چگونه هوش مصنوعی در حمل و نقل، زندگی روزمره ما را بهبود می‌بخشد؟

جاده‌ها، خیابان‌ها و ترافیک آن‌ها مهم‌ترین عناصر شهرها و کشورهای مدرن هستند. رفاه کل کشور به کارایی آنها بستگی دارد زیرا برنامه‌ریزی ناکارآمد ترافیک می تواند منجر به افزایش چشمگیر نرخ مرگ و میر ناشی از تصادفات، قطع ارتباط جامعه، آلودگی محیط زیست و حتی بیماری‌های مختلف ناشی از اعصاب شود. صنعت حمل و نقل یک سیستم پیچیده با عوامل تأثیرگذار بیرونی بسیاری است، مانند خطاها و واکنش های انسانی، حوادث، موقعیت‌های اقتصادی و حتی زمان سال یا روز. هوش مصنوعی (AI) از تمام این نقاط داده برای پیش‌بینی احتمال موقعیت‌های مختلف استفاده می‌کند، بنابراین شرایطی را برای تصمیم‌گیری‌های مناسب و برنامه‌ریزی فراهم می‌کند. موارد استفاده چندگانه از هوش مصنوعی در حمل و نقل از بینایی کامپیوتر مانند تشخیص اشیا یا ردیابی اشیا استفاده می‌کنند. در حالی که چشم‌نوازترین برنامه‌های هوش مصنوعی در حمل و نقل برای عموم شناخته شده‌اند، مانند وسایل نقلیه خودران، تاکسی‌های هوایی خودران، یا بزرگراه‌های هوشمند، موارد استفاده متعدد دیگر کمتر تماشایی هستند اما همچنان بسیار مفید هستند. به عنوان مثال، تقاطع‌ها و مسیرهای عابر پیاده یا دوچرخه سواران به صورت بصری توسط سیستم‌های هوش مصنوعی برای تشخیص تصادفات رانندگی و افزایش ایمنی نظارت می‌شوند. علاوه بر این، هوش مصنوعی در حمل و نقل، الگوهای ترافیکی را به دنبال دلایل تاخیر یا دلایل تراکم ترافیک بررسی می‌کند. در این مقاله از هوش مصنوعی آویر بررسی خواهیم کرد که چگونه هوش مصنوعی در حمل و نقل، زندگی روزمره ما را بهبود می‌بخشد.

وسایل نقلیه خودران

دستیارهای هوشمند راننده مانند پارک خودکار، تشخیص خطوط و سیستم کروز کنترل تطبیقی برای بسیاری از خودروهای جدید در کشورهای پیشرفته عادی شده است. برخی از آنها، مانند کروز کنترل پیشرفته هیوندای، به طور گسترده اجرا شده‌اند. با این حال، آنها کار راننده را به طور کامل انجام نمی‌دهند و باید یک انسان کنار آن‌ها حضور داشته باشد.

اگرچه وسایل نقلیه خودران در حال حاضر وجود دارند، اما پیاده‌سازی کامل خودران سخت است و به کار زیاد (و حجم بسیار زیاد داده) نیاز دارد. هر گونه سردرگمی در انتقال و پردازش آنی داده‌ها در خودروها می‌تواند منجر به یک نتیجه خطرناک و کشنده شود. از این رو، پروژه‌ها هنوز به طور کامل برای اجرا در هر جاده آماده نیستند.

در توکیو، در حالی که تاکسی‌های خودران در بعضی جاده‌ها در بهار 2023 مجاز خواهند بود، غول‌های خودروسازی ژاپنی، مانند تویوتا موتور و نیسان موتور، چارچوب زمانی برای عرضه خودروها یا خدماتی که از هوش مصنوعی برای خودرانی استفاده می‌کنند، تعیین نکرده‌اند. منابع قابل توجهی هنوز منجر به پیشرفت‌های لازم در حسگرها و نرم افزار نشده است.

در ایالات متحده، Waymo شروع به توسعه وسایل نقلیه خودران در حدود سال 2010 کرد، کامیون ها و مینی ون‌ها را در تعدادی از ایالت‌ها برای آزمایش در جاده‌های عمومی در سال 2018 معرفی کرد، اما تولید انبوه هنوز شروع نشده است.

