生成 AI が運輸業界に参入しようとしています。準備はできていますか?

運輸業界は、人と物資を輸送するマルチモーダルな世界規模の輸送ネットワーク システムであり、その総額は最大 10 兆米ドルに達します。しかし現在、業界は補助金、ネットワークの断片化、輸送モード間の競争、増大する渋滞、排出ガス、安全性など、数多くの外部および内部の課題に直面しています。時代遅れの政府政策は非効率をもたらし、従来のテクノロジーのアプローチは特定の分野で漸進的に進歩してきましたが、まだ広範囲にわたる変革には至っていません。これは、運輸業界の固有の限界に一部起因していますが、世論や行動パターンの変化によっても大きく左右されています。

現在、運輸業界全体が混乱に陥っており、興奮から不満、利便性からコストまで、どこから始めればよいのかわかりません。したがって、政策変更と技術進歩を導くことは重大な課題を引き起こしており、政策立案者や企業は公共交通費の負担を軽減するために懸命に努力するだけでなく（交通費は家計支出総額の中で第 2 位にランクされることが多いことがわかっています）、以下のことを行う必要があります。一連の相反するビジョンの中で業界に対処し、急速に上昇する輸送コストを抑制し、厳格な審査要件を遵守します。

もう 1 つの興味深いニュースは、新たなイノベーションの波がこのギャップを埋める可能性があるということです。生成 AI には、政策とテクノロジーを効果的に組み合わせて、人や物の輸送方法を再構築し、最適化する可能性があります。

運輸業界にとって生成 AI の特別な点は何ですか?

クローズド システム内の既存データの分析に焦点を当てた従来の予測手法とは異なり、生成 AI は思考と創造の層を深く掘り下げることができ、現実的なデータの分析を可能にします。 - 時間を視覚化し、さまざまな時間と場所で複数の方法でサポートを提供します。生成 AI は、車両設計者、都市計画者、コミュニティの擁護者、政策立案者、ビジネス実務者など、さまざまな背景を持つさまざまなユーザー グループへのアクセスを向上させることもできます。この優れたアクセシビリティにより、情報、アクセス、コラボレーションがこれまでにない新たな高みに達します。

ほとんどの人は、政策文書や専門用語に精通しておらず、2 次元の設計、建物または建設計画、敷地計画、または色分けされたコミュニティ マップを解釈する方法も知りません。しかし、音声付きの画像や動画のほうが情報を理解しやすいのです。強力なアルゴリズムと生成人工知能の助けを借りて、小さなデータセットを分析して新しい実際のデータを生成し、リアルタイムの画像とビデオを表示して、周囲の環境と関連する認識をあらゆるレベルの人々に表示できるようにします。

2 つまたは 3 つの潜在的なシナリオを単に設計するだけの時代は終わりました。間もなく、さまざまなチームやコミュニティが集まり、共通の価値観と期待に基づいて近隣地域、交通車両、サービス、駅がどのように運営されるかについての数十のシナリオを計画することになります。このような設計結果は人々の当初のアイデアとは大きく異なり、新しいソリューションには人々が思いつかなかった多数の重要な変数が含まれることがよくあります。

AI が交通パターンに関するデータを処理できるだけでなく、過去のデータ、天気予報、個人的および文化的な好み、リアルタイムの傾向に基づいて将来の状況のシミュレーション システムを構築できることを想像してください。周囲にある既存のものから新しいものを生み出すこの能力は、生成 AI が運輸業界で活躍するための前提および基盤です。

生成 AI はさまざまな分野で広く使用されており、その多用途性と可能性が実証されています。輸送業界は、この技術の次の重要な応用分野となる可能性があります。

運輸業界におけるジェネレーティブ AI のユニークな特性:

