2][39]. وسایل نقلیه بازرسی ویژه مجهز به هوش مصنوعی از دوربین‌ها و حسگرها برای تشخیص خودکار ترک‌ها، چاله‌ها و سایر آسیب‌ها با دقت چشمگیر (بیش از ۸۵٪) و سرعت (بیش از ۷۰٪ سریع‌تر از بررسی‌های دستی) استفاده می‌کنند و به افزایش عمر این دارایی‌های حیاتی کمک می‌کنند [8][10][12][17][21]. در مترو، حسگرهای روی تجهیزاتی مانند سوزن‌های ریلی و پله‌های برقی، داده‌ها را به الگوریتم‌های هوش مصنوعی وارد می‌کنند که خرابی‌های احتمالی را قبل از وقوع پیش‌بینی کرده و امکان تعمیرات پیشگیرانه و جلوگیری از اختلال در خدمات را فراهم می‌کنند [13][16][36][38]. به طور مشابه، ناوگان اتوبوسرانی RTA از یک مرکز نظارت بر عملکرد اتوبوس از راه دور بهره می‌برد که از تلماتیک و هوش مصنوعی برای ردیابی سلامت وسیله نقلیه، بهینه‌سازی برنامه‌های نگهداری و حتی کاهش مصرف سوخت تا حدود ۵٪ استفاده می‌کند [25][33].
سوخت هوش مصنوعی: منابع داده و یکپارچه‌سازی
تمام این سیستم‌های پیچیده هوش مصنوعی به یک عنصر حیاتی متکی هستند: داده، آن هم به مقدار زیاد [3][15]
[18][28][29]
[31][8][6][11][25]
[40][33][13][16][38][10][12][17][21]
[9]
[19]
[24]
[35]
[42]. به شبکه گسترده حسگرهای ترافیکی تعبیه شده در جاده‌ها، صدها دوربین مداربسته (CCTV)، داده‌های ورود و خروج از هر بار کشیدن کارت Nol، سیگنال‌های GPS از اتوبوس‌ها و تاکسی‌ها، تلماتیک وسایل نقلیه، داده‌های حسگرهای هواشناسی، داده‌های وسایل نقلیه بازرسی هوش مصنوعی و حتی بازخوردهای ارسالی توسط مردم از طریق اپلیکیشن‌ها فکر کن [3][15][18][28][29][31][8][6][11][25][40][33][13][16][38][10][12][17][21]. پردازش این سیل اطلاعات در پلتفرم اختصاصی داده‌های بزرگ RTA انجام می‌شود [39][42]. نکته مهم این است که این داده‌ها به صورت مجزا وجود ندارند؛ بلکه به پلتفرم سراسری Dubai Pulse متصل می‌شوند و امکان اشتراک‌گذاری و یکپارچه‌سازی داده‌ها را در بین نهادهای مختلف دولتی فراهم می‌کنند و تضمین می‌کنند که هوش مصنوعی دیدگاه جامعی را که برای کارایی واقعی نیاز دارد، در اختیار داشته باشد [6][9][19][24][35].
تأثیر قابل اندازه‌گیری: مزایای هوش مصنوعی در عمل
سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها با نتایج ملموسی در سراسر شبکه حمل‌ونقل دبی در حال نتیجه دادن است [15][28][34][1][3][5][20][11][25][33][8][10][12][17][36][27][4][29][40][31]. ما شاهد کاهش قابل توجه تراکم و زمان سفر هستیم، به طوری که پیاده‌سازی ITS تاکنون زمان سفر را تا ۲۰٪ در مناطق تحت پوشش کاهش داده است و سیستم‌های آینده مانند UTC-UX کاهش ۱۰ تا ۲۰ درصدی بیشتری را هدف قرار داده‌اند [15][28][34][1][3][5][20]. ایمنی به طور قابل توجهی از طریق تشخیص و واکنش سریع‌تر به حوادث (۳۰٪ زمان واکنش سریع‌تر) و نگهداری پیشگیرانه برای جلوگیری از تصادفات، افزایش یافته است [8][15][28][34][10][12][17][36]. کارایی از طریق صرفه‌جویی در هزینه‌های عملیاتی (مانند کاهش ۷٪ در مترو)، صرفه‌جویی در مصرف سوخت اتوبوس‌ها (حدود ۵٪) و تخصیص هوشمندانه‌تر منابع مانند اتوبوس‌ها به مسیرهایی که بیشترین نیاز را دارند، افزایش یافته است [27][25][33][11]. برای تو، به عنوان کاربر، این به معنای تجربه بهتر است: زمان انتظار کوتاه‌تر (City Brain کاهش ۱۰٪ را هدف قرار داده است)، خدمات قابل اعتمادتر و ابزارهای برنامه‌ریزی قدرتمندی مانند اپلیکیشن S'hail [25][33][13][36][6][40][31]. به علاوه، تراکم کمتر و عملیات بهینه‌شده به معنای انتشار کمتر گازهای گلخانه‌ای است که به ایجاد شهری پایدارتر کمک می‌کند [1][2][4][11][25][33].
پیمایش چالش‌ها
البته، پیاده‌سازی چنین فناوری پیشرفته‌ای بدون مانع نیست [6][41][42]
[22][14][7][35][39]. تضمین حریم خصوصی داده‌ها با حجم عظیم اطلاعات جمع‌آوری شده، در کنار اقدامات امنیت سایبری قوی برای محافظت از این سیستم‌های حیاتی در برابر حملات، بسیار مهم است [6][41][42][22][14]. هزینه این سیستم‌های پیچیده قابل توجه است و یافتن و حفظ کارکنان با مهارت‌های تخصصی مورد نیاز برای مدیریت هوش مصنوعی و داده‌های بزرگ، یک تلاش مداوم است [7][35][39][41]. RTA به طور فعال از طریق رعایت مقررات، همکاری‌های امنیتی و برنامه‌های آموزشی کارکنان، به این چالش‌ها رسیدگی می‌کند [6][42][14][7][39][41].
مسیر پیش رو: آینده هوش مصنوعی در حمل‌ونقل دبی
سفر دبی با هوش مصنوعی در حمل‌ونقل به پایان نرسیده است؛ بلکه در حال شتاب گرفتن است [4][13][29][1][3][5][20][28][34][16][14]
[37]. به آینده نگاه کن، و خواهی دید که هوش مصنوعی موج بعدی نوآوری‌های حمل‌ونقل را قدرت می‌بخشد. وسایل نقلیه خودران (AVs) یک تمرکز عمده هستند و دبی قصد دارد تا سال ۲۰۳۰، ۲۵٪ از کل سفرها بدون راننده انجام شوند [4][13]. فناوری‌هایی مانند سیستم‌های حمل‌ونقل هوشمند مشارکتی (C-ITS) که به وسایل نقلیه امکان برقراری ارتباط با یکدیگر و زیرساخت‌ها را می‌دهند، اکنون در حال یکپارچه‌سازی هستند [1][3][5][20][28][34]. دوقلوهای دیجیتال پیشرفته امکان برنامه‌ریزی و شبیه‌سازی بسیار پیچیده‌تری را فراهم می‌کنند، در حالی که هوش مصنوعی به بهبود خدمات مشتری و حتی به طور بالقوه تأمین انرژی ربات‌ها برای کارهایی مانند نظافت ایستگاه‌ها ادامه می‌دهد [16][14][4][27][39]
[23][29][37]. هوش مصنوعی بدون شک در مرکز چشم‌انداز دبی برای آینده حمل‌ونقلی هوشمندتر، روان‌تر و پایدارتر قرار دارد.
رایگان امتحان کنید