ایمن‌سازی وسایل نقلیه خودران برای مسافران بدیهی است که زمان می‌برد. همچنان با پیشرفت تکنولوژی، خودروهای خودران قابل اعتمادتر و بسیار گسترده‌تر خواهند شد. هوش مصنوعی با کمک سنسورها، دوربین‌ها و جی پی اس تاثیر زیادی بر حمل و نقل عمومی خواهد داشت.

فناوری هوش مصنوعی می‌تواند نرخ خطای انسانی را کاهش دهد و بر رعایت مقررات ایمنی نظارت کند تا خطرات رانندگی کاهش یابد.

تشخیص عابر پیاده

رانندگی در شب برای بسیاری از رانندگان یک چالش است. از آنجایی که سیستم‌های کامپیوتری می‌توانند به طور خودکار عابران پیاده را در تصاویر و ویدئوها شناسایی کنند، خودروهای مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند وضعیت را به طور قابل توجهی بهبود بخشند. در واقع، سیستم راننده خودکار (یا در آینده، وسایل نقلیه خودران) می‌توانند به رانندگان اجازه دهند بدون ایجاد هیچ گونه حادثه رانندگی بخوابند/چت کنند.

تشخیص عابر پیاده یک مشکل برای دید کامپیوتری و تشخیص الگو است، زیرا عابران پیاده می‌توانند رفتار غیرمنتظره‌ای داشته باشند، بنابراین، از نظر داده، موارد لبه‌ متعددی را ارائه می‌دهند. در نتیجه، این موارد منجر به مشکلاتی در پیش‌بینی رفتار می‌شود که یکی از بزرگترین تهدیدها برای موفقیت خودروهای خودران است.

علاوه بر این، هنوز بسیاری از چالش‌های دیگر در داده‌های آموزشی وجود دارد که باید بر آنها غلبه کرد، از جمله پارامترهای مختلف نور و انواع ژست‌ها یا لباس‌هایی که عابران پیاده نشان می‌دهند. برای غلبه بر این مشکلات، هوش مصنوعی به حجم زیادی از داده‌های آموزشی نیاز دارد که به دست آوردن آن‌ها زمان زیادی را می‌طلبد.

مدیریت چراغ‌های راهنمایی و رانندگی

به منظور ساده‌سازی ترافیک، هوش مصنوعی باید در مدیریت ترافیک به کار گرفته شود تا جاده‌ها هوشمندتر و سازگارتر با محیط زیست شوند.

با استفاده از یادگیری ماشین بینایی کامپیوتری، هوش مصنوعی مقادیر زیادی داده را از چندین حسگر و دوربین نصب شده در جاده ها پردازش، کنترل و بهینه می‌کند. هوش مصنوعی و سیستم‌های کلان داده، آن داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا الگوهای ترافیک را آشکار کنند. بینش‌های مربوطه، سیستم‌های هوشمند ورودی را برای پیش‌بینی ترافیک یا مسدود شدن جاده‌ها ارائه می‌کنند. با استفاده از این ورودی‌ها، هوش مصنوعی مسائلی را که ممکن است منجر به ازدحام شود، شناسایی و پیش‌بینی می‌کند.

سیگنالینگ ترافیک و فناوری سیستم‌های حمل و نقل هوشمند نقش مهمی در ایمنی جاده ایفا می‌کند. برای این کار، زمان‌بندی و پیکربندی چراغ‌های راهنمایی ضروری است. به عنوان مثال، افزایش فواصل چراغ سبز عبور عابر پیاده، ایمنی عابر پیاده را بهبود می‌بخشد و ترافیک را کاهش می‌دهد.

راه حل‌های خلاقانه هوش مصنوعی شامل سیستم‌های نظارت و کنترل ترافیک هوشمند برای مدیریت سرعت، ارائه هشدارهای خروج از خط و تبادل اطلاعات با سیستم‌های کنترل ترافیک شهری است. امروزه وسایل نقلیه با یکدیگر و زیرساخت‌های جاده در تعامل هستند. این تعامل که سیستم‌های حمل و نقل هوشمند تعاونی C-ITS) ) نامیده می‌شود به این معنی است که داده‌های این تعاملات را می‌توان با مدیران ترافیک به اشتراک گذاشت. کانال های ارتباطی خودرو به خودرو و کانال‌های ارتباطی خودرو به زیرساخت برای هشدارهای ترمز اضطراری، سنجش فاصله، تشخیص رانندگی نامناسب، سیستم‌های جلوگیری از برخورد، هشدارهای لغزش مرتبط با آب و هوا و مدیریت بهینه تقاطع استفاده می‌شود.