• A から B までのパーソナライズされたエクスペリエンスを超えて: ジェネレーティブ AI は、道路網の運転エクスペリエンスを最適化しながら、ドライバーと乗客のためにより詳細にパーソナライズされたルートを作成します。旅行保険と旅行コミュニケーション。これにより、移動時間と燃料消費量が効果的に削減され、運営コストと保険コストが削減され、道路網の安全性が向上します。生成 AI は、パーソナライズされた車外および車内エクスペリエンスを提供することもでき、より良い景色や風光明媚な周回ルート、さらには個人的な運転、サイクリング、ウォーキングのスタイルを推奨するなど、ユーザーの好みに基づいて次のステップの提案を提供します。カスタマイズされた旅行と周辺の歴史文化情報。
• 安全性の強化: 生成 AI は、センサー データに基づいて交通事故や高リスクエリアでの機械故障などの潜在的な問題を予測することで、事前の対策を講じることを支援します。これはゼロエミッションのビジョンに沿っているだけでなく、混乱を防ぎ、ネットワーク全体の運用効率を向上させるのにも役立ちます。
• 効率の向上: さまざまなデータ ポイントを分析することで、生成 AI はインフラや車両のメンテナンスが必要になる前に予測を行うことができます。このように講じられた予防措置は、故障や計画外のダウンタイムを排除するのに役立ち、人や物品がより安全かつ信頼性の高い方法で目的地まで輸送されることを保証します。
• 動的最適化: 生成 AI は、交通 (自家用車および商用車) データ、横断歩道、緊急車両の位置を分析しながら、発生したリアルタイム イベントのコンテキスト (交通事故など) を理解することで、交通ネットワークをリアルタイムで最適化できます。今後の大きなイベント）、臨時通行止め計画など）。
• データ駆動型設計: ジェネレーティブ AI は、交通システム全体 (車両、交差点、道路、コミュニティ、さらには都市全体を含む) の詳細な 3D モデルを構築できるため、従来のシミュレーション シナリオを超えています。これにより、都市計画担当者は、作業を開始する前に、新しいプロジェクト、インフラストラクチャ プロジェクト、街路交通鎮静化対策、歩行者専用通路または商業用荷積みゾーン、駐車場管理戦略がすべてのサポート インフラストラクチャに及ぼす現実世界の影響を仮想的にテストすることができます。従来のパイロット プロジェクトとは異なり、生成 AI は、環境への影響、エネルギー効率、回復力、材料廃棄物の最小化などの要素を考慮して、数十のシミュレーションを同時に実行できます。このより包括的なアプローチは、潜在的な問題を特定し、事前に設計を最適化するのに役立ち、それにより、後で予期せぬ問題が発生したり、コストのかかる変更が発生したりするリスクを軽減します。

企業は生成 AI を使用して、視覚化やビデオを通じて設計計画の読みやすさを向上させています。

生成 AI のユニークな機能特性を考慮すると、このテクノロジーは交通システムに前例のない斬新なアプリケーションをもたらすことも期待されています:

• 道路封鎖: 信号機を動的に調整し、車線の使用を最適化します。リアルタイムで渋滞を緩和するための代替ルートの提案。
• 公共交通機関: 将来の需要を予測し、時刻表と電気車両を最適化し、3D 視覚化して電力供給を確保し、待ち時間を短縮します。
• 航空: 飛行機雲を最小限に抑えながら省エネルートを推奨し、業界の変革期を捉えて運航コストと排出量の 2 倍の削減を達成します。
• 物流と流通: トラック、カーゴバイク、ドローンなどのさまざまなオプションを使用して、需要を予測し、仮想積載ゾーンを設定し、フリートを最適化することで、地域社会や道路網への影響を最小限に抑えながら、効率的かつタイムリーな配送を実現します。 。
• 高速鉄道: 潜在的なメンテナンスのニーズを予測し、混乱を最小限に抑え、乗客とスタッフの安全性を向上させます。
• 海上輸送: 港での貨物の積み下ろしプロセスを最適化し、周囲の時間を最小限に抑え、船舶の省エネルートを推奨します。
• 建設: 建設プロジェクトの 3D モデルを作成して、ワークフローを最適化し、潜在的な課題を特定し、安全計画を改善します。
• 採掘: 環境への悪影響を最小限に抑えながら、資源抽出を最大化する最適な採掘ルートを設計します。
• 廃棄物管理: ゴミ箱のリアルタイムの容量に基づいて収集ルートを最適化し、収集効率の向上と環境への影響の削減に努めます。