پیش بینی زمان سفر

تاخیر یکی دیگر از مشکلات اساسی حمل و نقل به ویژه حمل و نقل هوایی است. این تاخیرها هزینه‌های زیادی هم برای افراد هم برای شرکت‌های هواپیمایی دارد.

پیاده‌سازی هوش مصنوعی، راهی برای غلبه بر هزینه‌های تاخیر پرواز و در عین حال پرداختن به تجربیات منفی مسافران را نشان می‌دهد. سیستم‌های هوش مصنوعی با توانایی پیش‌بینی اثرات کوتاه‌مدت تقریباً هر چیزی، از هوای طوفانی گرفته تا تعداد معینی از مسائل فنی که ممکن است باعث تاخیر در پرواز شوند، می‌توانند زمان انتظار مسافران را کاهش دهند. هوش مصنوعی با پردازش داده‌های هواپیما، سوابق تاریخی و اطلاعات فوری آب‌وهوایی، با استفاده از یادگیری ماشین الگوهای پنهان را نشان می‌دهد و اطلاعات ارزشمندی را در مورد احتمالاتی که ممکن است باعث تاخیر یا لغو شود به صنعت حمل و نقل هوایی (و مسافران) ارائه می‌کند.

با این حال، سیستم‌های بینایی کامپیوتری همچنین می‌توانند به‌طور متناوب ماشین‌ها، کامیون‌ها و اتوبوس‌ها را کنترل کنند و تاخیرها را پیش‌بینی کنند. علاوه بر این، نصب و نگهداری دوربین ها نسبتاً آسان است و فیلم ها برخلاف بسیاری از فناوری های جمع آوری داده های دیگر که خروجی های عددی را ارائه می دهند، تصویر واضح و شهودی را برای افراد ارائه می دهند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی با آموزش مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های تاریخی در ترکیب با سیگنال‌های زمان واقعی، پیش‌بینی‌های زمان رسیدن (ETA) را تا حد نزدیک به نتایج دنیای واقعی اصلاح می‌کند. به عنوان مثال، اوبر یک موتور مسیریابی ایجاد کرد که از اندازه‌گیری ترافیک در زمان واقعی و داده‌های نقشه استفاده می‌کند. ETA را به عنوان مجموع زمان‌های سفر بر حسب بخش در طول بهترین مسیر بین دو نقطه پیش‌بینی می‌کند. سپس، مدل یادگیری ماشین مقدار زمانی را پیش‌بینی می‌کند که باید به نتایج ETA موتور مسیریابی اضافه شود تا نتایج مشاهده شده در دنیای واقعی به دست آید.

نظارت بر وضعیت جاده‌ها

خسارت ناشی از چاله‌های موجود در جاده تنها در ایالات متحده سالانه بیش از 3,000,000,000 دلار برای رانندگان هزینه دارد. متأسفانه، دولت‌ها در شناسایی و رفع مشکلات جاده‌ای کوتاهی می‌کنند.

با این حال، بینایی کامپیوتر در هوش مصنوعی حمل و نقل می‌تواند نقص‌های جاده را با موفقیت شناسایی کند و زیرساخت‌های اطراف را با مشاهده تغییرات در سطح جاده‌ها ارزیابی کند.

الگوریتم‌های بینایی کامپیوتری می‌توانند سطح آسیب جاده‌ها را شناسایی کنند و به مقامات مربوطه برای بهبود تعمیر و نگهداری جاده هشدار دهند.

الگوریتم‌ها، داده‌های تصویری یا ویدیویی را جمع‌آوری می‌کنند و سپس آن داده‌ها را برای شناسایی ترک‌ها و حتی طبقه‌بندی خودکار آنها پردازش می‌کنند. علاوه بر این، این الگوریتم‌ها به زودی تکنیک‌های توانبخشی هدفمند و تعمیر و نگهداری پیشگیرانه خودکار را بدون دخالت انسان تطبیق خواهند داد.

به عبارت دیگر، تشخیص مخاطرات روسازی خودکار آسفالتی (PD) کارایی تخصیص تعمیر و نگهداری جاده را بهبود می‌بخشد و در عین حال ایمنی جاده را افزایش می‌دهد، به روز رسانی های فوری را برای تعمیر سریع‌تر و صرفه‌جویی در زمان و هزینه ارائه می‌دهد.

به عنوان مثال، EyeVi از بینایی کامپیوتر و یادگیری ماشین در حمل و نقل برای رفع مشکل آسیب سطح جاده استفاده می‌کند.

مدیریت پارکینگ با دید کامپیوتری

یافتن پارکینگ در خیابان‌های شلوغ شهرهای بزرگ کار بسیار سختی است. از طرفی این کار معمولاً استرس زا است (و همچنین برای محیط زیست مضر است) و تراکم ترافیک را افزایش می‌دهد.

بینایی کامپیوتری می‌تواند مدیریت پارکینگ را دوباره کار کند. اولاً، پارکینگ‌ها باید دارای حسگرهایی باشند که فاصله بین اتومبیل‌ها را اندازه‌گیری می‌کنند تا هر نقطه موجود را کنترل کنند. با این حال، از آنجایی که چنین سنسوری نمی‌تواند پلاک‌های خودرو را اسکن کند، زمان آن فرا رسیده است که دوربین‌ها، پارکومترها و دید کامپیوتری درگیر شوند.

با استفاده از تشخیص خودکار پلاک، هوش مصنوعی خودروهای پارک شده را دقیقاً شناسایی می‌کند و همچنین مدت زمان پارک کردن آنها را اندازه‌گیری می‌کند.

سپس، سیستم می‌تواند از این داده‌ها برای به روزرسانی نقشه تمام اسلات‌های خالی و به زودی در دسترس، در زمان واقعی استفاده کند. سپس رانندگان می‌توانند از نقشه روی دستگاه تلفن همراه خود استفاده کنند تا به سرعت مکان های پارک خالی با سطح اشغال کم را پیدا کنند و مقدار قابل توجهی در زمان صرفه‌جویی کنند.

تشخیص خودکار حوادث ترافیکی و اجرای قانون

با توجه به اهمیت این موضوع، تشخیص حوادث ترافیکی یکی از بهترین زمینه‌های تحقیقاتی حمل و نقل هوش مصنوعی است. هدف اصلی تضمین حداقل اختلال در جریان ترافیک است.

برای مدت طولانی، نظارت تصویری کارآمدترین ابزار برای ردیابی شبکه‌های جاده‌ای و تقاطع‌ها بود. این سیستم یک نمای فوری از ترافیک ارائه می‌دهد و به مقامات اجازه می‌دهد تا در سریع‌ترین زمان ممکن به حوادث واکنش نشان دهند.

با این وجود، این انسان‌ها بودند که فیلم های ویدیویی را تماشا کردند و توانایی‌های آنها محدود بود. برای یک نفر غیرممکن است که چندین دوربین را به طور همزمان با کارایی یکسان زیر نظر داشته باشد و در نتیجه حوادثی برای لحظات حیاتی شناسایی نشده باشند.

در اینجا، تشخیص خودکار حادثه وارد عمل می‌شود. سیستم بینایی کامپیوتر، حوادث، صف‌ها و شرایط ترافیکی غیرعادی را در ویدیو جستجو می‌کند و دائماً همه دوربین‌ها را زیر نظر دارد. به عنوان مثال، Motorola Solution یک رابط کاربری مجهز به هوش مصنوعی ارائه می‌کند تا اطمینان حاصل کند که رویدادهای مهم بی‌توجه نمی‌مانند. علاوه بر این، این هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل حتی می‌تواند مشکلات ترافیکی آینده را پیش بینی کند.

به عنوان مثال، MindTitan با همکاری اداره راه استونی، یک مدل پیش‌بینی تصادفات ترافیکی ایجاد کرد. این سیستم از داده‌هایی مانند تخلفات، تصادفات، شرایط آب و هوایی، مکان و زمان گشت‌های پلیس و غیره استفاده می‌کند. بر اساس این داده‌ها، مدل پیش بینی باید خطر، شدت و علت اصلی تصادفات رانندگی را پیش بینی کند. بنابراین، هوش مصنوعی می‌تواند ایمنی جاده ها را بهبود بخشد و ترافیک را کاهش دهد.

نمونه دیگر یک پروژه هوش مصنوعی است که در Bellevue (WA)، ایالات متحده توسعه یافته است. بر اساس بیش از 5000 ساعت فیلم ویدیویی، محققان پیش‌بینی‌کننده‌های دقیق محل وقوع تصادف را شناسایی کردند. مدل هوش مصنوعی با پردازش داده‌های دوربین‌های ترافیکی 360 درجه و با کیفیت بالا که در 40 تقاطع نصب شده‌اند، نقاط داغ ترافیک را در شبکه شهر شناسایی می‌کند. این دوربین‌ها داده‌هایی را در مورد حجم ترافیک، سرعت خودروها و نشانگرهای ترافیک نزدیک به تصادف ارائه می‌دهند.