生成 AI は、運輸業界のさまざまな分野に根付いています。

これらは、多くの潜在的なアプリケーションのほんの一例です。交通の流れをシームレスに調整し、故障が発生する前に予知保全を実行し、旅行者ごとにカスタマイズされた通勤体験を提供できる交通システムを想像することができます。生成 AI は、旅客および貨物輸送の最適化において大きな可能性を示している強力な新興テクノロジーの 1 つです。まだ開発の初期段階にありますが、これは生成 AI の可能性の表面をなぞっただけであることも意味します。日常業務の最適化に加えて、生成 AI は交通機関の未来を形作る上で大きな変革をもたらすと考えられています。

しかし、この可能性を実現するには、テクノロジーそのものだけでなく、人間を第一に考える新しいアプローチも必要です。私たちは生成型 AI の「効果」（交通ルートを最適化する方法）とその背後にある「理由」（それが私たちの生活にどのような影響を与えるか）の両方を理解する必要があります。この来るべき AI の波をより適切に制御するには、次の角度から始めて、交通分野での生成 AI の適用に備える必要があります。

データに責任を持ちます: データのない AI は存在しません

• データ ガバナンスを提唱します: 責任あるデータの収集、保存、使用方法を確保するための強力なデータおよび AI ポリシー フレームワークを提唱します。
• データ セキュリティへの投資: チーム メンバーが職場や家庭でデータを使用する方法など、強力なセキュリティ対策を通じて機密データを漏洩や悪用から保護します。

スキル開発と権限付与:

• 従業員のスキル育成: データ分析、AI コラボレーション、技術倫理に関するトレーニングを従業員に提供します。もちろん、誰もがコンピューター科学者になることは不可能ですが、私たちは皆、人文科学の背景から得たスキルからより多くのインスピレーションを引き出す必要があります。
• データ リテラシーに注意を払う: データがどのように収集、使用、保護されるかについて幅広い理解を促し、それに対応する具体的な影響に注意を払います。

イノベーションとコラボレーションの促進:

• トレーニングへの投資の拡大: チームと関係者向けの責任ある倫理的な AI 関連スキル トレーニング プログラムをサポートします。
• 透明性の促進: AI の実装に関するオープンなコミュニケーションを促進して、社会の懸念に答え、幅広い信頼を築きます。
• パイロット プロジェクトを奨励する: 実験には、1,000 の仮説以上の価値があります。パイロット プロジェクトでは、アイデアを実装戦略に洗練することで、生成 AI の大きな可能性を解き放つことができます。

交通分野での生成 AI の普及が始まりました - 準備はできていますか?

この記事で説明するさまざまな潜在的なユースケースとシナリオは、交通分野での生成 AI の応用にすぎません。交通分野 シルエットのタッチを適用することができます。この新たなテクノロジーが発展し成熟するにつれて、より実用的なソリューションが誰でも利用できるようになるでしょう。解決すべき課題はまだいくつかありますが、生成型 AI は、より環境に優しく、より公平な新しい交通手段を生み出す上で大きな可能性を示しており、私たちがこれを現実にするのを待っているところです。

生成 AI に固有の制限と応用可能性を積極的に受け入れることで、私たちは相互に協力し、AI の価値を最大化できるように導くことができると信じています。また、私たちは、生成型 AI が交通分野における前向きな変化要因となるよう、世界を席巻しようとしているこの力を責任ある方法で利用しなければなりません。私たちが違いを脇に置いて、信頼と責任に基づいて共同で開発コンセプトを形作ることができれば、より良い明日を築くという共通のビジョンに向けて、交通という重要なパズルを埋めるために AI ツールをうまく活用できるはずです。

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