یکی دیگر از حوزه‌های اعمال نفوذ هوش مصنوعی در حمل و نقل، اجرای قانون است. پیش از این، از آنجایی که وسایل نقلیه با سرعت بالا حرکت می‌کنند و تشخیص رانندگی خطرناک به مشاهدات انسانی بستگی داشت، پلیس معمولاً پس از وقوع تصادف درگیر می‌شد. با این حال، هوش مصنوعی این مشکل را حل کرده است. سیستم‌های هوشمند به مقامات کمک می‌کنند افرادی را که در حال رانندگی، مشروب می‌نوشند یا از تلفن همراه استفاده می‌کنند، شناسایی کنند و به افسران نزدیک هشدار دهند تا آنها را رهگیری کنند و از تصادفات قبل از وقوع جلوگیری کنند.

علاوه بر این، این سیستم‌های هوشمند می‌توانند بهترین مکان را برای گشت‌های پلیس پیش‌بینی کنند. MindTitan در حال ایجاد یک سیستم هوش مصنوعی برای پلیس و هیئت گارد مرزی استونی (PBGB) است که می‌تواند تماس‌های اضطراری را بر اساس تعدادی از عوامل، از داده های تاریخی مسائل و تماس‌های اضطراری و پایان دادن به شرایط آب و هوایی در محل، پیش بینی کند.

تشخیص خودکار پلاک خودرو

تشخیص خودکار پلاک خودرو از سیستم‌های بینایی کامپیوتر استفاده می‌کند که ویدئوهای دوربین‌های بزرگراه و خیابان را تجزیه و تحلیل می‌کند تا شماره پلاک خودرو را شناسایی کند و به طور همزمان مکان، تاریخ و زمان را علامت‌گذاری کند.

سپس، یک سرور مرکزی آن تصاویر را پردازش می‌کند و ارقام و حروف را با تشخیص نوری کاراکتر (OCR) شناسایی می‌کند.

معمولاً پلیس برای کمک به مکان‌یابی وسایل نقلیه از آن استفاده می‌کند. به عنوان مثال، در عرض چند ثانیه، تشخیص پلاک خودرو به تعیین این که آیا خودرو در یک زمان خاص در صحنه جرم بوده است یا خیر، کمک خواهد کرد.

علاوه بر این، این فناوری می‌تواند با شناسایی الگوهای سفر به ترافیک، پارکینگ یا مدیریت عوارض کمک کند.

با این حال، تشخیص خودکار پلاک خودرو اغلب بحث برانگیز دیده می‌شود. برخی افراد استدلال می کنند که تشخیص خودکار پلاک خودرو می‌تواند اطلاعات خصوصی در مورد زندگی راننده را آشکار کند. از این رو، عاقلانه است که از این فناوری با دقت استفاده کنید.

نظارت بر راننده

طبق گزارش دولت، در سال 2020، 633 مورد مرگ ناشی از تصادفات ناشی از خواب آلودگی رانندگی تنها در ایالات متحده اتفاق افتاده است. دولت بریتانیا خستگی راننده را به عنوان “یکی از زمینه های اصلی رفتار راننده که باید مورد توجه قرار گیرد” توصیف کرده است. در ایران نیز تصادفات جاده‌ای بسیاری به دلیل خواب‌آلودگی اتفاق می‌افتد.

حتی اگر مسئولیت شخصی وارد می شود، طبق این آمار نگران کننده، کافی نیست. متأسفانه، فقط درخواست از رانندگان برای مراقبت بیشتر، این کار را انجام نمی دهد. بسیاری از رانندگان اعتراف به خستگی خود را دوست ندارند یا حتی انکار می کنند که چنین حالتی بر توانایی رانندگی آنها تأثیر می گذارد.

برای رانندگی ایمن تر و نظارت بهتر، شرکت ها از دید کامپیوتری استفاده می کنند و تجهیزات ویدئویی را به کابین خودرو اضافه می کنند. این فناوری با استفاده از تشخیص چهره و تخمین حالت به مواردی مانند خواب آلودگی و تشخیص عاطفی توجه می کند. هوش مصنوعی با هشدار دادن به راننده و توصیه به آنها برای توقف و استراحت، از صدها تصادف و مرگ سالانه جلوگیری می کند و جاده ایمن تری را برای هر مسافری ارائه می دهد.

هنگامی که حواس‌پرتی راننده تشخیص داده می‌شود، همین هشدار می‌تواند ظاهر شود. در لحظه ایجاد اختلال – به عنوان مثال، هنگامی که یک دستگاه تلفن همراه استفاده می شود – سیستم هوش مصنوعی می تواند فوراً به راننده هشدار دهد و از آنها بخواهد که روی جاده تمرکز کنند. سیستم هوش مصنوعی همچنین می‌تواند حواس‌پرتی‌های دیگری مانند گپ زدن با یک مسافر صندلی عقب را تشخیص دهد که بدون اینکه راننده متوجه شود تمرکز آنها را مختل می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی در صنعت حمل و نقل

در حالی که کاربرد هوش مصنوعی همچنان در مناطق جغرافیایی مختلف، متفاوت است، پذیرش فناوری‌های هوش مصنوعی تأثیر زیادی بر کل صنعت حمل و نقل داشته است.

هوش مصنوعی به عنوان بخشی ضروری از شهرهای هوشمند (اکوسیستم‌های شهری که بر استفاده از فناوری دیجیتال و دانش مشترک به نفع ایمنی عمومی، سلامت، تحرک و بهره‌وری تاکید دارند)، می‌تواند زندگی شهری را از روش‌های مختلف بهبود بخشد.

فهرست مزایا در حال حاضر گسترده است، با این حال هوش مصنوعی همچنان در حال گسترش است و مزایا نیز برای آن وجود خواهد داشت. از مهم‌ترین مزایای هوش مصنوعی در حمل و نقل می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• افزایش استفاده از هوش مصنوعی، کاهش هزینه های نیروی کار را تضمین می کند و در عین حال سود بیشتری را به همراه دارد.
• هوش مصنوعی تأثیر زیادی بر ایمنی و نظارت و پیش بینی حوادث ترافیکی دارد. علاوه بر این، تجزیه و تحلیل داده‌ها در لجستیک به ارتقاء برنامه ریزی حمل و نقل و افزایش ایمنی به طور کلی کمک می‌کند.
• با استفاده از داده‌های تاریخی در مورد ترافیک و سایر جزئیات مرتبط، مدیریت ترافیک موثرتر می‌شود.
• بخش‌های لجستیک و کسب‌وکارها با بهره‌گیری از زیرساخت‌های گسترده از پیاده‌سازی هوش مصنوعی با تشخیص ترافیک در زمان واقعی برای تنظیم بهینه مسیر، به حداقل رساندن زمان انتظار و غیره.

و در پایان این که…

هوش مصنوعی در بخش حمل و نقل می‌تواند زندگی روزمره را از طرق مختلف بهبود بخشد، از مدیریت راحت تر و راحت تر ترافیک و ایمنی مسافران گرفته تا کاهش انتشار کربن. قابلیت‌های هوش مصنوعی به ما امکان می‌دهند داده‌های پیچیده را پردازش کنیم و کارهای وقت‌گیر مانند نظارت مداوم بر جریان ترافیک را خودکار کنیم. از این رو، رانندگان می‌توانند برای جلوگیری از بروز مشکلات و افزایش ایمنی، مطمئن باشند که ترافیک با نظارتی فوق بشری مشاهده می‌شود.

در صنعت هوانوردی، سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی، با شناسایی الگوهای پنهان در داده‌های ترافیکی بر اساس آب و هوای بد و پیش بینی تاخیر، می توانند درآمدزایی را از طریق مدیریت هوشمند ناوگان افزایش دهند.

با این حال، از آنجایی که بخش حمل و نقل یک حوزه پیچیده با عوامل تأثیرگذار بسیاری است، ضروری است که با تیمی از متخصصان یادگیری ماشین به موضوع نگاه دقیق‌تری داشته باشید.

هوش مصنوعی آویر، بهترین انتخاب برای ارائه راه حل‌های نوین

ماموریت ما حل مشکلات تجاری در ایران برای سازمان های دولتی و خصوصی با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است. ما راه حل‌های متناسب با مشتریان خود را توسعه می‌دهیم یا ابزارهای موجود را از مجموعه محصولات توسعه یافته خود به آنها ارائه می‌دهیم.